In this paper, we propose a low-power motion-estimation VLSI architecture based on systolic array using partial norms and spatial correlation. Our approach reduces computational load based on eliminating invalid block-matching points.
Estimation of accurate blood volume flow in ultrasound Doppler blood flow spectrograms is extremely important for clinical diagnostic purposes. Blood volume flow measurements require the assessment of both the velocity distribution and the cross-sectional area of the vessel. Unfortunately, the existing volume flow estimation algorithms by ultrasound lack the velocity space distribution information in cross-sections of a vessel and have the problems of low accuracy and poor stability. In this paper, a new robust ultrasound volume flow estimation method based on multigate (RMG) is proposed and the multigate technology provides detail information on the local velocity distribution. In this method, an accurate double iterative flow velocity estimation algorithm (DIV) is used to estimate the mean velocity and it has been tested on in vivo data from carotid. The results from experiments indicate a mean standard deviation of less than 6% in flow velocities when estimated for a range of SNR levels. The RMG method is validated in a custom-designed experimental setup, Doppler phantom and imitation blood flow control system. In vitro experimental results show that the mean error of the RMG algorithm is 4.81%. Low errors in blood volume flow estimation make the prospect of using the RMG algorithm for real-time blood volume flow estimation possible.
Accurate load modeling is essential for power system static and dynamic analysis. By the nature of the problem of parameter estimation for power system load modeling using actual measurements, multiple local optimal solutions may exist and local methods can be trapped in a local optimal solution giving possibly poor performance. In this paper, Trust-Tech, a novel methodology for global optimization, is applied to tackle the multiple local optimal solutions issue in measurement-based power system load modeling. Multiple sets of parameter values of a composite load model are obtained using Trust-Tech in a deterministic manner. Numerical studies indicate that Trust-Tech along with conventional local methods can be successfully applied to power system load model parameter estimation in measurement-based approaches.
Robust motion estimation for human-computer interactions played an important role in a novel method of interaction with electronic devices. Existing pose estimation using a monocular camera employs either ego-motion or exo-motion, both of which are not sufficiently accurate for estimating fine motion due to the motion ambiguity of rotation and translation. This paper presents a hybrid vision-based pose estimation method for fine-motion estimation that is specifically capable of extracting human body motion accurately. The method uses an ego-camera attached to a point of interest and exo-cameras located in the immediate surroundings of the point of interest. The exo-cameras can easily track the exact position of the point of interest by triangulation. Once the position is given, the ego-camera can accurately obtain the point of interest's orientation. In this way, any ambiguity between rotation and translation is eliminated and the exact motion of a target point (that is, ego-camera) can then be obtained. The proposed method is expected to provide a practical solution for robustly estimating fine motion in a non-contact manner, such as in interactive games that are designed for special purposes (for example, remote rehabilitation care systems).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.5
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pp.77-85
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2013
In this paper, we present the cost measurement metrics for the operation management and service improvement besides the general maintenance. The cost measurement metrics of the operation management and service improvement are based on the metrics that are classified and summarized precedent studies and complemented by empirical measuring indicators, and we propose the maintenance cost estimation model based on this metrics. The maintenance costs can be calculated detailedly, because the proposed metrics can be used selectively, depending on the scope of the information system maintenance. The effectiveness of the proposed maintenance cost measurement metrics and cost estimation model is verified by comparison between existing studies and our research.
Seo, Heejin;Park, Sunho;Kim, Jinhong;Shim, Byonghyo
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.1
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pp.27-32
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2016
In this paper, we proposed a soft decision-directed channel estimation based on MMSE estimation for MIMO-OFDM system. While the conventional method employs only pilot signals for channel estimation, the proposed algorithm performs channel estimation using pilot and reliable data signals. We also proposed selection criterion among reliable data signal for channel estimation. From numerical simulations, we show that the proposed channel estimator achieves 1 dB performance gain over conventional channel estimators.
This paper considers a state set estimation (SSE) based model predictive control (MPC) for linear parameter- varying (LPV) systems with input constraint. We estimate, at each time instant, a feasible set of all states which are consistent with system model, measurements and a priori information, rather than the state itself. By combining a state-feedback MPC and an SSE, we design an SSE-based MPC algorithm that stabilizes the closed-loop system. The proposed algorithm is solved by semi-de�nite program involving linear matrix inequalities. A numerical example is included to illustrate the performance of the proposed algorithm.
Video Compression is the key technology for the transmission of multi-media data. Because the Motion Estimation is the most complex module in the video compression, fast motion estimation algorithm is essential for the real-time application. In this paper, we propose an enhanced binary motion estimation algorithm based on the wavelet transform. Proposed algorithm improve the quality of coded video.
Moon, Ji won;Park, Dong woo;Jung, Hyun suk;Kim, Young hun;Hwang, Sung Soo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.21
no.10
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pp.1162-1170
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2018
This paper presents an augmented reality system for multiple users. The proposed system performs ar image-based pose estimation of users and pose of each user is shared with other uses via a network server. For camera-based pose estimation, we install multiple markers in a pre-determined space and select the marker with the best appearance. The marker is detected by corner point detection and for robust pose estimation. the marker's corner points are tracked by optical flow tracking algorithm. Experimental results show that the proposed system successfully provides an augmented reality application to multiple users even when users are rapidly moving and some of markers are occluded by users.
An adaptive channel estimation technique for OFDM-based DTV receivers is proposed using a new mobility estimator. Sample mean techniques for channel estimation have displayed good performance in slow fading channels, because averaging reduces noise In channel estimation operation. This paper suggests an algorithm which selects the optimal number of symbols within which the sample mean of consecutive pilot data can be obtained. The designed mobility estimator determines the optimal number by comparing mobility variance and estimated noise valiance. The algorithm using the mobility estimator obtains an optimal channel function under time-invariant or time-variant multipath fading channels, thereby making the best BER performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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