In this paper, we propose an adaptive beamforming algorithm of triplet arrays for active sonar systems. The proposed algorithm consists of three steps: matched filters, cardioid beamforming, and line array beamforming. First, we apply a matched filter of a transmitted pulse to received individual sensor signals and obtain filterd signals. Then, we perform the fast Fourier transform to the matched filter results, and make a cardioid beam for each triplet data, respectively. Finally, we apply an adaptive beamforming by assuming that the cardioid beams are input signals of a line array. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides better performances than conventional algorithms.
It is proposed to use a pair of frequency-domain adaptive digital filters to estimate the magnitude squared coherence (MSC) functions of two signals. Such a method requires less computations than the LMS-MSC algorithm in which the least mean square (LMS) algorithm is applied in the time domain to compute the coefficients of a pair of adaptive digital filters. The frequency-domain adaptive digital filtering algorithms considered in this paper include the constrained frequency domain LMS (CFLMS) and the unconstrained frequency domain LMS (UFLMS) algorithms. The performance of the proposed methods are compared with those of the LMS-MSC algorithm.
In the case of an image corrupted with mixed noise, conventional MMSE filter can not remove such a mixed noise properly, because the impulse moise cause a certain bias of the minimum mean-square error estimate at regions close to outliers. In this paper, we proposed the new method or removal of mixed noise by combining MMSE filtering structure with local multi-windowing method according to directions and with ranked-order method. As a result, the improvement of the image quality with the proposed was obtained between about 9.7 and 35.2 times in the sense of NMSE(normalized mean square errors) evaluation than that of MMSE filter. Also, we could obtain the enhanced image in the mixed noisy image from visual and quantitative aspect.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.12-17
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2001
본 논문에서는 낮은 대역폭의 무선 네트워크상에서 MPEG 스트리밍을 위한 방법으로, DCT 계수의 제거에 기반한 QoS 필터링 방법과 매크로 블록상의 움직임 벡터와 인트라 블록의 비율을 고려한 영상분식을 통하여 분석된 내용에 가장 알맞는 필터의 선택과 필터의 적용 수준을 네트워크의 상태에 따라 결정하여 대역폭을 만족시킬 수 있는 비트레이트의 조절로서 원활한 스트리밍을 가능하게 하며 영상분석을 통하여 영상의 품질을 높여 고품질의 영상 멀티미디어 서비스와 최소한의 부하를 줄 수 있는 설계로서 서버운용시 과효율을 놀일 수 있도록 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.930-933
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2011
This paper addresses an adaptive postprocessing method applied in the spatial domain for block-based discrete cosine transform (BDCT) coded images. The proposed algorithm is designed by a serial concatenation of a 1D simple smoothing filter and a 2D directional filter. The 1D smoothing filter is applied according to the block type, which is determined by an adaptive threshold. It depends on local statistical properties, and updates block types appropriately by a simple rule, which affects the performance of deblocking processes. In addition, the 2D directional filter is introduced to suppress the ringing effects at the sharp edges and the block discontinuities while preserving true edges and textural information. Comprehensive experiments indicate that the proposed algorithm outperforms many deblocking methods in the literature, in terms of PSNR and subjective visual quality evaluated by GBIM.
