This paper presents a multiple target tracking system using target feature information. In the proposed system, the state of target is defined as its kinematic as well as feature : the kinematic includes a location and a velocity; the feature contains the image correlation between a prior target and a current measurement. The feature information is used for generating the validation matrix and association probability of joint probabilistic data association (JPDA) algorithm. Through the Kalman filter, the target kinematic is updated. Then the tracking information is cycled by the track management algorithm. The system has been evaluated using the images obtained from Electro-Optics/ InfraRed (EO/IR) sensor. It is verified that the proposed system can reduce the complexity burden of JPDA process and can enhance the track maintenance rate.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권2호
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pp.200-207
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2007
The passive direction finding cross localization method is widely adopted in passive tracking, therefore there will exist masses of false intersection points. Eliminating these false intersection points correctly and quickly is a key technique in passive localization. A new method is proposed for passive locating and tracking multi-jammer target in this paper. It not only solves the difficulty of determining the number of targets when masses of false intersection points existing, but also solves the initialization problem of elastic network. Thus this method solves the problem of multi-jammer target correlation and the elimination of static false intersection points. The method which dynamically establishes multiple hypothesis trajectory trees solves the problem of eliminating the remaining false intersection points. Simulation results show that computational burden of the method is lower, the elastic network can more quickly find all or most of the targets and have a more probability of locking the real targets. This method can eliminate more false intersection points.
This paper proposes an efficient location technique to find an indoor location under the IEEE 802.11 wireless local area networks. The proposed method is based on the range measurements obtained from a simple radio frequency propagation model. Thus, unlike the radio frequency fingerprint correlation method, it does not suffer from the computational burden during the real-time location service period and can quickly reply the location requests of many users at the same time. To increase the location accuracy in spite of the frequent non-line-of-sight error occurrences, the proposed method calibrates the distortion of the non-line-of-sight error by a simple measurement surveying procedure that does not require the surveyor's manual interaction. Experimental results show the capability of the proposed method.
Spacecraft attitude estimation using the nonlinear unscented filter is addressed to fully utilize capabilities of the unscented transformation. To release significant computational load, an efficient technique is proposed by reasonably removing correlation between random variables. This modification introduces considerable reduction of sigma points and computational burden in matrix square-root calculation for most nonlinear systems. Unscented filter technique makes use of a set of sample points to predict mean and covariance. The general QUEST(QUaternion ESTimator) algorithm preserves explicitly the quaternion normalization, whereas extended Kalman filter(EKF) implicitly obeys the constraint. For spacecraft attitude estimation based on quaternion, an approach to computing quaternion means from sampled quaternions with guarantee of the quaternion norm constraint is introduced applying a constrained optimization technique. Finally, the performance of the new approach is demonstrated using a star tracker and rate-gyro measurements.
적응방식이나 실시간 처리에 적합한 온라인 ARMA 계수추정을 위하여 공분산형 ARMA 고속 transversal 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 ARMA 모델의 경우 상관함수 행렬의 이동불변 특성이 각 블록 별로 만족함을 이용하여 ELS(Extended Least Squares)를 공분산형의 경우에 대해 고속 시갱신 알고리즘으로 구현한 것으로서, 알고리즘의 유도에는 사영연산자를 이용한 기하학적 접근방식을 사용하였다. 제안된 알고리즘은 13N+37 MADPR의 연산량을 필요로 하며, AR부분과 MA부분의 차수를 달리할 수 있다.
Taeniasis is prevalent in all regions of Thailand, except the South. Infections were more frequently found in males than females of any age from 7-83 years. Taenia saginata is the most common species throughout the country. Taenia asiatica was reported only in the province of Kanchanaburi in the Central region. Co-infections, with Taenia solium and T. asiatica or T. solium and T. saginata, were found. Hybridization between T. asiatica and T. saginata is evidence that co-infection is never found between these 2 species. Finding more than 1 worm in a single patient was not entirely rare. Genetic variation was found without correlation to its geographic distribution in T. saginata, whereas no variation was found in T. asiatica.
