Do, Khac Phong;Nguyen, Ba Tung;Nguyen, Xuan Thanh;Bui, Quang Hung;Tran, Nguyen Le;Nguyen, Thi Nhat Thanh;Vuong, Van Quynh;Nguyen, Huy Lai;Le, Thanh Ha
Journal of Information Processing Systems
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제11권4호
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pp.556-572
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2015
This paper presents the applications of spatial interpolation and assimilation methods for satellite and ground meteorological data, including temperature, relative humidity, and precipitation in regions of Vietnam. In this work, Universal Kriging is used for spatially interpolating ground data and its interpolated results are assimilated with corresponding satellite data to anticipate better gridded data. The input meteorological data was collected from 98 ground weather stations located all over Vietnam; whereas, the satellite data consists of the MODIS Atmospheric Profiles product (MOD07), the ASTER Global Digital Elevation Map (ASTER DEM), and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) in six years. The outputs are gridded fields of temperature, relative humidity, and precipitation. The empirical results were evaluated by using the Root mean square error (RMSE) and the mean percent error (MPE), which illustrate that Universal Kriging interpolation obtains higher accuracy than other forms of Kriging; whereas, the assimilation for precipitation gradually reduces RMSE and significantly MPE. It also reveals that the accuracy of temperature and humidity when employing assimilation that is not significantly improved because of low MODIS retrieval due to cloud contamination.
Won-Hee Lee;Seung-Won Yoon;Da-Hyun Jang;Kyu-Chul Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권3호
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pp.1-10
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2024
해상 운송의 대부분을 차지하고 있는 선박의 경로를 예측하는 연구는 해상의 위험을 사전에 탐지하여 사고를 예방할 수 있다. 도로와 달리 해상에는 신호체계가 따로 존재하지 않고, 교통 관리가 어렵기에 해상 안정성을 위해 선박 경로 예측은 필수적이다. 그러나 선박의 경로 데이터셋의 시간 간격은 통신 장애로 인해 불규칙하다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 선박 경로 예측에 적합한 보간법을 사용하여 데이터의 시간 간격을 조정하는 방법을 제시한다. 또한, 선박의 경로를 예측하기 위한 선박 경로 예측 딥러닝 모델을 개발하였다. 본 연구의 모델은 선박의 실시간 경로 정보를 담고 있는 AIS 데이터를 통해 선박의 이동패턴을 파악하여 이후에 위치할 선박의 GPS 좌표를 예측하는 LSTM 모델이다. 본 논문은 선형 보간법을 사용한 데이터 전처리 방법과 선박 경로 예측에 적합한 딥러닝 모델을 제시하고, 실험을 통해 MSE 0.0131, Accuracy 0.9467로 본 논문에서 제시하는 방법의 예측 성능이 우수함을 나타낸다.
본 논문에서는 스테레오 비전에서 시차를 이용하여 근거리뿐만 아니라 원거리의 장애 물체에 대해서도 신뢰성 있는 거리를 추정하기 위한 알고리즘을 제안한다. 시차를 이용한 거리 측정에서 양자화 오차는 원거리에서의 거리 정확도를 떨어뜨리게 되므로, 이를 최소화하기 위해 부화소 보간법(sub-pixel interpolation)을 이용하여 시차 정확도를 향상시키고 거리 정확도 및 경로 추적의 최적화를 위해서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터(EAFSTKF : Enhanced Adaptive Fuzzy Strong Tracking Kalman Filter)를 사용한다. 제안한 방법은 차량과 같이 다양한 동적인 움직임에 의한 비선형성에 대하여 기존 칼만 필터에서 발생되는 발산 문제(divergence problem)를 해결할 수 있고, 거리의 정확도 및 신뢰도도 높일 수 있다. 몬테카를로(Monte Carlo) 방법을 이용한 모의실험 결과 제안한 방법은 기존 방법들과 거리 오차율(RMSER : Root Mean Square Error Rate)을 비교하였을 때, strong tracking Kalman filter(STKF)에 비하여 성능이 약 13.5%정도 향상되었음을 보여준다.
수직위치 정확도를 개선하기 위해 GPS와 기압고도계의 장점을 융합하여 사용하지만, 두 센서를 융합하기 위해서는 지오이드 고도를 보상해 주어야 한다. 본 논문에서는 드론이나 자율주행 차량에 적용되는 저가의 내장형 시스템에서도 실시간으로 지오이드 고도를 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 기준이 되는 EGM08은 2160차의 다항식으로 결정되기 때문에 내장형 시스템에서 실시간 계산이 불가능하다. 때문에 선형 보간 기법을 도입하여 계산량을 줄이고, 정수형 지오이드 고도를 격자점으로 사용하여 저장공간을 75%절감하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가하였으며, 지오이드 변화가 급격한 지역에서도 최대 오차 -1.215 m의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
광 주입 잠금 반도체 레이저의 주입 매개 변수를 조절하여 광학적 복소 신호를 생성 할 수 있다. 그러므로 정확한 주입 매개 변수의 결정은 광학적 복소 신호 생성 기술에서의 핵심 요소이다. 기존의 주입 매개 변수의 추출 이론은 광 주입 잠금 반도체 레이저의 비율 방정식을 사용하며, 이는 locking map 기반의 보간법을 사용하기 때문에 정확한 주입 매개 변수의 추출에 한계가 있다. 이를 해결하기 위하여 비율 방정식의 새로운 해석법을 제안한다. 제안된 해석법은 비율 방정식을 광학적 복소 신호의 생성에 맞게 수정하여 주입 매개 변수를 직접적으로 도출하는 방법이며, 이를 통하여 보간법을 통한 복소 신호 생성 대비 103 배의 오차 감소를 달성하였다.
