This paper proposes an adaptive regularized noise smoothing algorithm for range image using the area decreasing flow method, which can preserve meaningful edges during the smoothing process. Although the area decreasing flow method can easily smooth Gaussian noise, it has two problems; ⅰ) it is not easy to remove impulsive noise from observed range data, and ⅱ) it is also difficult to remove noise near edge when the adaptive regularization is used. In the paper, therefore, the second smoothness constraint is addtionally incorporated into the existing regularization algorithm, which minimizes the difference between the median filtered data and the estimated data. As a result, the Proposed algorithm can effectively remove the noise of dense range data with edge preserving.
Load forecasting is essential in the electricity market for the participants to manage the market efficiently and stably. A wide variety of techniques/algorithms for load forecasting has been reported in many literatures. These techniques are as follows: multiple linear regression, stochastic time series, general exponential smoothing, state space and Kalman filter, knowledge-based expert system approach (fuzzy method and artificial neural network). These techniques have improved the accuracy of the load forecasting. In recent 10 years, many researchers have focused on artificial neural network and fuzzy method for the load forecasting. In this paper, we propose an algorithm of a hybrid load forecasting method using fuzzy linear regression and general exponential smoothing and considering the sensitivities of the temperature. In order to consider the lower load of weekends and Monday than weekdays, fuzzy linear regression method is proposed. The temperature sensitivity is used to improve the accuracy of the load forecasting through the relation of the daily load and temperature. And the normal load of weekdays is easily forecasted by general exponential smoothing method. Test results show that the proposed algorithm improves the accuracy of the load forecasting in 1996.
본 논문은 비의도 움직임 검출 및 적응적 움직임 완화 필터를 이용한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 비의도 움직임 검출 단계와 검출된 비의도 움직임을 완화 필터링하는 단계로 구성된다. 움직임 완화 과정에 요구되는 속성들을 활용하기 위하여 누적 전역 움직임 매개변수들로 구성된 집합의 국부 최대값과 국부 최소값을 정의한다. 국부 정보를 사용하여 비의도 움직임 검출에 필요한 제약조건을 정의하며, 제약조건들을 기반으로 하여 알파-조정 평균 필터의 알파 값을 결정하여 재구성된 동영상의 움직임 완화 정도를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식의 성능 우수성을 입증하였다.
비디오 서버에서 압축된 형태로 저장된 비디오 데이터를 화질의 저하 없이 클라이언트로 전송하기 위해서는 프레임당 대역폭을 일정하게 조절하는 방법이 필요하다. 이에 스무딩 기법은 프레임당 비트수가 다른 가변 비트율(VBR : Variable Bit Rate)을 가진 비디오 스트림을 일련의 고정된 전송률로 전송하는 방법이다. 본 논문에서는 비디오 서버에 저장된 비디오 스트림을 클라이언트측으로 전송할 경우 최소의 대역폭과 전송률 변화 횟수를 가지며 비디오 서버의 CPU 오버헤드를 최소화하는 스무딩 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘의 효용성을 증명하기 위해 기존의 다른 스무딩 알고리즘들과 다양한 환경에서 비친 분석하였다.
A new control algorithm using the VSS theory is developed for accurate trajectory control of robot manipulators. This paper focuses on the implementation of VSS controller with smoothing laws in the design of effective tracking control for robotic arms. The VSS controller for multi-linkage robot arm is realized using balance condition and its simplification which possesses powerful smoothing capability to reduce or even remove undesirable chattering and meanwhile keep the robust characteristic to reject system uncertainties. The design principle of selecting different smoothing methods, which aims at achieving trade-off between smoothing and robust behaviors while considering the actual system constraints, is also given and further confirmed through experimental results.