The purpose of this study is to identify family stress and to specify family stress and socio-psychological resources which are associated variable. For the evidence of this topic, research was conducted on 258 married persons dwelling in seoul. The questionnare was composed of Family Stressor Inventory referred by McCubbin's FILE(1981) and Sarason's LES(1979) and Socio-Psychological Family Resources Inventory referred by McCubbin's FIRM(1983). This study offers to us that family income significantly has positive correlation with socio-psychological family resources and family income is potential variable which intensifies family tension or burden. This study touched only some variables, moreover, this is only a starting-point of family stress study in Korea. So further studies would consider latent variables, process, limited situation, family interaction pattern, family orientation, etc., and subjective variables would be reflected.
Objectives: Disability weights require regular updates, as they are influenced by both diseases and societal perceptions. Consequently, it is necessary to develop an up-to-date list of the causes of diseases and establish a survey panel for estimating disability weights. Accordingly, this study was conducted to calculate, assess, modify, and validate disability weights suitable for Korea, accounting for its cultural and social characteristics. Methods: The 380 causes of disease used in the survey were derived from the 2019 Global Burden of Disease Collaborative Network and from 2019 and 2020 Korean studies on disability weights for causes of disease. Disability weights were reanalyzed by integrating the findings of an earlier survey on disability weights in Korea with those of the additional survey conducted in this study. The responses were transformed into paired comparisons and analyzed using probit regression analysis. Coefficients for the causes of disease were converted into predicted probabilities, and disability weights in 2 models (model 1 and 2) were rescaled using a normal distribution and the natural logarithm, respectively. Results: The mean values for the 380 causes of disease in models 1 and 2 were 0.488 and 0.369, respectively. Both models exhibited the same order of disability weights. The disability weights for the 300 causes of disease present in both the current and 2019 studies demonstrated a Pearson correlation coefficient of 0.994 (p=0.001 for both models). This study presents a detailed add-on approach for calculating disability weights. Conclusions: This method can be employed in other countries to obtain timely disability weight estimations.
This study was designed to construct a model that predicts the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. The hypothetical model was developed based on the findings from past studies on quality of life and on the family with a chronically ill patient. Data were collected by self-reported questionnaires from 200 family caregivers in Seoul & Kyung Gi-Do, from May 1 to July 21, 1997. Data were analyzed using descriptive statistics and correlation analysis. The Linear Structural Relationship(LISREL) modeling process was used to find the best fit model which predicts causal relationships among variables. The results are as follows : 1. The overall fit of the hypothetical model to the data was moderate [X$^2$=31.54(df=23, p=.11), GFI=.96, AGFI=.91, RMR=.04]. 2. Paths of the model were modified by considering both its theoretical implication and the statistical significance of the parameter estimates. Compared to the hypothetical model, the revised model has become parsimonious and had a better fit to the data expect chi-square value(GFI=.95, AGFI=.91, RMR=.04). 3. Some of predictive factors, especially economic status, physical ability to perform daily-life activity, period after disease-onset, social support and fatigue revealed indirect effects on the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. 4. The factors, burden and role satisfaction revealed significant direct effects on the quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. 5. All predictive variables of quality of life of family caregivers with a chronically ill patient, especially economic status, physical ability to perform daily-life activity, period after disease-onset, social support, fatigue, burden and role satisfaction explained 38.0% of the total variance in the model. In conclusion, the derived model in this study is considered appropriate in explaining and predicting quality of life of family caregivers with a chronically ill patient. Therefore it can effectively be used as a reference model for further studies and suggests direction in nursing practice.
Background: The aim of this study was to describe the characteristics of male spouse caregivers of breast cancer patients in China, assess their quality of life (QOL), and investigate the influencing factors. Materials and Methods: A total of 243 breast cancer patient-spouse caregiver dyads were recruited from four hospitals in Shanxi and Anhui province of China. A cross-sectional design was applied to collect data and the Chinese version of the Medical Outcomes Study 36-item Short Form (SF-36) was used to measure caregivers' QOL, and the Chinese version of M.D. Anderson Symptom Inventory (MDASI-C) was applied to measure patient symptom severity and interference. Pearson's correlation was used to examine the correlations between caregiver burden and QOL. The multiple regression analysis was used to determine the most predictive factors influencing QOL. Results: The scores of all SF-36 scales were above 50.0, which were much lower than that of general mainland Chinese males. Mental QOL was significantly worse than physical QOL. Spouses demographic characteristics, caregiving-related variables and patient symptoms were related to spouse QOL. Caregiver burden has a negative relationship with QOL. Conclusions: A decrease in life events and patient symptoms, as well as increase in spouse sleeping time and family income, ought to improve QOL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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