본 논문에서는 시공간 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과를 가중합하여 주사선을 보간하는 효율적인 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 공간적 보간에서는 에지 방향성 보정 기능을 포함한 새로운 에지기반 공간적 보간 기법을 적용한다. 일반적으로 기존의 에지를 고려한 공간적 디인터레이싱 알고리즘은 에지의 방향을 잘못 추정할 경우 보간된 영상에서 심각한 화질저하가 발생한다. 이를 보완하고 정확한 에지의 방향을 찾아내기 위해 밝기 차만을 이용한 기존 방법들과는 달리 제안된 방법은 에지 방향성을 검출하고 그 정보에 따라 가중최대빈도수 필터를 이용하여 보간될 화소의 에지의 방향성을 보정한다. 또한, 시간적 변화량 검출 오류를 줄이기 위해 미디언 필터를 적용하여 움직임 검출 성능을 향상시키고, 최종 화소 보간과정에서 시공간적인 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과값의 가중합을 사용하여 움직임이 적은 영역에서의 화질을 향상시킨다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 디인터레이싱 방법들에 비하여 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.
본 연구는 미측정점의 값을 모델링하기 위해 사용되는 여러 가지 공간보간방법들의 예측오차를 비교하고 정확성을 검증하였다. 동해안 해안 지역의 표고점을 대상으로 역거리가중법, 크리깅, 지역 다항식보간법, 방사기반함수의 공간보간법과 관련된 매개변수들을 동일한 조건하에서 실행하여 평균제곱근을 산출한 결과, 단순 크리깅 방법의 원형 모델이 가장 작은 값으로 나타났다. 래스터의 연산 결과, 방사기반함수의 다중방정식에 의한 예측 지도가 대상 지역의 불규칙삼각망 표현과 일치정도가 높았다. 또한 공간보간 실행시 선택된 조건하에서 제공되는 최적 파워값을 사용하는 것이 양호한 보간 결과를 얻을 수 있다.
This study is concerned with the accuracy and the patterns when different methods was used in interpolation task. Although 3 methods employed the same modality for input (visual) and for output (manual responding), they differed in central processing, which method 1 is relatively more tendency of verbal processing, method 2 is realtively more tendency of spatial processing and method 3 needed a number of switching code (verbal/spatial) performing task. Split-plot design was adopted, which whole plot consisted of methods (3), orientations (horizon, vertical), base-line sizes (300, 500, 700 pixels) and split plot consisted of target locations (1-99). The results showed the anchor effect and the range effect. Method 2, method 3 and method 1 that order was better accuracy. ANOVA showed that the accuracy was significantly influenced by the method, the location of target, and its interactions ($method{\times}location$, $size{\times}location$). Analysis of error data, response time and frequency of under, just, over estimate indicated that a systematic error pattern was made in task and methods changed not only the performance but also the pattern. The results provided support for the importance of the multiple resources theory in accounting for S-C-R compatibility and task performance. They are discussed in terms of multiple resources theory and guidelines for system design is suggested by the S-C-R compatibility.
본 연구는 토목공사의 중요한 부분을 차지하는 토공 작업의 토공량 결정 방법에 대한 효율성을 분석하기 위해 자료 획득 방법에 따른 토공량 정확도 분석과 수치지형모델의 보간법 적용에 따른 정확도 분석을 통해 사진 측량에 의한 토공량 결정의 타당성을 입증하고 효용성을 증대시키는 데 목적이 있다. 본 연구의 결과 분석을 통해 단면법을 이용하는 자료 획득 방법에서는 심프슨 제 2 공식과 각주 공식을 이용하는 것이 정확도가 좋았으며, 수치지형모델에서는 지형에 맞는 두 가지 이상의 보간법을 적용하므로서 토공량의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 따라서, 항공사진을 이용하는 수치지형모델에 의한 방법이 효율적임이 입증되었다.
Parameter estimation for the probability model of wavelet coefficients is essential to the wavelet-domain interpolation. However, phase uncertainty, one well-known drawback of the orthogonal wavelet transforms, make it difficult to estimate parameters. In this paper, we exploit a phase shifting matrix in order to improve the accuracy of estimation. Nonlinear modeling to capture the interscale characteristics is also described. The experimental results show that the proposed method outperforms the previous wavelet-domain interpolation method as well as the conventional bicubic method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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