이동 통신 시스템에서 최대 도플러 주파수 정보는 여러 가지 채널 적응 기술들과 무선 자원 관리 방법들의 무선 채널에 대한 최적화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 레벨 교차율(LCR: level crossing rate) 및 공분산 함수(COV: covariance)에 기반을 둔 두 가지 최대 도플러 주파수 추정 기법을 제안한다. 부가 잡음의 영향을 제거하기 위해 신호 대 잡음비(SNR)에 독립적인 성능을 위한 조건을 분석하고, 제시한 조건을 만족시키기 위하여 하향 표본화 (downsampling) 방법을 이용한 도플러 주파수 추정 알고리즘을 새로이 제안하다. 모의실험을 통해, 제안된 기법이 SNR 변화에 상관없이 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
Lee, Jinho;Jun, Dongsan;Kang, Jungwon;Ko, Hyunsuk;Kim, Hui Yong;Choi, Jin Soo
ETRI Journal
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제38권5호
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pp.858-867
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2016
A high dynamic range (HDR) video service is an upcoming issue in the broadcasting industry. For compatibility with legacy devices receiving a non-constant luminance (NCL) signal, new tools supporting an HDR video service are required. The current pre-processing chain of HDR video can produce color noise owing to the chroma component down-sampling process for video encoding. Although a luma adjustment method has been proposed to solve this problem, some disadvantages still remain. In this paper, we present an adaptive color noise reduction method for an NCL signal of an HDR video service. The proposed method adjusts the luma component of an NCL signal adaptively according to the information of the luma component from a constant luminance signal and the level of color saturation. Experiment results show that the color noise problem is resolved by applying our proposed method. In addition, the speed of the pre-processing is increased more than two-fold compared to a previous method.
In this study, the seismic response analysis of embankment dams was investigated through numerical modeling. The seismic behavior of dams under main earthquake records and wavelet-based records were studied. Earthquake records were decomposed using de-noising method (DNM) and down-sampling method (DSM) up to five levels. In decomposition process, low and high frequencies of the main earthquake record were separated into two signals. Acceleration response, spectral acceleration, and Fourier amplitude spectrum at the crest of embankment dams under different decomposition levels were evaluated. The seismic behavior under main and decomposed earthquake records was compared. The results indicate an acceptable agreement between the seismic responses of embankment dams under wavelet-based decomposed records and main earthquake motions. Dynamic analyses show that the DNM-based decomposed earthquake records have a better performance compared to DSM-based records. DNM-based records up to level 4 and DSM-based records up to level 2 have a high accuracy in assessment of seismic behavior of embankment dams. The periods corresponding to the maximum values of acceleration spectra and the frequencies corresponding to the maximum values of Fourier amplitude spectra of embankment dam crest under main and decomposed records are in good agreement. The results demonstrate that the main earthquake records can be replaced by wavelet-based decomposed records in seismic analysis of embankment dams.
본 논문에서는 키넥트 센서의 RGB영상을 이용하여 얼굴을 검출하고 검출된 영역의 깊이정보를 템플릿으로 사용하여 다수개의 얼굴을 추적하는 방법을 제안한다. 이 논문은 [1]의 단일 얼굴 추적방법을 다수의 얼굴을 추적하도록 확장한 것이다. 다수의 얼굴추적을 실시간으로 처리하기 위하여 영상을 down sampling 하여 사용한다. 얼굴 검출은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 피부색만을 이용, 탐색영역을 최대한 축소하여 수행 시간 및 오검출율을 줄인다. 얼굴추적은 깊이정보를 템플릿으로 하며, 깊이값에 따라 크기, 탐색영역을 조정하고, 또한 일정 프레임마다 얼굴을 검출하며 겹침, 새로 나타남, 영상 밖으로 사라짐 등의 얼굴추적 시 발생하는 문제를 해결한다.
시간영역 해석 기법의 하나인 전달선로행렬 모델링을 이용하여 수중물체 이동시 나타나는 도플러 효과를 구현하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 수중물체가 이동하는 상황을 고려하기 위해 입력 신호의 위치를 수중물체의 이동속도에 맞추어 매 시각 마다 신호를 입력한 결과, 최대 2.47%의 아주 작은 오차 범위에서 도플러 효과를 얻을 수 있었다. 또한, 수중물체의 이동 속도를 조절하기 위해 입력 신호의 입력 속도를 조절하는 것에 의해 이론치와 비교하여 최대 0.63% 이내의 오차를 가지는 신뢰할 수 있는 수치 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.
