Reconstruction analysis of traffic accident is done by analyzing diverse data such as the road, accident traces and damage on the automobile. Most data can be a variable in the process of analysis, and measurement error of the data occurs from the investigator, tool and the given environment. Therefore, accident analysis always has some risks of measurement uncertainty. This research quantify the uncertainty in traffic accident analysis by conducting repetitive measurement experiments for variables with high probability of uncertainly such as length (i.e. geometric structure of the road, tire marks) and coefficient of friction. This paper also suggests an analysis result for the uncertainly of photographic observation of automobile crush measurement. These statistical distributions can help determine appropriate ranges for the input data in order to estimate the accident reconstruction uncertainty.
Compressed sensing can be used to reduce scan time or to enhance spatial resolution in MRI. It is now recognized that compressed sensing works well in reconstructing magnitude images if the sampling mask and the sparsifying transform are well chosen. Phase images also play important roles in MRI particularly in chemical shift imaging and magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT). We reconstruct MRI phase images using the compressed sensing technique. Through computer simulation and real MRI experiments, we reconstructed phase images using the compressed sensing technique and we compared them with the ones reconstructed by conventional Fourier reconstruction technique. As compared to conventional Fourier reconstruction with the same number of phase encoding steps, compressed sensing shows better performance in terms of mean squared phase error and edge preservation. We expect compressed sensing can be used to reduce the scan time or to enhance spatial resolution of MREIT.
In this paper, we propose a novel structure recovery algorithm in the projective space using image feature points. We use normalized image feature coordinates for the numerical stability. To acquire an initial value of the structure and motion, we decompose the scaled measurement matrix using the singular value decomposition. When recovering structure and motion in projective space, we introduce matrix decomposition constraints. In the reconstruction procedure, a nonlinear iterative optimization technique is used. Experimental results showed that the proposed method provides proper accuracy and the error deviation is small.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.2
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pp.390-398
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1996
In this paper, a new image compression algorithm using the generality of the multilaryer perceptron is proposed. Proposed algorithm classifies image into some classes, and trains them through the multilayer perceptron. Multilayer perceptron which trained by the above method can do compression and reconstruction of the nontrained image by the generality. Also, it reduces memory size of the side of receiver and quantization error. For the experiment, we divide Lena image into 16 classes and train them through one multilayer perceptron. The experimental results show that we can get excellent reconstruction images by doing compression and reconstruction for Lena image, Dollar image and Statue image.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2012.10a
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pp.630-635
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2012
Nearfield acoustic holography method predicts an unmeasured sound field, therefore it depends on its prediction methods. In particular, if one has radiators or scatters, which cannot be expressed by simple geometry, then inverse boundary element method (BEM) is normally employed to reconstruct the sound field induced by sound sources with irregular profiles. The characteristics of boundary element, including the element shape, characteristic length, order of shape function and others, affect the reconstruction error. Investigating the errors by means of changing these factors will provide a guide line for selecting appropriate factors, associated with the elements of BEM. These factors are investigated by numerical simulations, and the accuracies with respect to the variant factors are compared. Novel suggestions for selecting appropriate boundary element factors are described based on the simulation results.
Seo, Jeong-Il;Kang, Kyeong-Ok;Fazi, Filippo M.;Nelson, Philip A.
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.28
no.8
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pp.723-731
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2009
In this paper, we propose a novel sound field reconstruction algorithm using a three dimensional loudspeaker array for providing realistic sound field to multiple listeners. The proposed algorithm is based on minimization of the squared error between the original sound field and the reconstructed sound field by the loudspeaker array over a predefined three dimensional region of the space using a loudspeaker array surrounding the listening area. For evaluating the proposed algorithm, we constructed the three dimensional array composed of 40 loudspeakers and discuss the relevant experiment results.
This paper proposes an image-based modeling method which recovers 3D models using projected line segments in multiple images. Using the method, a user obtains accurate 3D model data via several steps of simple manual works. The embedded nonlinear minimization technique in the model parameter estimation stage is based on the distances between the user provided image line segments and the projected line segments of primitives. We define an error using a finite line segment and thus increase accuracy in the model parameter estimation. The error is defined as the sum of differences between the observed image line segments provided by the user and the predicted image line segments which are computed using the current model parameters and camera parameters. The method is robust in a sense that it recovers 3D structures even from partially occluded objects and it does not be seriously affected by small measurement errors in the reconstruction process. This paper also describesexperimental results from real images and difficulties and tricks that are found while implementing the image-based modeler.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.1B
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pp.89-98
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2000
This paper presents an active noise cancelling model using wavelet transform and subband filter banks based on adaptive filter. The analysis filter banks decompose input and error signals into QMF filter banks of lowpass and highpass bands. Each filter bank uses wavelet filter with dyadic tree structure. The decomposed input and error signals are iterated by adaptive filter coefficients of each subband using filtered-X LMS algorithm. The synthesis filter banks make output signal of wideband with perfect reconstruction to prepare adaptive filter output signals of each subband. The analysis and synthesis niter hants use conjugate quadrature filters for Pefect reconstruction. Also, The delayed LMS algorithm model for on-line identification of error path transfer characteristics is used gain and acoustic time delay factors. The proposed adaptive active noise cancelling modelis suggested by system retaining the computational and convergence speed advantage using wavelet subband filter banks.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.9
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pp.1148-1156
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2000
The QUICK scheme for convection terms is modified for unstructured finite volume method by using linear reconstruction technique and validated through the computation of two well defined laminar flows. It uses two upstream grid points and one downstream grid point in approximating the convection terms. The most upstream grid point is generated by considering both the direction of flow and local grid line. Its value is calculated from surrounding grid points by using a linear construction method. Numerical error by the modified QUICK scheme is shown to decrease about 2.5 times faster than first order upwind scheme as grid size decreases. Computations are also carried out to see effects of the skewness and irregularity of grid on numerical solution. All numerical solutions show that the modified QUICK scheme is insensitive to both the skewness and irregularity of grid in terms of the accuracy of solution.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.10
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pp.927-932
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2007
The sophisticated mathematical model is required for the design and the database construction of the advanced flight control system of UAV. In this paper, flight test of KARI's research UAV, often called DURUMI-II, is implemented for the data acquisition from the maneuver flight. The flight path reconstruction is implemented to ensure that the measured data is consistent and error free. The nonlinear system identification for the refined mathematical modeling is implemented with the verified measurements from the flight path reconstruction. The simulation with the identified results have a good validation when the simulated responses were compared to the flight tested data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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