Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.135-138
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2003
레이더 interferometry 기법을 이용하여 1995년 12월 11일과 12일에 획득된 ERS-1(orbit: 23180, frame 2853), ERS-2(orbit: 03507, frame: 2853) tandem 자료로부터 서해안(강화도-아산만) 지역의 조간대 DEM을 추출하였다. 사용된 SAR 자료는 영상획득 당시의 낮은 조위(ERS-1: 0.89 cm, ERS-2: -0.02 cm), 짧은 시간 간격(1일), 그리고 비교적 긴 기선 간격(270 m 수직 baseline)을 갖기 때문에 조간대 DEM 추출에 매우 적합하였다. 비록 추출된 DEM의 정확도 평가는 수행되지 않았지만 기존에 광학영상으로부터 추출된 남양만 지역의 waterline과 시각적으로 단순 비교될 수 있었다. 보다 정밀한 정확도 평가는 본 연구에서 사용한 자료와 같은 날 획득된 곰소만 지역의 자료(frame: 2886)를 사용하여 waterline 방법으로 추출된 DEM 및 현장 측량자료를 이용하여 수행될 것이다. Temporal 그리고 baseline decorrelation 등을 무시하고 SAR 영상의 위상측정 오차만을 이용하여 계산된 고도 정밀도는 SNR 20 dB에서 약 0.57 m이다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.269-273
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2000
This paper describes Active Noise Control (ANC) using Discrete Wavelet Transform (DWT) Domain Least Mean Square (LMS) Method. DWT-LMS is one of the transform domain input decorrelation LMS and improves the convergence speed of adaptive filter especially when the input signal is highly correlated. Conventional transform domain LMS's use Discrete Cosine Transform (DCT) because it offers linear band signal decomposition and fast transform algorithm. Wavelet transform can project the input signal into the several octave band subspace and offers more efficient sliding fast transform algorithm. In this paper, we propose Wavelet transform domain LMS algorithm and shows its performance is similar to DCT LMS in some cases using ANC simulation.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.135-138
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2001
오늘날 오디오 포맷의 대부분은 마스킹 효과를 이용한 손실 압축 기법(lossy coding)이다. 그러나 고음질을 요구하는 매니아가 있고 DVD등 차세대 멀티미디어 포맷으로 무손실 오디오 압축기법이 요구되고 있고 이를 위해 일반적인 무손실 데이터 압축방법인 PkZip 등으로 압축할 경우 압축비가 약 1.07:1 밖에 되지 않으므로 적절하지 못하여, 디지털 오디오 데이터를 위한 무손실 압축 알고리즘의 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 플래이밍(Framing), 상호상관제거(intrachannel decorrelation), 엔트로피 코딩(Entropy coding) 의 세가지 단계로 구성되는 일반적인 오디오 무손실 압축 기법을 효율적으로 압축하기 위해 wavelet transform을 적용한 알고리즘은 제안한다.
Displacement estimation is a crucial step in ultrasonic strain imaging. The displacement between a pre- and postcompression signal in the current data window is estimated by first shifting the postcompression signal by the displacement obtained in the previous data window to reduce their decorrelation and then determining the remaining part of the displacement through autocorrelation and conversion of phase difference into time delay. However, since strain image quality tends to vary with the amount of compression applied, we propose two new methods for enhancing strain image quality, i.e., displacement normalization and adaptive persistence. Both in vitro and in vivo experiments are carried out to acquire ultrasound data and produce strain images in real time under the application of quasi static compression. The experimental results demonstrate that the methods are quite effective in improving strain image quality and thus can be applied to implementing an ultrasound elasticity imaging system that operates in real time.
The permanent scatterer SAR interferometry (PSInSAR) technique has been developed more recently and has been applied to monitor slow but consistent ground subsidence. Since PSInSAR has the advantages in terms of baseline and temporal decorrelation, PSInSAR technique using X-band may also provide useful information about a ground deformation in detail. We developed our codes for a persistent scatterer analysis, and then apply to ERS-1/2 C-band data over Las Vegas in order to validate our new developed algorithm. Based on this test, PS technique using X-band observation such as TerraSAR-X or KOMSAT 5 will be developed.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.393-396
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2011
In this paper, we propose a constrained alternating least squares nonnegative matrix factorization algorithm (cALSNMF) to detect active brain regions from single subject's task-related fMRI data. In cALSNMF, we define a new cost function which considers the uncorrelation and noisy problems of fMRI data by adding decorrelation and smoothing constraints in original Euclidean distance cost function. We also generate a novel training procedure by modifying the update rules and combining with optimal brain surgeon (OBS) algorithm. The experimental results on visuomotor task fMRI data show that our cALSNMF fits fMRI data better than original ALSNMF in detecting task-related brain activation from single subject's fMRI data.
This paper describes an automatic visual inspection system for fabric defects based on pattern recognition techniques. The inspection for fabric defects can be separated into three sequences of operations which are the detection of fabric defects[1], the classification of figures of fabric defects, and the classification of fabric defects. Comparing projections of defect-detected images with the predefined complex, the classification accuracy of figures of fabric defects was found to be 95.3 percent. Employing the Bayes classifier using cluster shade in SGLDM and variance in decorrelation method as features, the classification accuracy of regional figure defects was found to be 82.4 percent. Finally, some experimental results for line and dispersed figures of fabric defects are included.
The main drawback of filtered-X LMS(FXLMS) algorithm for the ANC of broadband noises is its low convergence speed when the filtered reference signals are strongly correlated, producing a large eigenvalue spread in correlation matrix. This correlation can be caused either by autocorrelation of the signals of the reference sensors, or by coupling between the error path which introduces intercorrelation in the filtered reference signals. In this paper, we introduce a transform domain FXLMS(TD-FXLMS) algorithm that has a high convergence speed by orthogonal transform's decorrelation properties.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2001.02a
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pp.246-247
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2001
짧은 파장의 레이저 빔이 비선형 결정에 입사할 때 긴 파장의 두 광으로 자발적으로 변환하는 매개 하향변환(parametric down-convension; PDC)과정을 통해서 양자적 상관관계를 갖는 광원을 얻을 수 있다. PDC 과정은 에너지 보존 (w$_{p}$ = w$_{s}$ + w$_{i}$)과 운동량 보존 (k$_{p}$ = k$_{s}$ + k$_{i}$)에 해당하는, 위상조화 (phase matching) 조건이 잘 만족할 때 효과적으로 일어난다. PDC에서 광자들이 아주 짧은 시간에 쌍으로 발생한다는 것과 이러한 광자쌍을 동시에 측정하는(coincidence count; 동시계수) 방법을 이용하면 효과적으로 신호와 잡음을 분리해 낼수 있고, 배경(background)이나 잡음(noise)보다 미약한 신호를 통해서도 정보를 전달할 수 있는 가능성을 제공해준다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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