• 제목/요약/키워드: Data Interpolation

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PIV에서의 보간기법의 평가에 관한 연구 (A Study on the Evaluation of Interpolation Methods in PIV)

  • 최장운;조대한;최민선;이영호
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제20권4호
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    • pp.90-100
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    • 1996
  • To maintain high spacial accuracy and rapid CPU time in interpolating data from grid to random position or inversely in PIV, proposed many technuques are compared and discussed mainly in terms of interpolating error and computing time. And artificial PIV atmosphere data is furnished by CFD result. First, for interpolation from grid to random position, multiquadric method gives the highest accuracy with the longest CPU time and Taylor series expansion methods give reasonable accuracy with less calculating load. Secondly, the sub-pixel resolution analysis in estimating the coordinates of the maximum correlation coefficients essential in the grey level correlation PIV reveal that 8-neighbours 2nd-order least square interpolation gives utmost accuracy in terms of the real flow conditions.

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PIV에서의 보간기법의 평가에 관한 연구 (A Study on the Evaluation of Interpolation Methods in PIV)

  • 최장운;조대환;최민선;이영호
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제20권4호
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    • pp.412-412
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    • 1996
  • To maintain high spacial accuracy and rapid CPU time in interpolating data from grid to random position or inversely in PIV, proposed many technuques are compared and discussed mainly in terms of interpolating error and computing time. And artificial PIV atmosphere data is furnished by CFD result. First, for interpolation from grid to random position, multiquadric method gives the highest accuracy with the longest CPU time and Taylor series expansion methods give reasonable accuracy with less calculating load. Secondly, the sub-pixel resolution analysis in estimating the coordinates of the maximum correlation coefficients essential in the grey level correlation PIV reveal that 8-neighbours 2nd-order least square interpolation gives utmost accuracy in terms of the real flow conditions.

수질 영향평가 신뢰수준 향상을 위한 낙동강 유역 미관측 지점에서의 일사량 추정: 수정형 Angstrom모형과 투과율모형의 비교 (Estimation of Daily Solar Radiation at the Missing Point for Water Quality Impact Assessment in Nakdong River Watershed: Comparison of Modified Angstrom Model and Transmittance interpolation Model)

  • 이길하
    • 환경영향평가
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    • 제21권1호
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    • pp.219-227
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    • 2012
  • Daily solar radiation is essential for water resources planning and environmental impact assessment. However, radiation data is not commonly available in Korea other than in big cities, and there has been no direct measurement for rural areas where water resources planning and environmental impact assessment is usually most needed. In general, missing radiation data is estimated from nearby regional stations within a certain distance, and this study compared two dominant methods (modified Angstrom equation and transmittance interpolation method) at six stations in Nakdong River watershed area. Two methods shows a similar level of accuracy but the transmittance interpolation method is likely to be superior in that there is no need for any measurement element since the modified Angstrom equation require the sunshine hour measurement. This study will contribute to improve water resource and water quality management in Nakdong River watershed.

머신러닝을 사용한 탄성파 자료 보간법 기술 연구 동향 분석 (Research Trend analysis for Seismic Data Interpolation Methods using Machine Learning)

  • 배우람;권예지;하완수
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제23권3호
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    • pp.192-207
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    • 2020
  • 탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여 복잡한 신경망 모델뿐 아니라 상대적으로 구조가 간단한 서포트 벡터 회귀 모델을 통해서도 뛰어난 보간 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 추후 머신러닝 기법들을 사용하는 탄성파 자료 보간 연구들에서 오픈소스로 공개된 실제 자료를 이용하며 데이터 증식, 전이학습, 기존 기법을 이용한 규제 등의 기술을 활용하면 탄성파 자료 보간 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

웨이브렛 변환과 적응 프랙탈 보간을 이용한 심전도 데이터 압축 (ECG data compression using wavelet transform and adaptive fractal interpolation)

  • 윤영노;이우희
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권12호
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    • pp.45-61
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    • 1996
  • This paper presents the ECG data compression using wavelet transform (WT) and adaptive fractal interpolation (AFI). The WT has the subband coding scheme. The fractal compression method represents any range of ECG signal by fractal interpolation parameters. Specially, the AFI used the adaptive range sizes and got good performance for ECG data cmpression. In this algorithm, the AFI is applied into the low frequency part of WT. The MIT/BIH arhythmia data was used for evaluation. The compression rate using WT and AFI algorithm is better than the compression rate using AFI. The WT and AFI algorithm yields compression ratio as high as 21.0 wihtout any entropy coding.

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보간 웨이블렛 기반의 Sparse Point Representation (Sparse Point Representation Based on Interpolation Wavelets)

  • 박준표;이도형;맹주성
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제30권1호
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    • pp.8-15
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    • 2006
  • A Sparse Point Representation(SPR) based on interpolation wavelets is presented. The SPR is implemented for the purpose of CFD data compression. Unlike conventional wavelet transformation, the SPR relieves computing workload in the similar fashion of lifting scheme that includes splitting and prediction procedures in sequence. However, SPR skips update procedure that is major part of lifting scheme. Data compression can be achieved by proper thresholding method. The advantage of the SPR method is that, by keeping even point physical values, low frequency filtering procedure is omitted and its related unphysical thresholing mechanism can be avoided in reconstruction process. Extra singular feature detection algorithm is implemented for preserving singular features such as shock and vortices. Several numerical tests show the adequacy of SPR for the CFD data. It is also shown that it can be easily extended to nonlinear adaptive wavelets for enhanced feature capturing.

