Objective of this study was to investigate effects of pre-processing method and number of sampling leaves on stability of the reflectance measurement for Chinese cabbage and kale leaves. Chinese cabbage and kale were transplanted and cultivated in a plant factory. Leaf samples of the kale and cabbage were collected at 4 weeks after transplanting of the seedlings. Spectra data were collected with an UV/VIS/NIR spectrometer in the wavelength region from 190 to 1130 nm. All leaves (mature and young leaves) were measured on 9 and 12 points in the blade part in the upper area for kale and cabbage leaves, respectively. To reduce the spectral noise, the raw spectral data were preprocessed by different methods: i) moving average, ii) Savitzky-Golay filter, iii) local regression using weighted linear least squares and a $1^{st}$ degree polynomial model (lowess), iv) local regression using weighted linear least squares and a $2^{nd}$ degree polynomial model (loess), v) a robust version of 'lowess', vi) a robust version of 'loess', with 7, 11, 15 smoothing points. Effects of number of sampling leaves were investigated by reflectance difference (RD) and cross-correlation (CC) methods. Results indicated that the contribution of the spectral data collected at 4 sampling leaves were good for both of the crops for reflectance measurement that does not change stability of measurement much. Furthermore, moving average method with 11 smoothing points was believed to provide reliable pre-processed data for further analysis.
본 논문은 MLS(moving least squares) 차분법의 1차 미분 근사함수를 바탕으로 시간에 따른 수치해석이 가능한 해석기법을 제시한다. 오직 1차 미분 근사함수로만 지배방정식을 이산화했으며, 근사함수를 조립하는 형태로 전체 시스템 방정식을 구성하여 차분법으로 이산화된 운동방정식이 유한요소법(finite element method)과 유사한 모습을 갖게 되었다. 운동방정식을 시간적분하기 위해서 중앙차분법(central difference method)을 사용하였다. 유한요소 알고리즘을 통해서 MLS 차분법과 유한요소법의 고유진동 해석을 수행하였으며, 두 해석결과를 비교하였다. 또한, 동적해석 결과를 기존의 2차 미분 근사함수를 활용한 해석결과와 함께 도시함으로써 제안된 수치기법의 정확성을 검증하였다. 1차 미분 근사함수를 조립하는 과정에서 해석결과의 떨림현상이 억제되었으며 상대적으로 균일한 응력분포를 구할 수 있었다.
This paper presents an application of time series analysis in hourly wind speed simulation and forecast in Jeju Island, Korea. Autoregressive - moving average (ARMA) model, which is well in description of random data characteristics, is used to analyze historical wind speed data (from year of 2010 to 2012). The ARMA model requires stationary variables of data is satisfied by power law transformation and standardization. In this study, the autocorrelation analysis, Bayesian information criterion and general least squares algorithm is implemented to identify and estimate parameters of wind speed model. The ARMA (2,1) models, fitted to the wind speed data, simulate reference year and forecast hourly wind speed in Jeju Island.
The actual power performance of historical structural change tests are compared under various alternatives. The tests of interest are F, CUSUM, MOSUM, Moving Estimates and empirical distribution function tests with both recursive and ordinary least-squares residuals. Our comparison of the structural tests involves limiting distributions under the hypothesis, the ability to detect the alternative hypotheses under one or double structural change, and smooth change in parameters. Even though no version is uniformly superior to the other, the knowledge about the properties of those tests and connections between these tests can be used in practical structural change tests and in further research on other change tests.
In this paper, we introduce motion artifact reduction algorithm for interleaved MRI using an advanced 3D approximation algorithm. The motion artifact framework of this paper is data corrected by post-processing with a new 3-D approximation algorithm which uses data structure for each voxel. In this study, we simulate and evaluate our algorithm using Shepp-Logan phantom and T1-MRI template for both scattered dataset and uniform dataset. We generated motion artifact using random generated motion parameters for the interleaved MRI. In simulation, we use image coregistration by SPM12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) to estimate the motion parameters. The motion artifact correction is done with using full dataset with estimated motion parameters, as well as use only one half of the full data which is the case when the half volume is corrupted by severe movement. We evaluate using numerical metrics and visualize error images.
This work describes a hardware implementation of a precision image tracking system which employs a CCD camera mounted on pan/tilt device. Unknown translation between two successive images of a moving object is estimated by using a generalized least-squares method. Estimated position error obtained by the tracking algorithm is used to drive DC motors built in the pan/tilt device for the camera to follow the image. An experimental result shows a sub-resolution tracking error for a image moving with a uniform velocity.
