본 논문에서는 최대휘도표면을 이용한 색 항상성 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 시스템의 특성을 표현한 선형 모델을 이용한다. 선형 모델에서 가장 중요한 과정은 영상에 존재하는 광원을 추정하는 것이다. 광원을 추정하기 위하여 먼저 영상에 존재하는 가장 밝은 표면의 반사되는 분광 방사 에너지 분포를 추정한다. 그리고 이 표면에 해당하는 분광 반사율을 먼셀색표의 주성분분석을 통하여 추정한다. 추정한 분광 방사 에너지 분포와 분광 반사율을 이용하여 광원을 추정한다. 추정한 광원을 이용하여 영상을 복원할 때 밝기 보정을 위하여 일정한 계수를 사용한다. 실험 결과를 통하여 제안한 최대휘도표면을 이용한 방법이 기존 방법보다 색 항상성에 효과적인 방법임을 증명한다.
Sung, Juhyoung;Cho, Sungyoon;Jeon, Wongi;Park, Kyungwon;Ahn, Sang Jung;Kwon, Kiwon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2736-2750
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2022
As demands for the maritime communications increase, a variety of functions and information are required to exchange via elements of maritime systems, which leads communication traffic increases in maritime frequency bands, especially in VHF (Very High Frequency) band. Thus, effective resource management is crucial to the future maritime communication systems not only to the typical terrestrial communication systems. VHF data exchange system (VDES) enables to utilize more flexible configuration according to the communication condition. This paper focuses on the VDES communication system among VDES terminals such as shore stations, ship stations and aids to navigation (AtoN) to address efficient resource allocation. We propose a resource management method considering a MIMO (Multiple Input Multiple Output) technique in VDES, which has been widely used for modern terrestrial wireless networks but not for marine environments by scheduling the essential communication resources. We introduce the general channel model in marine environment and give two metrics, spectral and the energy efficiencies to examine our resource scheduling algorithm. Based on the simulation results and analysis, the proposed method provides a possibility to enhance spectral and energy efficiencies. Additionally, we present a trade-off relationship between spectral and energy efficiencies. Furthermore, we examine the resource efficiencies related to the imperfect channel estimation.
차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
Ishiguro, E.;Hidaka, Y.;Sato, M.;Miyazato, M.;Chen, J.Y.;Ogawa, Y.
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.383-392
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1993
Identification of rice paddy fields and estimation of their areas from the images taken by LANDSAT-5/TM were attempted. The results were verified by aerial photographs and also by ground observations. Changes of the spectral characteristics of rice plants were measured with a portable spectroradiometer during the growth period. Analyzing these characteristics, an index was developed for evaluating the growth and the yield of rice . Applying the index to the data observed by LANDSAT-5.TM on Sep. 26, 1986, Oct .20, 1989 and Sep, 21, 1990, it was confirmed that the estimated derived from the index agreed with actual values. The results well demonstrated its feasibility for evaluating the yield of rice by a satellite like LANDSAT-5/TM.
The purpose of this paper is to explain eigenstructure based spatial spectrum estimation algorithms computing better estimates than the other approaches. Also, as an approach to overcome performance degradations in a multipath environments, the notion of forward and backwark spatial smoothing is discussed. Intensive simulation results,which include the comparisons of the eigenbased spatial spectral estimation algorithms in the situations of faulty estimation of the number of signals, are presented. The simulation results have shown that overestimation of the number of signals is more desirable than underestimation in using EV (Eigen Vector) and MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithms and that underestimation of the number of signals is better strategy than overestimation in using eigenstructure based LP(Linear Prediction) algorithms.
