This paper presents a multiple target tracking system using target feature information. In the proposed system, the state of target is defined as its kinematic as well as feature : the kinematic includes a location and a velocity; the feature contains the image correlation between a prior target and a current measurement. The feature information is used for generating the validation matrix and association probability of joint probabilistic data association (JPDA) algorithm. Through the Kalman filter, the target kinematic is updated. Then the tracking information is cycled by the track management algorithm. The system has been evaluated using the images obtained from Electro-Optics/ InfraRed (EO/IR) sensor. It is verified that the proposed system can reduce the complexity burden of JPDA process and can enhance the track maintenance rate.
인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 30년간의 전자기후자료와 현지조사자료를 활용하여 로지스틱 회귀모형을 이용한 상록활엽수림의 생육분포 확률을 평가하였다. 로지스틱 회귀모형에 의한 생육분포 확률은 33~84% 범위를 보이고 있는데 특히, 고도가 높아질수록 생육분포 확률은 낮아지는 패턴을 보이고 있다. 아울러 온 난대림육성권역에서 생육분포 확률이 63~83%로 가장 높은 것으로 추정되었다.
최근 피해가 점차 심해지고 있는 가뭄을 경감하기 위해서는 가뭄모니터링 뿐만 아니라 정확한 가뭄전망이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 국내 기존 MSWSI의 한계점을 개선하였으며, 개선된 MSWSI를 이용하여 앙상블기반 확률론적 가뭄전망을 수행하였다. 우선 금강유역 내 존재하는 모든 수문기상인자를 조사하여 각 유역별로 기존 MSWSI에서 적용한 4개 인자(하천유량, 지하수, 강수, 댐유입량)와 적합한 인자(댐저수위, 댐방류량)를 추가 선정하였다. 두 번째로 기존에는 정규분포만을 적용하였으나 본 연구에서는 각 수문기상인자들에 적합한 확률분포를 추정하였다. 강수와 하천은 대부분 Gumbel 분포, 댐유입량, 방류량, 저수위는 2 매개변수 대수정규분포, 지하수는 3 매개변수 대수정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 개선된 MSWSI를 과거 실측강수, 하천유량 등을 이용하여 검증한 결과 기존 MSWSI보다 개선된 MSWSI가 과거 발생한 가뭄현상을 더 잘 나타내어 개선된 MSWSI가 효용성이 있음을 확인하였다. 마지막으로 개선된 MSWSI를 이용하여 앙상블기반 확률론적 가뭄전망을 극심한 가뭄이 발생한 2006년과 2014년을 대상으로 수행하고 검증하였으며, 기존보다 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망이 우수한 결과를 나타냈다. 또한 대부분의 소유역에서 실제 가뭄의 가뭄지수가 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망 범위에 속하는 것으로 나타났다.
It is very critical for image processing of IIR (Imaging Infrared) seekers to achieve improved guidance performance for missile systems to determine appropriate thresholds in various environments. In this paper, we propose automatic threshold determination methods for proper thresholds to extract definite target signals in an EOCM (Electro-Optical Countermeasures) environment with low SNR (Signal-to-Noise Ratios). In particular, thresholds are found to be too low to extract target signals if one uses the Otsu method so that we suggest a Shifted Otsu method to solve this problem. Also we improve extracting target signal by changing Shifted Otsu thresholds according to the TBR (Target to Background Ratio). The suggested method is tested for real IIR images and the results are compared with the Otsu method. The HPDAF (Highest Probabilistic Data Association Filter) which selects the target originated measurements by taking into account of both signal intensity and statistical distance information is applied in this study.
우리나라의 주요 도시 서울, 부산, 대구, 광주의 지점강우량에 대하여 확률적인 방법과 M년 최대치법에 의하여 그 특성이 해석되었으며 일본의 해석결과와도 비교되었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. T년확률강우가 N년 동안에 발생하지 않은 확률은 관측치로부터 분석된 값과 비교하여 볼 때 이론치보다 작았으며 일본의 결과보다는 컸다. M년 10분 최대치가 N년 동안에 발생하지 않은 확률의 평균치는 이론치보다 컸으며 M년 1시간 최대치는 이론치보다 작았고 M년 1일 최대치는 이론치와 거의 일치했으며 일본의 경우는 이론치보다 작았다. 상기 결과에 의하여 확률적인 면에서 본다면 M년 최대강우를 설계량으로 택하는 것이 T년 확률강우보다 안전측이라고 생각된다.