웨이브렛 변환과 적응 프랙탈 보간을 이용한 심전도 데이터 압축 (ECG Data Compression Using Wavelet Transform and Adaptive Fractal Interpolation)

  • 이우희;윤영로;박세진
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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    • pp.221-224
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    • 1996
  • This paper presents the ECG data compression using wavelet transform(WT) and adaptive fractal interpolation(AFI). The WT has the subband coding scheme. The fractal compression method represents any range of ECG signal by fractal interpolation parameters. Specially, the AFI used the adaptive range sizes and got good performance for ECG data compression. In this algorithm, the AFI is applied into the low frequency part of WT. The MIT/BIH arrhythmia data was used for evaluation. The compression rate using WT and AFI algorithm is better than the compression rate using AFI. The WT and AFI algorithm yields compression ratio as high as 21.0 without any entroy coding.

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적응 프랙탈 보간을 이용한 심전도 데이터 압축 (ECG Data Compression Using Adaptive Fractal Interpolation)

  • 전영일;윤영로
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.121-128
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    • 1996
  • 본 논문은 심전도 데이터 압축을 위해 적응 프랙탈 보간(AFI)알고리듬 방법을 제안한다. 기존의 분할 프랙탈 보간(PFI) 알고리듬은 고정된 크기의 정의역 블럭을 사용한다. 따라서 그 재생오차가 원래의 심전도 신호의 특정 부분에 집중된다. 이 문제를 해결하기 위해 적응 프랙탈 보간 알고리듬에서는 가변 정의역 블럭을 사용한다. 만약 미리 정한 허용오차가 만족되지 않으면 정의역 블럭은 두개의 더 작은 정의역 블럭들로 나뉘어지게 된다. 큰 정의역 블럭들은 높은 압축 효율을 얻기 위해 굴곡이 적은 파형을 부호화 하는데 사용되고, 더 작은 정의역 블럭들은 신호의 질을 유지하기 위해 급격히 변화하는 파형을 부호화 하는데 사용된다. 제안된 알고리즘은 MIT/BIH 데이터베이스를 사용하여 평가되었다. AFI알고리듬은 주어진 압축률에서 기존의 PFI알고리듬보다 상대적으로 적은 재생 오차를 나타냈다. 약 7.13% 정도의 실효치 차이가 허용되는 응용에서, AFI알고리듬은 매개변수들에 대한 엔트로피 코딩 없이 10.51 이상의 압축률을 얻을 수 있었다.

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보간기법에 따른 해저지형의 정확도 분석 (An Analysis of Accuracy for Submarine Topographic Information by Interpolation Method)

  • 김가야;문두열;서동주
    • 한국해양공학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.67-76
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    • 2006
  • Three-dimensional information of submarine topography was acquired by assembling DGPS and Echo Sounder, which is mainly used in the marine survey. However, the features of submarine topography, derived according to mechanical data, were confirmed using human eyes. Because the dredging capacity using a submarine surveying data influences harbor public affairs, analysis and the process method of surveying data is a very special element in construction costs. In this study, information on submarine topography is acquired by assembling DGPS and Echo Sounder. Moreover, the dredging capacity in harbor public affairs has been analyzed by the interpolation method: inverse distance to a power, kriging, minimum curvature, nearest neighbor, and radial basis function. Also, utilization of DGPS and Echo Sounder method in calculation of the dredging capacity have been confirmed by comparing and analyzing the dredging capacity and the actual one, as per each interpolation. According to this comparison result, in the case of applying Radial basis function interpolation and Kriging, 3.94 % and 4.61 % of error rates have been shown, respectively. In the case of the study for application of the proper interpolation, as per characteristics of submarine topography, is preceded in calculation of the dredging capacity relevant to harbor public affairs, it is expected that more speedy and correct calculation for the dredging capacity can be made.

H.264하에서 마크로 블록 그레이 값의 미분을 사용한 인터폴레이션 (Hybrid Algorithm for Interpolation Based on Macro-block Gray Value Gradient under H.264)

  • 왕실;진홍신;유현중;김형석
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.274-279
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    • 2009
  • H.264에서는 2-D 6-tap wiener filter가 1/2 화소의 위치로부터 1/4 화소 위치를 보간해 내는데 사용되고 있다. 이 방법은 비교적 간단하지만 이웃 화소들의 변화율을 무시하고, 4 방향의 이웃 화소들의 영향만 고려하게 되므로, 결과적으로 저역 필터의 특성을 갖게 된다. 그런데, 큐빅 보간 법을 사용하면 보다 넓은 영역의 화소 값을 고려하여 보간하는 장점은 있지만 계산이 복잡하다는 단점이 있다. 이 연구에서는 H.264에서 bilinear와 cubic 보간 법을 사용할 경우의 특성들을 해석하여, 임의의 큰 블록에 보다 적합한 보간 방법을 자동 선택할 수 있도록 하였다. 실험에서 물체영상의 움직임 탐색과 보간에 요구되는 계산량을 보간의 정밀화를 통하여 대폭 감소시킬 수 있음을 보였다.