본 논문은 탄도 미사일의 탄두를 식별하는 신호 처리 기법의 개발에 관하여 소개한다. 요격 미사일이 적 미사일을 파괴하기 위해서 적 미사일 탄두 위치의 정보가 필요하다. 적 미사일을 탐지하고 위치를 찾기 위해 요격미사일의 밀리미터파 탐색기(millimeter-wave seeker)는 chirp 파형을 사용하여 HRRPs(High Resolution Range Profiles)을 발생시킨다. 표적의 산란점(scattering center)을 찾아내기 위해 대표적인 스펙트럼 추정 방법(spectral estimation technique)인 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Technique) 기법을 HRRPs에 적용하였다. 1차원 산란점의 정보를 이용하고 미사일의 길이를 추정함으로써 탄두의 위치를 식별하였다. 시뮬레이션 결과는 이러한 신호 처리 기법이 탄도 미사일의 탄두 식별에 적용하기에 효율적임을 보여준다.
차량용 레이더(automotive radar)는 크기, 무게, 비용 등의 문제로 적은 수의 수신 채널을 가진 안테나를 사용한다. 이때, 스펙트럼 추정 기법 중 하나인 relaxation(RELAX) 기법을 이용하면, 표적의 방위각뿐만 아니라, 빔 내에 존재하는 표적의 개수 추정 또한, 가능하다. 하지만, 차량용 레이더의 적은 수신 채널 개수로 인하여, 정밀하지 않은 각도 영역에서의 스펙트럼 추정이 이루어지며, 이는 부정확한 방위각 추정 성능을 야기한다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 minimum length description(MDL) 기준을 통한 표적 개수의 추정과 결부한 root-multiple signal classification(root-MUSIC) 기법을 이용하여 표적의 정확한 방위각을 추정하도록 제안한다. 시뮬레이션에서는 세 점 표적들이 안테나 빔 내에 존재할 때, 제안한 방법이 더 나은 방위각 추정 결과를 도출할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 3대역 RGB카메라를 이용하여 분광 반사율을 추정할 때 추정오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 색상의 영역별로 적응적인 주성분 집합을 구성함으로써 추정오차를 줄였다. 이때 적응적인 주성분 집합을 구성하기 위하여 Lloyd양자화기 설계 알고리즘을 적용하여 N개의 주성분 집합을 구성하기 위한 분광반사율 모집단을 구성하였다. 전체 모집단으로 사용한 1485 Munsell 색시료의 대표값을 찾아내기 위해서, 초기값으로 Macbeth Color Checker를 사용하였으며 Lloyd 알고리즘의 반복 적용으로 분광 반사율 모집단 전체를 영역별로 분류하고 각 영역에 대하여 주성분 분석을 통해 적응적인 주성분 집합을 구성하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율에 대한 평균자승오차가 기존의 두 가지의 3대역 주성분 분석 방법 및 5대역 위너 추정을 이용한 분광 반사율 추정 방법보다 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 HMM 기반 통계적인 대역폭 확장(Bandwidth Extension, BWE) 방법의 개선에 대해 다룬다. 이를 위해 우선, HMM 모델 학습을 위한 기존의 Jax의 학습법과 일반적인 Baum-Welch 학습법의 관계를 비교 검토하고, Jax의 학습법의 한계점 및 문제점을 검토한다. 그리고 이를 바탕으로 Baum-Welch학습법을 이용한 새로운 HMM 기반 BWE 방법을 제시한다. 결론적으로, Baum-Welch 학습법은 Jax의 학습법의 일반화된 형태로 볼 수 있으며, 보다 유연하고 적응적인 학습능력을 가진 알고리즘임을 알 수 있다. 따라서 학습 데이터에 대한 보다 정확한 HMM 모델링이 가능하며 아울러, 이와 같이 개선된 HMM 모델을 활용함으로써 BWE 시스템의 성능향상을 가져 올 수 있었다. 실험결과에 의하면, 제시된 새로운 방법이 기존의 Jax의 방법에 비해 실험의 모든 경우에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 주어진 실험조건하에서 근제곱평균(root-mean-square, RMS) 로그 스펙트럴 왜곡(Log Spectral Distortion, LSD) 값이 전체적으로 평균 0.52dB 그리고, 최소 0.31dB에서 최대 0.8dB까지 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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