To improve the ability to determine a vehicle's movement information even in a challenging environment, a hybrid approach called non-Gaussian square rootunscented particle filtering (nGSR-UPF) is presented. This approach combines a square root-unscented Kalman filter (SR-UKF) and a particle filter (PF) to determinate the vehicle state where measurement noises are taken as a finite Gaussian kernel mixture and are approximated using a sparse Gaussian kernel density estimation method. During an outage-free GPS period, the updated mean and covariance, computed using SR-UKF, are estimated based on a GPS observation update. During a complete GPS outage, nGSR-UPF operates in prediction mode. Indeed, because the inertial sensors used suffer from a large drift in this case, SR-UKF-based importance density is then responsible for shifting the weighted particles toward the high-likelihood regions to improve the accuracy of the vehicle state. The proposed method is compared with some existing estimation methods and the experiment results prove that nGSR-UPF is the most accurate during both outage-free and complete-outage GPS periods.
임의의 성분비로 혼합되어 있는 CO$_2$와 H$_2$O 혼합가스에 대하여 회색가스가중합법(WSGGM)을 적용하였다. 모델의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지 다른 형태의 문제를 고려하였다. 첫 번째는 문제는 일정한 분압하의 균일, 포물선 및 경계층 온도 분포를 갖는 매체에 대한 문제이고, 두 번째는 온도 및 분압이 일정치 않은 매체에 대한 문제이다. 고려된 두가지 형태의 문제들에 대하여 WSGGM을 이용한 결과는 기준이 되는 좁은밴드 모델(SNB)의 결과와 잘 일치하고 있는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제안된 모델과 데이터베이스는 연소가스에 의한 복사열전달의 해석에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 무한 원형관 안의 복사에 참여하는 참여가스에 면을 도입시키 면, 참여가스로부터 원형관 벽면으로의 복사 열유속(radiatve heat flux)이 증진 또는 감소되는 현상을 연구하는 데 있다. 참여가스는 흡수, 방사 특성이 온도와 파장에 변하지 않는 회체가스(gray gas)이거나, 화석 연료 연소시 연소가스의 성분이며, 복사 에 참여하는, 수증기와 이산화탄소의 혼합물이다. 편의상, 이 가스를 실제가스(real gas)라 부르기로 한다.도입면은 동축 무한 원형관(coaxial Infinite cylinder)이다. 참여가스의 성분, 계의 직경, 동축 무한 원형관 사이의 직경비, 면의 방사율, 면과 가 스의 온도가 열전달 증진에 미치는 영향을 연구하고자 한다.
The common practice to predict the characteristic structural load effects (LEs) in long reference periods is to employ the extreme value theory (EVT) for building limit distributions. However, most applications ignore that LEs are driven by multiple loading events and thus do not have the identical distribution, a prerequisite for EVT. In this study, we propose the composite extreme value modeling approach using clustering to (a) cluster initial blended samples into finite identical distributed subsamples using the finite mixture model, expectation-maximization algorithm, and the Akaike information criterion; (b) combine limit distributions of subsamples into a composite prediction equation using the generalized Pareto distribution based on a joint threshold. The proposed approach was validated both through numerical examples with known solutions and engineering applications of bridge traffic LEs on a long-span bridge. The results indicate that a joint threshold largely benefits the composite extreme value modeling, many appropriate tail approaching models can be used, and the equation form is simply the sum of the weighted models. In numerical examples, the proposed approach using clustering generated accurate extrema prediction of any reference period compared with the known solutions, whereas the common practice of employing EVT without clustering on the mixture data showed large deviations. Real-world bridge traffic LEs are driven by multi-events and present multipeak distributions, and the proposed approach is more capable of capturing the tendency of tailed LEs than the conventional approach. The proposed approach is expected to have wide applications to general problems such as samples that are driven by multiple events and that do not have the identical distribution.
Moving object detection is a fundamental technique in visual surveillance. Robust technique to enhance performance of moving object detection is required for several bad conditions in real external circumtance. In case of sudden illumination change in outdoor condition, many objects are determined as moving object though they are not really moving, but just their illumination changes. This makes the detection result untrustworthy. In this paper, robust moving object detection to sudden illumination change using gaussian mixture background model and new texture information using background from the weighted sum of recent images is proposed.
A challenging research issue that has been one of growing importance to those working in human-computer interaction are to endow a machine with an emotional intelligence. Thus, emotion recognition technology plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between human and computer. In this paper, we propose the multimodal emotion recognition system using face and speech to improve recognition performance. The distance measurement of the face-based emotion recognition is calculated by 2D-PCA of MCS-LBP image and nearest neighbor classifier, and also the likelihood measurement is obtained by Gaussian mixture model algorithm based on pitch and mel-frequency cepstral coefficient features in speech-based emotion recognition. The individual matching scores obtained from face and speech are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. Through experimental results, the proposed method exhibits improved recognition accuracy of about 11.25% to 19.75% when compared to the most uni-modal approach. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.