멀티미디어 서비스 제공에는 네트워크의 효율적인 대역폭 할당 스케줄링이 요구된다. 비디오 데이터 스트림 같은 burstiness 특성을 갖는 정보를 전송하기 위해서는 전송률의 변화를 감소시키는 smoothing 기법을 사용하게 되는데, 현재까지 제안된 최적 smoothing 알고리즘은 peak rate를 크게 줄이고 있지만, 각각의 독립적인 데이터 스트림에 적용되었기 때문에, 네트워크 대역폭이나 프로세서 등을 공유하는 다중 스트림에 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결을 위한 효율적인 대역폭 할당 알고리즘을 제안한다. 대역폭 할당 스케줄링을 정적 대역폭 할당과 동적 대역폭 할당으로 구분해서, 정적 대역폭 할당에서는 사용자 버퍼의 누적 데이터 양을 높게 유지시킴으로써 peak rate를 감소시켰다. 동적 대역폭 할당에서는 real demand factor를 새로운 변수를 이용하여 다중 스트림의 대역폭할당에 적합한 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로, 페트리 네트 모의실험 도구인 ExSpect 6.41을 통해서 제안된 알고리즘의 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 인식시간을 감축하기 위하여 후보단어를 선정하는 효과적인 방법을 제안하고 이 방법의 성능을 향상시키기 위하여 spectral smoothing과 temporal smoothing을 사용하는 것에 관하여 연구하였다. 제안된 방법은 사전내의 각 단어에 대하여 음성인식 단위의 음성 spectrum관찰확률과 길이정보를 이용하여 대강의 관찰확률을 계산하여 후보단어를 선정한다. 제안된 방법을 음소단위의 HMM을 이용하는 1160단어 인식 시스템에 적용한 결과, 전체 계산량의 74% 가량을 감축할 수 있었으며 이때 인식율의 감소는 매우 작았다. 또한 제안된 대감의 likelihood점수 계산방법은 Viterbi방법에 의하여 계산되는 likelihood 점수를 잘 추정함을 알 수 있었다.
스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 고정 비트율로 변환하는 전송 계획이다. 이러한 스무딩 알고리즘들에는 CBA, MCBA, MVBA, PCRTT, e-PCRTT 알고리즘 등이 있다. 이중에서 PCRTT 알고리즘을 개선한 e-PCRTT 알고리즘은 전송률 변화 횟수가 주어지고 런의 크기가 일정하다. 이는 버퍼 크기가 크고 런의 크기가 작은 경우에 불필요한 전송률의 변화를 필요로 한다. 본 논문에서는 e-PCRTT 알고리즘의 단점을 해결하기 위해 동일한 전송률로 보다 많은 구간을 전송할 수 있게 e-PCRTT 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안하고 성능을 평가한다. 제안 알고리즘의 성능은 e-PCRTT 알고리즘과 전송률 변화 횟수, 첨두 전송률, 전송률 변화량 등의 평가 요소들로 비교하여 우수함을 보였다.
OSL 알고리즘은 복잡한 초월함수 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘이 유도되는 장점을 갖지만, 평활상수의 수렴영역이 제한적인 단점이 있다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해서 MPEMG 알고리즘을 제안한 바 있다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 수렴영역은 확장되었지만 페널티 로그 우도를 증가시키는 수렴속도가 OSL 알고리즘보다 느리다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 평활상수의 수렴영역의 확장뿐만 아니라 수렴의 속도도 빠른 SMOSLG 디지털 영상복원 알고리즘을 제안하였고, 영상실험의 결과 제안된 알고리즘이 평활상수의 수렴영역 확장 및 수렴속도가 향상됨을 확인 할 수 있었다.
다양한 조명 환경 하에서, 얼굴인식이 잘 동작하도록 하는 것은 매우 어려운 일이며 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 성취되어야 하는 작업이다. 본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 효율적인 조명 전처리 방법을 제안한다. Anisotropic smoothing 기반 조명 전처리 방법은 조명 전처리 방법 가운데 효과적인 방법으로 잘 알려져 있으나, 원 이미지의 명도 대비를 감소시키며 에지 성분의 약화를 초래한다. 본 논문의 제안 방법은 기존 anisotropic smoothing 방법을 개선하여, 조명의 영향을 줄이면서 명도 대비를 증가시키고 에지 정보를 강화한다. 이러한 개선의 결과로, 본 논문의 제안 방법에 의해 조명 전처리된 같은 사람의 얼굴 이미지들은 보다 차별적인 특징 벡터(가버 특징 벡터)를 갖게 된다. 본 논문에서 제안한 조명 전처리 방법의 효율성은 가버젯 유사도를 이용한 얼굴 인식의 실험을 통하여 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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