본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 임의 계수의 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 단일 색인을 사용함으로써, 제안한 방법은 색인 저장 공간 및 색인 관리의 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 이동평균 변환은 시계열 데이타 내의 노이즈 영향을 감소시킴으로써, 시계열 데이타 전체의 경향을 파악하는데 매우 유용하다. 그런데, 기존 연구에서는 임의 계수를 지원하기 위해 여러 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 우선 이동평균 변환의 정의를 확장한 다계수 이동평균 변환(poly-order moving average transform) 개념을 제시한다. 다계수 이동평균 변환이란, 각 윈도우를 하나의 이동평균 계수에 대해서 이동평균 변환하는 것이 아니라, 여러 계수에 대해서 이동평균 변환하여 윈도우의 집합을 구성하는 변환으로서, 이동평균 변환의 정의를 여러 계수로 구성된 집합에 대해서 확장한 것이다. 다음으로, 이러한 다계수 이동평균 변환 개념을 사용한 서브시퀀스 매칭 방법의 이론적 근거인 정확성을 정리로서 제시하고 증명한다. 또한, 다계수 이동평균 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구인 Faloutsos 둥의 방법 및 DualMatch에 각각 적용하여, 두 가지 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 두 가지 서브시퀀스 매칭 방법은 모든 경우에 있어서 순차 스캔보다 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 실제 주식 데이타에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 순차 스캔에 비해서 평균 22.4배${\~}$33.8배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다. 또한, 각 계수에 대해 모두 색인을 생성하는 경우와 비교할 때, 성능 저하는 매우 적은 반면 필요한 색인 공간은 크게 줄인 것으로 나타났다(일곱 개의 계수를 사용한 경우, 성능 저하는 평균 $9\%{\~}42\%$에 불과한 반면 색인 공간은 약 1/7.0로 크게 줄인다). 이와 같이 성능 측면과 색인 공간 및 관리 측면에서의 우수성에 덧붙여, 제안한 방법은 이동평균 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 장점이 있다 따라서, 제안한 방법은 이동평균 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용되는 우수한 연구결과라 사료된다.
본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 노이즈 제거 정도를 제어하기 위해 시계열 매칭의 이동평균 변환을 이용한다. 이동평균 변환을 윤곽선 이미지 매칭에 적용하게 된 동기는 이동평균 변환이 시계열의 노이즈를 감소시키므로, 이를 사용하면 윤곽선 이미지 매칭에서도 노이즈 제어 효과를 얻을 수 있을 것이라는 직관에 기반한다. 본 논문에서는 우선 윤곽선 이미지 매칭에 이동평균 변환을 적용한 $\kappa$-계수 이미지 매칭($\kappa$-order image matching)을 제안한다. 제안한 $\kappa$-계수 이미지 매칭은 윤곽선 이미지가 변환된 시계열에 $\kappa$-이동평균 변환을 적용하여 시계열(이미지) 간의 유사성을 판단한다. 다음으로, 대용량 이미지 데이터베이스를 대상으로 $\kappa$-계수 이미지 매칭을 수행하기 위한 인덱스 기반 매칭 방법을 제안하고, 그 정확성을 정형적으로 증명한다. 또한, 계수 $\kappa$와 매칭 결과와의 관계를 정형적으로 분석하고, 이에 기반하여 계수 $\kappa$를 변화시키면서 노이즈 제거 정도를 제어하는 방안을 제시한다. 실험 결과, $\kappa$-계수 이미지 매칭이 노이즈 제거 효과를 가짐을 확인하였으며, 제안한 인덱스 기반 매칭 방법은 순차 스캔에 비해 수 배 에서 수십 배 빠른 성능을 보이는 것으로 나타났다.
현재 주가가 최근 움직임 범위 내에서 어떤 위치에 있는지를 나타내는 블린저밴드 (Bollinger Band)는 단순이동평균 (Simple Moving Average)을 중심으로 단순표준편차 (Simple Standard Deviation)를 가감하여 만들어진다. 본 논문에서는 먼저 단순이동평균과 지수이동평균 (Exponential Moving Average)의 특성을 연산자 (Operator)의 관점에서 살펴보고, 각 연산자들의 임펄스응답 (Impulse Response) 1차 모멘텀의 중심값을 동일하게 하는 조건으로부터 단순이동평균 구간크기 N과 지수이동평균의 가중치 ${\rho}$ 사이의 관계를 구한다. 다음으로 이산시간 프리어변환 (Discrete Time Fourier Transform)을 통해 1차 모멘텀의 중심값이 동일하다는 조건하에서의 각 연산자의 주파수 응답 (Frequency Response)의 특성을 비교한다. 단순이동평균연산자는 지수이동평균연산자에 비해 고주파성분을 더 많이 포함시키므로 주가의 움직임에 과도하게 반응하게 된다는 사실에 기초하여, 지수이동평균을 중심으로 하는 새로운 ESD밴드 (Exponential Standard Deviation Band, 지수표준편차밴드)를 제안하고 자기회귀 (Auto Recursive) 형태의 계산공식을 유도하고 동일조건하에서 블린저밴드와 ESD밴드를 실제의 예를 통해 비교한다. 제안한 ESD밴드는 주가 움직임 범위를 보다 부드럽게 표현하는 특징이 있으며, 날짜 변경 시 갭이 발생할 경우에도 이러한 장점을 살리기 위해 갭보정된 차트에 대한 ESD밴드와 블린저밴드의 비교도 함께 살펴본다. 기존의 블린저밴드를 이용하여 개발된 거래법들은 ESD밴드에 그대로 적용가능하다.
