Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.
In this paper, For 4th generation wireless communication systems, we propose a method to predict FH patterns in FH-OFDMA systems. OFDM is recognized as a promising modulation technique. Multi-user allocation in OFDM system can use FH that provides the spectrum-spread techniques. If one can generate more predictable FH sequences, then performance of the system can be easily improved. Current random FH and simple adaptive FH methods, however, are not considering predicting FH sequences. In this paper we show that the sampling of the wireless faded signal is not realized as a certain probability nature. With this regard, the proposed predictive FH allocation method is designed to embed the unknown probability models. Simulation study shows that the predictive FH method is more accurately predict FH sequences than the random or simple adaptive FH methods. We will further improve this proposed method to apply QoS control and MAC function development in OFDMA based wireless physical structures, especially maritime wireless data communications.
Zakir Hussain Ahmed;Asaad Shakir Hameed;Modhi Lafta Mutar;Mohammed F. Alrifaie;Mundher Mohammed Taresh
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권6호
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pp.193-201
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2023
In this paper, we consider the maximum scatter traveling salesman problem (MSTSP), a travelling salesman problem (TSP) variant. The problem aims to maximize the minimum length edge in a salesman's tour that travels each city only once in a network. It is a very complicated NP-hard problem, and hence, exact solutions can be found for small sized problems only. For large-sized problems, heuristic algorithms must be applied, and genetic algorithms (GAs) are found to be very successfully to deal with such problems. So, this paper develops a hybrid GA (HGA) for solving the problem. Our proposed HGA uses sequential sampling algorithm along with 2-opt search for initial population generation, sequential constructive crossover, adaptive mutation, randomly selected one of three local search approaches, and the partially mapped crossover along with swap mutation for perturbation procedure to find better quality solution to the MSTSP. Finally, the suggested HGA is compared with a state-of-art algorithm by solving some TSPLIB symmetric instances of many sizes. Our computational experience reveals that the suggested HGA is better. Further, we provide solutions to some asymmetric TSPLIB instances of many sizes.
본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.
DTV수신기에서 송신신호를 완벽하게 복원하기 위해서는 채널의 영향으로 인해 파일롯의 위치가 바뀌고 위상이 틀어지는 것을 보상해주는 반송파 주파수 동기와 샘플링 클락 주파수와의 위상오차로 인해 발생하는 샘플링 타이밍 오차를 보상하는 심볼 타이밍 동기가 모두 획득되어야 한다. 심볼 타이밍 동기부는 일반적으로 다중레벨을 가지는 신호에 사용되는 가드너(Gardner)방법을 사용한다. 가드너 방법은 매 심볼마다 타이밍 에러성분을 추출하므로 다중경로 채널에서 타이밍동기를 추적하면서 유지하는데 유리한 방식이다. 본 논문에서는 가드너 방법에서 에러를 검출하기 위해 사용되는 가드너 타이밍 에러 검출기(Timing Error Detector)가 수신파워레벨이 기준 파워레벨에서 크게 벗어날 경우 동기를 획득할 수 없는 문제점을 해결하기 위해 1단계로 가드너 타이밍 에러 검출기 블록 앞에 수신파워레벨을 계산하여 보정하는 블록을 추가하여 수신파워레벨을 보정한다. 2단계로 반송파 주파수동기와 심볼타이밍동기에 사용되는 PLL(Phase Locked Loop)회로의 빠른 동기 획득과 동기 획득 후 지터량을 줄이기 위하여 루프필터의 출력 값의 평균을 이용하여 옵셋량을 추정하여 추정된 옵셋의 변화율에 따라 단계적 대역폭을 가지는 적응적인 루프필터를 반송파 주파수 동기 회로와 심볼 타이밍동기 회로에 적용함으로써 최적의 동기성능을 얻는다.
본 논문에서는 카메라가 가지는 대표적인 기능중의 하나인 자동 화이트 밸런스에 대한 알고리즘을 제안한다. 화이트 밸런스는 흰색의 물체나 물건 고유의 색이 아닌 부분들을 제거하는 과정이다. 화이트 밸런스를 수행하기 위해 사람의 눈에 의해 느끼는 시각차와 색차의 표현이 동일한 $CIEL^*a^*b^*$ 색 공간에서 영상의 분포를 분석하여 흰색 물체의 색 변화 정도를 추정한다. 이를 기준 백색 추정이라 한다. 정확한 추정을 위하여 환경에 의해 변화되었다고 추정되는 부분에 대해 그룹화 한다. 그룹화 된 영상 정보를 통해 영상의 특성을 파악하여 기준 그룹을 정하여 기준 그룹까지의 누적 픽셀들을 선택하는 컬러 샘플링하여 기준 백색을 추정한다. 또한 영상 보정을 위한 컬러 이득은 영상의 포화(Saturation)를 고려하여 얻어진다. 이를 통한 제안된 자동 화이트 밸런스 알고리즘은 뛰어난 영상 보정 기능을 가진다.
