Park Seong-Keun;Ruy Kyung-Jin;Hwang Jae-Phil;Kim Eun-Tai
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.05a
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pp.245-248
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2006
A particle filter is one of the most famous filters. The reason why the particle filter is widely used is that particle deals with the state estimation problem for not only linear models with Gaussian noise but also the non-linear models with non-Gaussian noise and it receives great attention from many engineering fields. In the point of view state estimator, particle filter is feedforward observer. According to the characteristic of dynamic system, the feedforward observer can estimate real state. However, the speed of convergence of feedforward observer between the actual state and the estimated state cannot be satisfied. Since the particle filter is a sort of feedforward observer, the convergence speed of particle filter is slow, and the particle filter cannot estimate actual state like particle collapse problem. In order to overcome the limitation of particle filter as a kind of feedfoward estimator, we propose a new particle filter which has feedback term, called particle filter with feedback. Our proposed method is analyzed theoretically and studied by computer simulation. Comparisons are made with other filtering mehod.
Synthesis and characteristics of Cu nanopowder were considered by in-situ characterization method using SMPS in pulsed wire evaporation process. With increasing pressure in chamber, particle size and degree of agglomeration increased by increase of collision frequency. Also, it was found from the XRD analyses and BET measurements that crystallite size and particle size decreased with elevating applied voltage. However, SMPS measurements and TEM observation revealed the increase of particle size and degree of agglomeration with increase of applied voltage. These results suggested that particle growth and agglomeration depend on overheating factor in chamber at the early stage and thermal coagulation in filtering system during powder formation until collection.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.552-555
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2012
The main goal of this paper is to develop a robust visual tracking algorithm with particle filtering. Visual Tracking with particle filter technique is not easy task due to cluttered environment, illumination changes. To deal with these problems, we develop an efficient observation model for target tracking with particle filter. We develop a robust phase correlation combined with motion information based observation model for particle filter framework. Phase correlation provides straight-forward estimation of rigid translational motion between two images, which is based on the well-known Fourier shift property. Phase correlation has the advantage that it is not affected by any intensity or contrast differences between two images. On the other hand, motion cue is also very well known technique and widely used due to its simplicity. Therefore, we apply the phase correlation integrated with motion information in particle filter framework for robust tracking. In experimental results, we show that tracking with multiple cues based model provides more reliable performance than single cue.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.9
no.1
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pp.89-94
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2003
As ship's fuel oil recently becomes viscous and the amount of sludge increases, many researches and studies are underway to process the sludge onboard the ship and to recycle it as a fuel for ship's boiler. Of many researches, especially ultrasonic emulsifier to break the particle of sludge into fine pieces is recognized as a most possible recycling device. In this regards, the author investigates the property change of sludge's temperature and pressure at the early stage of the study of ultrasonic emulsifier. This study can be used as a useful dora to determine the proper temperature and pressure to inject the processed sludge in the boiler injector and the results can also be comparable dora with the experimental data by ultrasonic emulsifier. In addition, the results will be a fundamental data to study the filtering efficiency of the sludge particle broken by temperature and pressure. It is expected that this study ultimately play a role to prevent marine oil pollution as the sludge is recycled onboard the ship and used as a fuel for boiler.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.4
no.4
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pp.403-411
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2012
This study presents the nano-sized particle emission characteristics from a small turbocharged common rail diesel engine applicable to prime and auxiliary machines on marine vessels. The experiments were conducted under dynamic engine operating conditions, such as steady-state, cold start, and transient conditions. The particle number and size distributions were analyzed with a high resolution PM analyzer. The diesel oxidation catalyst (DOC) had an insignificant effect on the reduction in particle number, but particle number emissions were drastically reduced by 3 to 4 orders of magnitude downstream of the diesel particulate filter (DPF) at various steady conditions. Under high speed and load conditions, the particle filtering efficiency was decreased by the partial combustion of trapped particles inside the DPF because of the high exhaust temperature caused by the increased particle number concentration. Retarded fuel injection timing and higher EGR rates led to increased particle number emissions. As the temperature inside the DPF increased from $25^{\circ}C$ to $300^{\circ}C$, the peak particle number level was reduced by 70% compared to cold start conditions. High levels of nucleation mode particle generation were found in the deceleration phases during the transient tests.
Sun, Chenchen;Thelen, Christoph;Sanz, Iris Sancho;Wittmann, Andreas
Safety and Health at Work
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v.11
no.1
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pp.61-70
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2020
Background: This study aims to assess whether the TSI PortaCount (Model 8020) is a measuring instrument comparable with the flame photometer. This would provide an indication for the suitability of the PortaCount for determining the workplace protection factor for particulate filtering facepiece respirators. Methods: The PortaCount (with and without the N95-CompanionTM) was compared with a stationary flame photometer from Moores (Wallisdown) Ltd (Type 1100), which is a measuring instrument used in the procedure for determining the total inward leakage of the particulate filtering facepiece respirator in the European Standard. Penetration levels of sodium chloride aerosol through sample respirators of two brands (A and B) were determined by the two measuring systems under laboratory conditions. For each brand, thirty-six measurements were conducted. The samples were split into groups according to their protection level, conditioning before testing, and aerosol concentration. The relationship between the gauged data from two measuring systems was determined. In addition, the particle size distribution inside the respirator and outside the respirator was documented. Linear regression analysis was used to calculate the association between the PortaCount (with and without the N95-CompanionTM) and the flame photometer. Results: A linear relationship was found between the raw data scaled with the PortaCount (without N95-CompanionTM) and the data detected by the flame photometer (R2 = 0.9704) under all test conditions. The distribution of particle size was found to be the same inside and outside the respirator in almost all cases. Conclusion: Based on the obtained data, the PortaCount may be applicable for the determination of workplace protection factor.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.9
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pp.1632-1652
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2011
This paper considers the object tracking problem in three dimensional (3-D) space when the azimuth and elevation of the object are available from the passive acoustic sensor. The particle filtering technique can be directly applied to estimate the 3-D object location, but we propose to decompose the 3-D particle filter into the three planes' particle filters, which are individually designed for the 2-D bearings-only tracking problems. 2-D bearing information is derived from the azimuth and elevation of the object to be used for the 2-D particle filter. Two estimates of three planes' particle filters are selected based on the characterization of the acoustic sensor operation in a noisy environment. The Cramer-Rao Lower Bound of the proposed 2-D particle filter-based algorithm is derived and compared against the algorithm that is based on the direct 3-D particle filter.
Recently, particle filters have attracted attentions for nonlinear state estimation. They evaluate a posterior probability distribution of the state variable based on observations in simulation using so-called importance sampling. However, degeneracy phenomena in the importance weights deteriorate the filter performance. A new filter, Evolution Strategies Based Particle Filter, is proposed to circumvent this difficulty and to improve the performance. Numerical simulation results illustrate the applicability of the proposed idea.
The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
Recently, particle filters have attracted attentions for nonlinear state estimation. In this approaches, a posterior probability distribution of the state variable is evaluated based on observations in simulation using so-called importance sampling. We proposed a new filter, Evolution Strategies based particle (ESP) filter to circumvent degeneracy phenomena in the importance weights, which deteriorates the filter performance, and apply it to simultaneous state and parameter estimation of nonlinear state space models. Results of numerical simulation studies illustrate the applicability of this approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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