본 논문은 키넥트 센서 (Kinect sensor)를 탑재한 Human Robot Interface (HRI) 시스템에서 손 위치 데이터를 측정하여 제스처 인식 및 처리성능을 높이기 위하여 Moving Mean-Shift 기반 사용자 손 위치 보정 알고리즘($CAPUH_{MMS}$)을 제안하였다. 또한, $CAPUH_{MMS}$의 성능을 자체 개발한 실시간 성능 시뮬레이터로 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율을 다른 보정 기법인 $CA_{KF}$ (Kalman-Filter 기반 보정 알고리즘) 및 $CA_{LSM}$ (Least-Squares Method 기반 보정 알고리즘)의 성능과 비교하였다. 실험결과, $CAPUH_{MMS}$의 이동궤적에 대한 평균 오차 성능개선 비율은 양손 상하 운동에서 평균 19.35%으로, 이는 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 13.88%, 16.68% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을, 그리고 양손 좌우 운동에서 평균 28.54%으로 $CA_{KF}$ 및 $CA_{LSM}$ 보다 각각 9.51%, 17.31% 더 높은 평균 오차 성능 개선 비율을 나타낸 것이다.
다제약 접근기반 OF(optical flow) 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 그러나 OF 평가시간 뿐만 아니라 오차 문제로 인하여 사용이 제한되고 있다. 본 논문에서는 sobel 에쥐 검출과 다제약 접근기반 OF를 이용하여 효율적으로 움직임 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 에쥐 검출 후 차영상과 영역분할기법으로 영상열 내 이동물체를 검출하고 임계치 처리로 잡음에 의해 검출된 이동물체들을 제거한다. 그리고 OF 최적 제약선을 찾기 위한 CHT와 Voting 누적을 적용한다. 이때 에쥐 검출과 영역분할을 이용함으로써 연속하는 영상열 내에서 이동 물체를 찾기 위한 CHT 계산시간을 현저히 줄이는 것이 가능하다. CHT 기반의 Voting은 최소자승법을 가미함으로써 오차 또한 감소시킨다. 그리고 제약선에 따른 수많은 점들을 계산하는 작업도 변환된 기울기-교점 파라미터를 사용함으로써 줄어들게 된다. 시뮬레이션 결과 영상 내에서 이동물체 인식비가 증가됨을 보였고 이동물체의 움직임 정보를 제공하는 OF 벡터도 매우 효율적으로 검출됨을 확인하였다.
In general, particle simulation methods such as the MPS(Moving Particle Simulation) or SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) methods have some serious drawbacks for pressure solutions. The pressure field shows spurious high fluctuations both temporally and spatially. It is well known that pressure fluctuation primarily occurs because of the numerical approximation of the partial differential operators. The MPS and SPH methods employ a pre-defined kernel function in the approximation of the gradient and Laplacian operators. Because this kernel function is constructed artificially, an accurate solution cannot be guaranteed, especially when the distribution of particles is irregular. In this paper, we propose a particle simulation method based on the moving least-square technique for solving the partial differential operators using a Taylor-series expansion. The developed method was applied to the hydro-static pressure and dam-broken problems to validate it.
The straightness property is one of fundamental geometric tolerances to be strictly controlled for guideways of machine tools and measuring machines. The staightness measurement for long guideways was usually difficult to perform, and it needed additional equipments or special treatment with limited application. In this paper, a new approach is proposed using the profile matching technique for the long guideways, which can be applicable to most of straghtness measurements. An edge of relativelly sthort length is located along a divided section of a long guideway, and the local straightness measurement is performed. The edge is then moved to the next section with several positions overlap. After thelocal straightness profile is measured for every section along the long guideway with overlap, the global straightness profile is constructed using the profile matching technique based on theleast squares method. The proposed techinique is numerically tested for two cases of known global straightness profile arc profile and irregular profile and those profiles with and without random error intervention, respectively. When norandom errors are involved, the constructed golval profile is identical to the original profile. When the random errors are involved, the effect of the number of overlap points are investigated, and it is also found that the difference between the difference between the constructed and original profiles is very close to the limit of random uncertainty with juist few overlap points. The developed technique has been practically applied to a vertical milling machine of moving table type, and showed good performance. Thus the accuracy and efficiency of the proposed method are demonstrated, and shows great potential for variety of application for most of straightness measuirement cases using straight edges, laser optics, and angular measurement equipments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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