본 논문에서는, 무선 통신 응용을 위한 광대역 연속시간 시그마-델타 모듈레이터를 130nm CMOS공정으로 구현하였다. 제안된 양자화 레벨을 효율적으로 조절할 수 있는 적응성 양자화기를 사용하여, 작은 크기의 입력에 대해서 SNR의 이득을 볼 수 있었다. 모듈레이터는 전력 소모를 줄이기 위해 2차 루프 필터로 구성되어 있고, 지터에 의한 영향을 줄이고 높은 선형성을 보장하기 위해 4 비트 양자화기, DAC를 사용하였다. 설계된 회로는 320MHz 샘플링 주파수에서 동작하며 10MHz 입력 대역에서 30mW의 전력을 소모하고 최대 SNR 51.36dB를 얻었다.
스케일러블 HEVC에서 상위계층의 계층 간 예측에서 기본계층의 부호화 잔차 영상에 대한 업샘플링 된 결과를 참조하여 예측하게 된다. 본 논문에서는 고효율 영상 압축 기반 스케일러블 부호화 (Scalable Extension of High Efficiency Video Coding)에서 상위계층 잔차 데이터 예측에 대한 개선 기법을 제안한다. 제안하는 적응적 필터 선택 기법은 스무싱 필터와 샤프닝 필터를 사용함으로써 계층 간 예측 방법에서 효율을 향상시킨다. 기존의 업샘플링 필터와 두 개의 필터를 추가하여 율-왜곡 비용함수 기반의 경쟁기법을 통한 계층 간 예측 알고리즘을 SHVC 5.0에 구현함으로써 Y, U, V 컴포넌트에 대한 평균 1.5%, 2.1%, 1.7%의 BD-rate 향상을 보여준다.
이 논문에서는 의료용 초음파 볼륨 데이터의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법을 제안한다. 초음파 영상은 잡음이 심하여 필터링이 필요하다. 기존의 2차원 필터링은 인접한 슬라이스 간 정보를 무시하고 기존의 3차원 필터링은 속도가 느리거나 잡음 제거 효과가 떨어지는 필터를 적용하였고 또한 초음파 데이터의 샘플링 특성을 고려치 않아 균등하게 필터링 하지 않았다. 이를 해결하기 위해 잡음제거에 효과적인 양방향 필터를 병렬로 빠르게 처리하고 필터 영역에 따라 윈도우 크기를 달리하는 기법을 제안한다. 공간 필터의 합산영역 테이블을 이용하여 병렬로 빠르게 필터링하고 윈도우 크기는 필터 영역에 따라 비례적으로 결정한다. 실험은 평균 필터와 양방향 필터, 양방향 적응 필터를 적용한 초음파 볼륨 렌더링 영상에서 잡음 제거와 원본 손실 정도를 비교한다. 이렇게 하여 양방향 필터링을 빠르게 수행하면서 기존 보다 균등하게 필터링하여 잡음을 효과적으로 정확하게 제거할 수 있다.
KF-16의 1/33 축소 모형 공력 데이터베이스를 기반으로 풍동실험에 적응적 실험설계법을 적용하는 경우 실험의 정확도뿐만 아니라 풍동 실험에 소요되는 비용을 최소화할 수 있도록 추가 실험점 선택 방법에 대한 연구를 수행하였다. 라틴방격법을 이용하여 초기실험점을 선택하였고, Gaussian Process를 통해 불확실성이 가장 크면서도 실험에 소요되는 비용이 상대적으로 적은 추가 실험점을 선택하였다. 공력계수 모델링은 가장 비선형성이 큰 피칭모멘트계수를 정확히 모델링 하는 것을 목표로 하였다. 실험 비용을 고려한 적응적 실험설계법을 적용한 경우, 기존의 적응적 실험설계 방법론에 비해 모델의 정확도와 실험에 소요되는 비용에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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