Image processing for object detection and identification has been studied for supply chain management application with various approaches. Among them, feature pointed detection algorithm is used to track an object or to recognize a position in automated supply chain systems and a depth image based feature point detection is recently highlighted in the application. The result of feature point detection is easily influenced by image noise. Also, the depth image has noise itself and it also affects to the accuracy of the detection results. In order to solve these problems, we propose a novel hybrid filtering mechanism for depth image based feature point detection, it shows better performance compared with conventional hybrid filtering mechanism.
Orbit determination problems have been interest of many researchers for long time. Due to the high nonlinearity of the equation of motion and the measurement model, it is necessary to linearize the both equations. To avoid linearization, the filter based on Fokker-Planck equation is designed. with the extended Kalman filter update mechanism, in which the associated Fokker-Planck equation was solved efficiently and accurately via discrete quadrature and the measurement update was done through the extended Kalman filter update mechanism. This filter based on the DQMOM and the EKF update is applied to the orbit determination problem with appropriate modification to mitigate the filter smugness. Unlike the extended Kalman filter, the hybrid filter based on the DQMOM and the EKF update does not require the burdensome evaluation of the Jacobian matrix and Gaussian assumption for the system, and can still provide more accurate estimations of the state than those of the extended Kalman filter especially when measurements are sparse. Simulation results indicate that the advantages of the hybrid filter based on the DQMOM and the EKF update make it a promising alternative to the extended Kalman filter for orbit estimation problems.
The main purpose of this study is to investigate the characteristics of hybrid collection system combined with centrifugal force of cyclone and filtration of bag filter in one unit system. The experiment and numerical simulation are executed for the analysis of collection efficiency and pressure drop characteristics of hybrid system in comparison with those of a general fabric bag filter with the various experimental parameters such as inlet velocity(filtration velocity), dust concentration and dust type, etc.. In present system, dust particles tangentially coming into the system body are controlled by the centrifugal force effect, and the next collection is made out by the filtration mechanism in the fabric filter media. Therefore, the effective first collection causes the decrease of dust loading on the fabric filter, and it presents quite a lower pressure drop of fabric filter than that of a general fabric filter. At the inlet velocity, $21{\sim}27m/sec$ and inlet concentration(fly ash) $300mg/m^3$, pressure drops through the filter media of hybrid system are shown lower as $10{\sim}22mmH_2O$ comparing to those($17{\sim}33mmH_2O$) of a general fabric bag filter.
This paper deals with the analytical modeling, and the experimental verification of the strain rate self-sensing method using a hybrid adaptive filter for a cantilevered piezoelectric beam. The piezoelectric beam consists of two laminated lead zirconium titanates (PZT) on a metal shim. A mathematical model of the beam dynamics is derived by Hamilton's principle and the accuracy of the modeling is verified through the comparison with experimental results. For the strain rate estimation of the cantilevered piezoelectric beam, a self-sensing mechanism using a hybrid adaptive filter is considered. The discrete parts of this mechanism are realized by the DS1103 DSP board manufactured by dSPACE$\^$TM/. The efficacy of this method is investigated through the comparison of experimental results with the predictions from the derived analytical model.
As many systems depend on electronics, concern for fault tolerance is growing rapidly in the safety critical system such as intelligent vehicle. In order to make system fault tolerant, there has been a body of research mainly from aerospace field including predictive hybrid redundancy by Lee. Although the predictive hybrid redundancy has the fault tolerant mechanism to satisfy the fault tolerant requirement of safety crucial system such as x-by-wire system, it suffers form the variability of prediction performance according to the input feature of system. As an alternative to the prediction method of predictive hybrid redundancy for robust fault tolerant, Kalman prediction has attracted some attention because of its well-known and often-used with its structure called Kalman hybrid redundancy. In addition, several numerical simulation results are given where the Kalman hybrid redundancy outperforms with predictive smoothing voter.
The number of vehicles applied diesel engine are rapidly rising for fuel economy. Accompanying this trend, application of an after-treatment system is strictly required as a result of reinforced emission regulation. The Diesel Particulate Filter (DPF) system is considered as the most efficiency method to reduce particulate matter (PM) by car makers but also in retrofit market. In recently, various kinds of partial flow DPF are widely used for proper filtration performance and reducing of pressure drop but it is difficult to define the characteristics of these filters because the filtration mechanism is obscure according to the status of these systems. In this paper we investigated the characteristics of cell open type DPF according to the status of filter especially, PM loading. The PM loading mass in the p-DPF are predicted from increase of differential pressure of DPF and the trend of filtration efficiency so that we can measure filtration efficiency and Balance Point Temperature (BPT) of this p-DPF according to PM loading.
화자 정규화 방법은 화자 독립 음성인식 시스템에서 음성 인식의 정확성을 높이기 위한 성공적인 방법으로 알려져 왔다. 널리 사용되는 화자 정규화 방법은 maximum likelihood 반의 주파수 warping 방법이다. 본 논문은 주파수 warping 보다 더 좋은 화자 정규화의 성능 개선을 위해 새로운 파워 스펙트럼 warping 방법을 제안한다. 파워 스펙트럼 warping은 멜 주파수 켑스트럼 분석(MFCC) 방법을 이용하며, MFCC 처리 단계에서 필터 뱅크의 파워 스펙트럼을 조절함으로써 화자 정규화를 수행하는 간단한 메커니즘으로 갖는다. 또한 본 논문은 파워 스펙트럼 warping과 주파수 warping 방법을 서로 결합한 hybrid VTN 방법을 제안한다. 본 논문의 실험은 baseline 시스템에 각 화자 정규화 방법을 적용하여 SKKU PBW DB에서 인식 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과를 보면 baseline 시스템의 단어 인식 성능을 기준으로 주파수 warping은 2.06%, 파워 스펙트럼 warping은 3.05%, 그리고 hybrid VTN은 4.07%의 단어 에러 율의 감소를 보였다.
Filter-based sampling techniques are the conventional way to collect particulate matter, but particles collected and entangled in the filter fibers are difficult to be removed and thus not suited for the following cell- and animal-based exposure experiments. Collecting aerosol particles in powder form using a cyclone instead of a filter would be a possible way to solve this problem. We developed a hybrid virtual-impactor/cyclone high-volume fine and coarse particle sampler and assessed its performance. The developed system achieved 50% collection efficiency with components having the following aerodynamic cut-off diameters: virtual impactor, $2.4{\mu}m$; fine-particle cyclone, $0.18-0.30{\mu}m$; and coarse-particle cyclone, $0.7{\mu}m$. The virtual impactor used in our set-up had good $PM_{2.5}$ separation performance, comparable to that reported for a conventional real impactor. The newly developed sampler can collect fine and coarse particles simultaneously, in combination with exposure testing with collected fine- and coarse-particulate matter samples, should help researchers to elucidate the mechanism by which airborne particles result in adverse health effect in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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