대기오염물질 배출은 다른 오염물질과는 다르게 일단 배출하고 나면 대기 중으로 빠르게 확산되어 단속이 어렵다. 또한 현장 적발하였다하더라도 시료채취가 어려워 적극적인 대기 오염행위 적발, 단속을 위한 지도 점검 및 관련법 개선이 필요하다. 본 논문에서는 대기오염방지를 위해 배출되는 대기오염물질을 측정하고 오염도를 신속히 파악하여 대기오염을 사전에 방지하는 측정방법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 휴대가 간편한 스마트폰으로 사진을 찍고 DOM 방법으로 굴뚝연기의 혼탁도를 계산하는 모바일 디바이스용 측정 모듈을 설계하고 구현한다.
In everyday life, recognizing people's emotions from their frames is essential and is a popular research domain in the area of computer vision. Visual emotion has a severe class imbalance in which most of the data are distributed in specific categories. The existing methods do not consider class imbalance and used accuracy as the performance metric, which is not suitable for evaluating the performance of the imbalanced dataset. Therefore, we proposed a method for recognizing visual emotion using balanced data augmentation to address the class imbalance. The proposed method generates a balanced dataset by adopting the random over-sampling and image transformation methods. Also, the proposed method uses the Focal loss as a loss function, which can mitigate the class imbalance by down weighting the well-classified samples. EfficientNet, which is the state-of-the-art method for image classification is used to recognize visual emotion. We compare the performance of the proposed method with that of conventional methods by using a public dataset. The experimental results show that the proposed method increases the F1 score by 40% compared with the method without data augmentation, mitigating class imbalance without loss of classification accuracy.
Objective In this study, we aimed to develop a model predicting individuals with suicide ideation within a general population using a machine learning algorithm. Methods Among 35,116 individuals aged over 19 years from the Korea National Health & Nutrition Examination Survey, we selected 11,628 individuals via random down-sampling. This included 5,814 suicide ideators and the same number of non-suicide ideators. We randomly assigned the subjects to a training set (n=10,466) and a test set (n=1,162). In the training set, a random forest model was trained with 15 features selected with recursive feature elimination via 10-fold cross validation. Subsequently, the fitted model was used to predict suicide ideators in the test set and among the total of 35,116 subjects. All analyses were conducted in R. Results The prediction model achieved a good performance [area under receiver operating characteristic curve (AUC)=0.85] in the test set and predicted suicide ideators among the total samples with an accuracy of 0.821, sensitivity of 0.836, and specificity of 0.807. Conclusion This study shows the possibility that a machine learning approach can enable screening for suicide risk in the general population. Further work is warranted to increase the accuracy of prediction.
영상 보간법은 다양한 영상 처리를 위하여 사용되는 기반 기술로서, 보간 과정에서 발생하는 화질열화를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용하여 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득된 저해상도 영상의 다운 샘플링 및 보간을 통하여 저해상도 영상 생성시 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 고해상도로 보간된 영상에 적용하여 화질 열화를 최소화한다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존 방법들 보다 0.97~1.79dB의 PSNR이 향상된 것을 알 수 있었고, 윤곽선을 비롯한 주관적 화질 향상을 역시 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선과 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
Objectives: This study aimed to identify the relationship between thoughts and psychological anxiety about nuclear power among Busan residents. Methods: Convenience sampling was used for this cross-sectional survey conducted from February 13 to 14, 2016. A total of 520 residents participated in the study and completed a self-administered questionnaire. Results: We found a significant association between negative thoughts and psychological anxiety about nuclear power. People older than 60 years (odds ratio (OR) 2.53, 95% confidence interval (CI) 1.41-4.54), who feared the possibility of radiation accidents (OR 1.75, 95% CI 1.17-2.62), considered nuclear power plants unsafe (OR 1.94, 95% CI 1.10-3.40), and believed the Gori nuclear power plant in Busan must be shut down (OR 1.84, 95% CI 1.22-2.79), had the highest anxiety about radiation exposure. Conclusions: The authors suggest the need for the formulation of a policy to provide people with precise information on nuclear power to increase their understanding and help eliminate unfounded negative thoughts. Furthermore, policy decisions about nuclear power must be based on social consensus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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