Passive samplers have been used for many years for the sampling of organic vapors in work environment atmospheres. Currently, all passive samplers used in domestic occupational monitoring are foreign products. This study was performed to evaluate variable parameters for the development of passive organic samplers, which include the geometry of the device and diffusive length for the sampler design. Four prototype diffusive lengths; A-1(4.5 mm), A-2(7.0 mm), A-3(9.5 mm), A-4(12.0 mm) were tested for adsorption performances to a chemical mixture (benzene, toluene, trichloroethylene, and n-hexane) according to the US-OSHA's evaluation protocol. A dynamic vapor exposure chamber developed and verified by related research was used for this study. The results of study are as follows. The results in terms of sampling rate and recommended sampling time test indicate that the most suitable model was A-3 (9.5 mm diffusive lengths on both sides) for passive sampler design in time weighted average (TWA) assessment. Sampling rates of this A-3 model were 45.8, 41.5, 41.4, and 40.3 ml/min for benzene, toluene, trichloroethylene, and n-hexane, respectively. The A-3 models were tested on reverse diffusion and conditions of low humidity air (35% RH) and low concentrations (0.2 times of TLV). These conditions had no affect on the diffusion capacity of samplers. In conclusion, the most suitable design parameters of passive sampler are: 1) Geometry and structure - 25 mm diameter and 490 $mm^2$ cross sectional area of diffusion face with cylindrical form of two-sided opposite diffusion direction; 2) Diffusive length - 9.5 mm in both faces; 3) Amount of adsorbent - 300 mg of coconut shell charcoal; 4) Wind screen - using nylon net filters (11 ${\mu}m$ pore size).
국경 GOP(General Out Post)나 해안선 지역에 설치되어 운용되는 국방용 감시카메라는 급변하는 기상 및 조명환경에 의해 영상의 화질이 왜곡되고 열화되는 현상이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 기상 및 조명환경 변화에 적응적인 화질개선 알고리즘을 제안한다. 기존 화질개선 알고리즘은 급변하는 환경조건에서 영상에 따라 극심한 성능편차를 보이는 문제점이 있는데, 이를 해결하기 위해 레티넥스(Retinex) 모델을 근간으로 환경변화에 적응적인 보정곡선을 이용하여 안개 및 저조도 환경에서 영상의 가시성을 향상시켜 높은 대비와 색상을 자연스럽게 재현하였고 실시간 환경변화에 적응토록 하였다. 또한, HSV 색모델을 가중 혼합하여 색 항상성 (Color Constancy)을 유지시켰으며, 개선과정 중 잡음(Noise)을 제거하여 보다 선명한 영상을 출력토록 하였다. 제안 알고리즘은 실험을 통해 기존 알고리즘 대비 주관적 평가인 MOS 1단계 향상효과 및 객관적 평가인 PSNR 15% 성능향상의 우수성을 입증하였다. 향후 국방감시 카메라 및 시스템에 적용되어 GOP나 해안선 지역의 열악한 기상조건으로부터 열화된 영상을 개선하여 적 침투 및 경계감시 식별에 도움을 주어 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
Organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in $PM_{2.5}$ were measured using Sunset OC/EC Field Analyzer at Seoul Hwangsa Monitoring Center from March to April, 2016. The mean concentrations of OC and EC during the entire period were $4.4{\pm}2.0{\mu}gC\;m^{-3}$ and $1.4{\pm}0.6{\mu}gC\;m^{-3}$, respectively. OC/EC ratio was $3.4{\pm}1.0$. The average concentrations of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were $57.4{\pm}25.9$ and $39.7{\pm}19.8{\mu}g\;m^{-3}$, respectively, which were detected by an optical particle counter. The OC and EC peaks were observed in the morning, which were impacted by vehicle emission, however, their diurnal variations were not noticeable. This is determined to be contributed by the long-range transported OC or secondary formation via photochemical reaction by volatile organic compounds at afternoon. A conditional probability function (CPF) model was used to identify the local source of pollution. High concentrations of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were observed from the westerly wind, regardless of wind speed. When wind velocity was high, a mixing plume of dust and pollution during long-range transport from China in spring was observed. In contrast, pollution in low wind velocity was from local source, regardless of direction. To know the effect of long-range transport on pollution, a concentration weighted trajectory (CWT) model was analyzed based on a potential source contribution function (PSCF) model in which 75 percentiles high concentration was picked out for CWT analysis. $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, OC, and EC were dominantly contributed from China in spring, and EC results were similar in both PSCF and CWT. In conclusion, Seoul air quality in spring was mainly affected by a mixture of local pollution and anthropogenic pollutants originated in China than the Asian dust.
본 논문에서는 방송 뉴스에서 화자 변화 검증 성능 향상을 위해서 입력소음음성 향상과 SNR(Signal to Noise Ratio)기반 가중 함수 $w_m$를 적용한 KL 거리 $D_s$를 실험하였다. GMM-UBM(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model) 기반 KL(Kullback Leibler) 거리 D를 이용한 화자 변화 검증 시스템(실험 0)을 기본 시스템으로 한다. 실험 1은 실험 0의 입력소음음성 향상을 위해 MMSE Log-STSA(Minimum Mean Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator)를 적용하였다. 실험 2는 실험 1의 기존 KL거리 D 대신에 $D_s$를 적용하였다. 실험 데이터베이스는 다양한 소음을 반영하기 위해 스포츠 뉴스와 실외 인터뷰를 중심으로 구축하였다. 실험은 화자 변화 정보의 누락을 막기 위해 MDR(Missed Detection Rate) 0%를 기준으로 하였다. 실험 0은 FAR(False Alarm Rate) 71.5%의 성능을 보였다. 실험 1은 FAR 67.3%로 실험0에 비해 4.2% 향상되었고, 실험 2는 FAR 60.7%로 10.8% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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