In this paper, a new stereo 3D moving-target tracking system using the MSE (mean square error) and BPEJTC (binary phase extraction joint transform correlator) algorithms is proposed. A moving target is extracted from the sequential input stereo image by applying a region-based MSE algorithm following which, the location coordinates of a moving target in each frame are obtained through correlation between the extracted target image and the input stereo image by using the BPEJTC algorithm. Through several experiments performed with 20 frames of the stereo image pair with $640{\times}480$ pixels, we confirmed that the proposed system is capable of tracking a moving target at a relatively low error ratio of 1.29 % on average at real time.
Flashover of power transmission line insulators due to contamination is a major threat to the reliable operation of power system. This paper deals with the analysis of leakage current characteristics of polymeric insulator using S-Transform technique in order to develop a better diagnostic tool to identify the surface condition of outdoor polymeric insulators. In this work, experiments were carried out on 11 kV silicone rubber insulator under AC voltage at different pollution levels. Moving average technique was adopted to find the trend followed by LC peak at different relative humidity conditions. S-Transform was used to find the relationship between energy and frequency content of the leakage current signal with respect to increase in pollution level over a period of time. From the S-Transform time-frequency contour analysis, point of transition to severe arcing due to increase in pollution and its thershold limit were evaluated. Reported results show that the surface condition of insulators could be easily identified from the S-Transform time-frequency analysis of leakage current signals.
직교 주파수 분할 다중화 방식 시스템에서는 유효 심벌의 구간에서 푸리에 변환을 수행하기 위하여 데이터 심벌 사이의 보호 구간을 제거해야 한다. 이러한 과정은 정확한 심벌 타이밍 검출을 기반으로 수행되어야 한다. 수신단에서 심벌 타이밍 검출은 프리앰블과 페이로드부의 경계의 시작점은 각 심벌의 인덱스 시작 시점을 결정하는 기준을 제공한다. 또한 이 과정에서 발생하는 검출 에러는 전체 시스템 성능의 영향을 주는 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 심벌 타이밍 검출장치에서 이동 평균 필터의 대역폭이 미치는 영향에 대해 논의한다. 이동 평균 필터 대역폭과 연관된 이동 평균 필터의 윈도우 크기의 값을 가변하여 시뮬레이션을 수행하고 이를 통하여 검출 성능에 미치는 영향을 분석한다.
The performance of Motion Compensated Discrete Cosine Transform (MC-DCT) video coding is improved by using the region adaptive subband image coding [18]. On the assumption that the video is acquired from the camera on a moving platform and the distance between the camera and the scene is large enough, both the motion of camera and the motion of moving objects in a frame are compensated. For the compensation of camera motion, a feature matching algorithm is employed. Several feature points extracted using a Sobel operator are used to compensate the camera motion of translation, rotation, and zoom. The illumination change between frames is also compensated. Motion compensated frame differences are divided into three regions called stationary background, moving objects, and newly emerging areas each of which is arbitrarily shaped. Different quantizers are used for different regions. Compared to the conventional MC-DCT video coding using block matching algorithm, our video coding scheme shows about 1.0-dB improvements on average for the experimental video samples.
In order to predict vibration trends occurred during vehicle drive, acceleration data was processed by using data processing algorithm with moving average and Hilbert transform. Specific mode constants of acceleration were obtained under various disturbance. Vehicle velocity, road condition, property of pointing structure were considered as factors which make change of vibration trend in vehicle dynamics. Results of signal processing were compared and analysed. Advanced performance of the timing selection algorithm from this study was verified by using simple equipment comparing with the deflection measurement laser system(Muzzle Reference System).
The aiming ability is a key to improve the accuracy performance of the gun pointing system in the ground military vehicle. This paper describes the new detection method of chatter vibration using disturbance acceleration in the pointing structure. In order to analysis the vibration trends of the pointing system occurred while the vehicle driving, acceleration data obtained from vehicle was processed by using data processing algorithm with moving average and Hilbert transform. The specific mode constants of acceleration were obtained from various disturbances. Vehicle velocity, road condition and property of pointing structure were considered as factors which make the change of vibration trend in vehicle dynamics. Finally, back propagation neural networks have been applied to the pattern recognition of the classification of vibration signal in various driving conditions. Results of signal processing were compared with other condition result and analysed.
In this paper we present an overview of damage diagnosis algorithms that have been developed over the past two decades using vibration signals obtained from structures. Then, the paper focuses primarily on algorithms that can be used following an extreme event such as a large earthquake to identify structural damage for responding in a timely manner. The algorithms presented in the paper use measurements obtained from accelerometers and gyroscope to identify the occurrence of damage and classify the damage. Example algorithms are presented include those based on autoregressive moving average (ARMA), wavelet energies from wavelet transform and rotation models. The algorithms are illustrated through application of data from test structures such as the ASCE Benchmark structure and laboratory tests of scaled bridge columns and steel frames. The paper concludes by identifying needs for research and development in order for such algorithms to become viable in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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