In this paper, we present a new approach for automatic detection and tracking for multiple targets. We combine a highest probability data association(HPDA) algorithm for target detection with a particle filter for multiple target tracking. The proposed approach evaluates the probabilities of one-to-one assignments of measurement-to-track and the measurement with the highest probability is selected to be target- originated, and the measurement is used for probabilistic weight update of particle filtering. The performance of the proposed algorithm for target tracking in clutter is compared with the existing clustering algorithm and the sequential monte carlo method for probability hypothesis density(SMC PHD) algorithm for multi-target detection and tracking. Computer simulation studies demonstrate that the HPDA algorithm is robust in performing automatic detection and tracking for multiple targets even though the environment is hostile in terms of high clutter density and low target detection probability.
In this paper, we propose new data association method called the Highest Probability Data Association(HPDA) using a Signal Amplitude information ordering method applied to active sonar tracking and track initiation in cluttered environment. The performance of HPDA is tested in a series of Monte Carlo simulations runs and is compared with the existing Probabilistic Data Association with Amplitude Information(PDA-AI) for active sonar tracking in clutter. The proposed HPDA algorithm is also applied to automatic track initiation in clutter and its performance is compared with the existing IPDA-AI algorithm.
이 연구의 목적은 다중 시기 원격탐사 자료로부터 추출한 수륙경계선을 이용하여 제작된 간석지 수치표고모델(DEM)에 포함된 오차의 공간 분포 분석 및 침수 취약성 추정에 있다. 오차의 전역적인 통계값만을 제시했던 기존 연구와 달리, 이 연구에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 관점에서 오차의 공간 분포를 정량적으로 해석하였다. 바람아래 간석지를 대상으로 2010년대 다중 시기 Landsat 자료로부터 추출된 수륙경계선과 보정 조위값을 이용하여 초기 DEM을 생성하였다. 현장 고도 측정 자료와 비교하였을 때, 생성된 DEM은 대체로 실제 고도를 저추정하는 것으로 나타났으며, 지역적인 차이가 나타났다. 이후 오차의 공간 자기상관성 정보를 기반으로 순차적 가우시안 시뮬레이션을 적용하여 다량의 대안적 오차 공간 분포도를 작성하였다. 이 오차 공간 분포도를 이용하여 오차가 보정된 대안적 DEM을 생성한 후에, IPCC SERS 해수면 상승 시나리오에 따른 침수 취약성의 확률 분포도를 제작하였다. 지구통계학적 시뮬레이션 기반 오차분석 방법론은 오차 추정의 불확실성 및 오차 전파 문제를 확률론적으로 표현할 수 있다. 따라서 이 연구에서 적용한 오차 분석 방법론은 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 추정뿐만 아니라, 다양한 분야의 주제도에 포함된 오차의 확률론적 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Objectives : This study aims to analyze the co-occurrence of pathological symptoms and corresponding acupoints as documented by the comprehensive acupuncture and moxibustion records in the classical texts of Far East traditional medicine as an aid to a more efficient understanding of the tacit treatment principles of ancient physicians. Methods : The Classic of Nourishing Life with Acupuncture and Moxibustion(Zhenjiu Zisheng Jing; hereinafter ZZJ) was selected as the primary reference book for the analysis. The pathology-acupoint co-occurrence analysis was performed by applying 4 values of vector space measures(weighted Euclidean distance, Euclidean distance, $Cram\acute{e}r^{\prime}s$ V and Canberra distance), which measure the distance between the observed and expected co-occurrence counts, and 3 values of probabilistic measures(association strength, Fisher's exact test and Jaccard similarity), which measure the probability of observed co-occurrences. Results : The treatment records contained in ZZJ were preprocessed, which yielded 4162 pathology-acupoint sets. Co-occurrence was performed applying 7 different analysis variables, followed by a prediction simulation. The prediction simulation results revealed the Weighted Euclidean distance had the highest prediction rate with 24.32%, followed by Canberra distance(23.14%) and association strength(21.29%). Conclusions : The weighted Euclidean distance among the vector space measures and the association strength among the probabilistic measures were verified to be the most efficient analysis methods in analyzing the correlation between acupoints and pathologies found in the classical medical texts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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