전자공업은 방위산업발달에 획기적인 역활을 담당하고 있으며, 특히 전략적 $C^{3}$I (Command, Control, Communication and Intelligence) 개념을 도입하여, 국가방위를 위한 연구가 미국의 여러 대학들과 국방성 산하 연구기관에서 활발히 진행되고 있다. 이 글에서는 $C^{3}$I 에 대한 개략적인 개념을 소개하고, 추계학적 (Stochastic) 관점에서 $C^{3}$I 가 실전을 위하여 어떻게 응용되고 있는 가를 고찰하기 위하여 최근에 발표되고 있는 비선형필터링(Nonliner Filtering), 적응형필터링(Adaptive Filtering), 최적제어 문제들을 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.11a
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pp.88-91
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2017
넓은 동적 영역 (high dynamic range: HDR) 이미지는 시각적으로 우수하지만 대부분의 디스플레이는 좁은 동적 영역 (low dynamic range: LDR)만 지원이 가능하다. 이를 해결하기 위해서 톤 매핑 기법 (tone mapping operator: TMO)을 사용한 동적 영역 압축을 수행한다. 기존의 적응적 로그 매핑 (adaptive logarithmic mapping)의 경우 에지 부분에서 디테일이 손실되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 가이디드 이미지 필터링 (guided image filtering: GIF)을 통해 베이스 레이어와 디테일 레이어로 나눠서 처리하는 알고리듬을 제안한다. 베이스 레이어는 적응적 로그 매핑을 통해 동적 영역을 압축하고 디테일 레이어와 더해 기존의 톤 매핑 과정에서 발생하는 디테일의 손실을 감소시켰다.
With the rapid growth of the Internet, millions of indiscriminate advertising SMS are sent every day because of the convenience of sending and receiving data. Although we still use methods to block spam words manually, we have been actively researching how to filter spam in a various ways as machine learning emerged. However, spam words and patterns are constantly changing to avoid being filtered, so existing machine learning mechanisms cannot detect or adapt to new words and patterns. Recently, the concept of Lifelong Learning emerged to overcome these limitations, using existing knowledge to keep learning new knowledge continuously. In this paper, we propose a method of spam filtering system using ensemble techniques of naive bayesian which is most commonly used in document classification and LLML(Lifelong Machine Learning). We validate the performance of lifelong learning by applying the model ELLA and the Naive Bayes most commonly used in existing spam filters.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.200-201
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2010
블록 기반의 적응적 루프 필터(BALF : Block Adaptive Loop Filter)는 압축 성능에 있어서 상당히 높은 효율을 보이는 기술 중 하나이다. BALF는 복원된 영상을 원본 영상에 최대한 유사하게 만드는 Weiner 필터계수와 해당 필터가 적용될 영역에 대한 정보를 복원된 영상에 적용함으로써 화질을 높일 수 있다. 그러나 BALF는 단위블록 전체에 대해 하나의 필터를 생성하여 적용하는 방법으로, 블록 내부에서 구분되는 신호적 특성을 따로 분류하지 않는다. 그러므로 BALF는 높은 부호화 성능을 보이는 반면, 높은 복호화 복잡도를 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 필터가 적용될 블록을 내부와 경계 영역으로 나누어 경계 영역을 위한 필터를 구분하여 생성하는 루프필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 BALF에 비해 부호화 성능이 저하되지만, 필터를 적용할 영역을 선택 가능하게 함으로써 복호화 복잡도를 조절할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 실험결과, 기존의 방법인 BALF에 대하여 블록의 경계 영역 필터를 사용할 경우, 약 3.77%의 부호화 성능 저하에 대하여 약 33.76%의 필터링 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 DTV 수상기에서 전송 받은 영상을 원하는 크기로 디스플레이 하기 위해 필요한 포맷 변환에 관한 알고리즘을 제시한다. 포맷 변환을 할 때에 영상을 보간하면 영상의 품질이 떨어지는 것을 볼 수 있는데 특히 에지 부분이 눈에 민감한 특성을 생각한다면 에지 부분에서의 무뎌짐은 상당한 문제점이 된다. 이를 해결하기 위해 고역 통과 필터링을 해주어 영상의 선명도를 올려줄 수 있는데 영상 전체에 고역 통과 필터링을 해주게 되면 영상의 에지뿐만 아니라 잡음 신호까지도 같이 증폭되는 문제점이 나타난다. 따라서 이를 해결하기 위해 에지 부분만을 적응적으로 고역 통과 필터에 통과시켜 잡음 성분은 줄이면서 에지 부분의 선명도는 올려주는 알고리즘을 제시하였다. 이를 검증하기 위해 다양한 영상에 대하여 컴퓨터 모의 실험을 하였고, 결과를 기존의 방법들과 비교하여 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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