The multiple targets tracking problem has been one of main issues in the radar applications area in the last decade. Besides the standard Kalman filtering, various methods including the variable dimension filter, input estimation filter, interacting multiple model (IMM) filter, federated variable dimension filter with input estimation, probable data association (PDA) filter etc. have been proposed to address the tracking and sensor fusion issues. In this paper, two existing tracking algorithms, i.e. the IMMPDA filter and the variable dimension filter with input estimation (VDIE), are combined for the purpose of improving the tracking performance of maneuvering targets in clutter. To evaluate the tracking performance of the proposed algorithm, three typical maneuvering patterns i.e. Waver, Pop-Up, and High-Diver motions, are defined and are applied to the modified IMMPDA filter considered as well as the standard IMM filter. The smaller RMS tracking errors, in position and velocity, of the modified IMMPDA filter than the standard IMM filter are demonstrated through computer simulations.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2000.11a
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pp.81-84
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2000
Two-layer aquifer system with fractional flow dimension is composed of contiguous two layers: Layer 1 (lower layer) and Layer 2 (upper layer) with different permeability and specific storage each other. For this aquifer system, we assume that groundwater flow originates only from Layer 1 on the pumping well. The aquifer system considers wellbore storage and skin effects on the pumping well. Dimensionless drawdown curves for different flow dimensions are analyzed for different lambda (λ, crossflow coefficient) values, kappa ($textsc{k}$, permeability ratio between Layer 1 and Layer 2) values and omega ($\omega$, storativity ratio between Layer 1 and Layer 2) values. The curves for Layer 1 and Layer 2 show characteristic trend each other.
Kim, Chae-Min;Go, Young-Hyoun;Yea, Geu-Guwen;Choi, Yong-Kyu
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.09b
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pp.113-121
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2010
Granular Compaction Pile are commonly used to improve bearing capacity and reduce settlements of soft soil in coastal and lowland areas. In this paper, through the field load test results of straight granular compaction piles and taper granular compaction piles, material properties of ground and GCP for numerical analysis were drawn and numerical model was established. In the numerical analysis of taper granular compaction piles with 3 different sections, a optimum dimension of taper granular compaction pile was considered at the side of settlement.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2007.04a
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pp.135-140
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2007
In this paper, an Improved Dimension Reduction(IDR) method is proposed for uncertainty quantification that employes Kriging interpolation technic. It has been acknowledged that the DR method is accurate and efficient for assessing statistical moments and reliability due to the sensitivity free feature. However, the DR method has a number of drawbacks such as instability and inaccuracy for problems with increased nonlineality. In this paper, improved DR is implanted by three steps. First, the Kriging interpolation method is used to accurately approximate the responses. Second, 2N+1 and 4N+1 ADOEs are proposed to maintain high accuracy of the method for UQ analysis. Third, numerical integration scheme is used with accurate but free response values at any set of integration points of the surrogated model.
In this paper, we proposed the 2-stage ultrasound liver image classifier which uses the fractal dimensions obtained from the original image and its 1/2 subsampled image, and the Normalized Fourier Power Spectrum. The fractal dimension based on Fractional Brownian Motion (FBM) is calculated from the variance of the same scale pixels instead of the mean of them. Since the actual ultrasound. liver images does not fully match the FBM, to get the fractal dimension, we use the scale vectors which satisfy the FBM model. In 2-stage classifier, we first classified normal and diffuse liver and then classified the fat liver and cirrhosis from the diffuse liver. For the test liver images. 70% of normal liver and 80% of fat liver and 90% of cirrhosis is classified classified with our 2-stage classifier.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.5
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pp.179-186
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2021
For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.
In order to effectively relieve the traffic pressure of the city, ensure the smooth flow of freight and promote the development of the logistics industry, the selection of appropriate port logistics location is the basis of giving full play to the port logistics function. In order to better realize the selection of port logistics, this paper adopts the entropy weight method to set up a multi-dimensional evaluation index, and constructs the evaluation model of port logistics location. Then through the actual case, from the environmental dimension and economic competition dimension to make choices and analysis. The results show that port d has the largest logistics competitiveness and the highest relative proximity among the three indicators of hinterland city economic activity, hinterland economic structure, and port operation capacity of different port logistics locations, which has absolute advantages. It is hoped that the research results can provide a reference for the multi-dimensional selection of port logistics site selections.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.9
no.3
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pp.334-338
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1999
Porous silicon layers were fabricated with various conditions of HF concentration and current density. And their masses were measured. From these data, the porosity and fractal dimension were estimated and analyzed. We found that the porosity was proportional to the current density when the anodic reaction time was fixed and the constant values of fractal dimension could be estimated from a series of data with fixed HF concentration. The values of fractal dimension were decreased with increasing HF concentration. The obtained porosity and fractal dimension were compared with the 2-dimensional computer simulation based on diffusion limited deposition model. According to the simulation, the porosity was proportional to the diffusion length and the fractal dimension was inversely proportional to the diffusion length. Since, the diffusion length is proportional to current density and inversely proportional to base concentration, our experimental data qualitatively agreed with the results from the simulation. The porosity obtained by experiments, however, was not consistent with the results by simulation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.243-250
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2006
A recursive relationship is a relationship among entities of the same class. N : M recursive relationships can be used to represent bills of materials. A bill of materials is a special data structure that occurs frequently in manufacturing applications. This data structure is a hierarchy. Most business dimensions have a hierarchical structure. In this study, a design of a hierarchical dimension of the bill of materials type is carried out. As with other N : M relationships, an intersection table that shows pairs of related rows is created, and this table is transformed into a dimension in the OLAP(OnLine Analytical Processing) model. This transformation consists of two tasks: (1)replacing the first column of the intersection table with the lowest level of the dimension: and (2)replacing the second column of the table with the only upper level of the dimension. A case multidimensional information system using the hierarchical dimension is also developed.
In the past, most of battle occurred in flatland and simple military force size gave a big influence in combat result. However, after the World War I, most of battles took place at the various terrain features such as forest, downtown, jungle and many others. Therefore, terrain factor exerts big influence on battle with weapon system in the ground warfare. However, effect of terrain has been explained only by quantitative manner in the battle. Furthermore, combat simulation and modeling applied a method that lower the combat capability of battle factors. In this paper, we present instrumentation that evaluate impact of terrain using fractal dimension. We determine the fractal dimension value by the "box counting dDimension" and density to calculate impact of terrain. Furthermore, we analyzed correlation with fractal dimension and density for battle result that obtained from the EINSTein model which is an agent-based simulation. We compare with 'Stalingrad battle' result out of battle example and analyzed. This study presented a method combat effectiveness that effect of terrain calculate quantitatively using fractal dimension.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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