Proceedings of the Korean Printing Society Conference
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1998.10a
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pp.31-35
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1998
Spectral reflrectance of the object should be measured to predict the color of object under various illuminants. The spectral reflectance can be represented in a multidemensional space. Generally we can obtain only three-channel data from input device such as CCD camera, color scanner etc. The estimation from three dimensional to multidimension can be achieved using principal components of spectral reflectance. In this paper, A method to predict the spectral reflectance of skin color taken by 3-channel input device is discribed. To confirm this method, we simulate color represent under various illuminants about yellow, white and colored women face.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.49-52
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2000
The Estimation method for spectral reflectance of the object using five-band and nine-band have been developed. The five-band acquisition are required of five or three times same work for color image acquisition process. To solve the above problems, we proposed a new method that can be reconstructed spectral reflectance of object. The proposed method was to classify same hues corresponding a color stimulus, by using hue angle and chroma vector of a color stimulus. The reconstruction of spectral reflectance was examined by computer simulation, and evaluated by MSE(Mean Square Error) and color difference between the original and reconstructed spectral reflectance.
Image classification needs the spectral similarity comparison between spectral features of each pixel and the representative spectral features of each class. The spectral similarity is obtained by computing the spectral feature vector distance between the pixel and the class. Each spectral feature contributes differently in the image classification depending on the class separability of the spectral feature, which is computed using a suitable vector distance measure such as the Bhattacharyya distance. We propose a method to determine the weight value of each spectral feature in the computation of feature vector distance for the similarity measurement. The weight value is determined by the ratio between each feature separability value to the total separability values of all the spectral features. We created ten spectral features consisting of seven bands of Landsat-8 OLI image and three indices, NDVI, NDWI and NDBI. For three experimental test sites, we obtained the overall accuracies between 95.0% and 97.5% and the kappa coefficients between 90.43% and 94.47%.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.6
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pp.1773-1783
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1996
Finite element method(FEM) is one of the most popularly used method analyzing the dynamic behaviors of structures. But unless number of finite elements is large enough, the results from FEM some what different from exact analytical solutions, especially at high frequency range. On the other hand, as the spectral analysis method(SAM) deals directly with the governing equations of a structure, the results from this melthod cannot but be exact regardless of any frequency range. However, the SAM can be applied only to the case where a structure is subjected to the concentrated loads, despite a structure could be unddergone distributed loads more generally. In this paper, therefore, new spectral analysis algorithm is introduced through the spectral element method(SEM), so that it can be applied to anlystructures whether they are subjected to the concentrated loads or to the distributed loads. The results from this new SEM are compared with both the results from FEM and the exact analytical solutions. As expected, the results from new SEM algorithm are found to be almost identical to the exact analytical solutions while those from FEM are not agreed well with the exact analytical solutions as the mode number increases.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2211-2217
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2009
In this paper, we propose the speech enhancement algorithm using an one-microphone in a reverberant room environments. Spectral subtraction is the effective method which can reduce the reverberation element and the noise in a spectrum domain. Spectral subtraction needs correct separation of voice section and silent section therefore to improve the performance, voice activity detection(VAD) based on entropy has been applied to the proposed method. We test a performance of the proposed method by comparing with conventional method which used VAD based on energy detection. Reverberation reduction ratio with variable of SNR and a reverberation time is used as a test index. From the simulation result, proposed method shows performance better than conventional method.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.9
no.3
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pp.242-246
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1993
Theoretically, spectral method has the highest accuracy among present numerical methods, but it is generally difficult to apply to complex terrains because of complex boundary conditions. Recently, spectral-element method, basically divide the domain into a set of rectangular subdomain and solve the equation at each subdomain, has been introduced. However, boundary conditions become more complex and requires more computing time, thus spectral-element method is not powerful for all complex terrain problems. In this paper, potential flow theory was intorduced to solve the air flows and diffusion phenomenon in the presence of terrain obstacles. Using the velocity potential-stream line orthogonal coordinate space, the diffusion problems of hilly terrain by pseudospectral method were solved and compared those with no terrain real scale solutions.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.4
s.235
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pp.578-583
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2005
This paper introduces a fast Fourier transform (FFT)-based spectral dynamic analysis method for the transient responses as well as the steady-state responses of the linear discrete systems subject to non-zero initial conditions. The forced vibration of a viscously damped three-DOF system is considered as the illustrative numerical example. The proposed spectral analysis method is evaluated by comparing its results with the exact analytical solutions and the numerical solutions obtained by the Runge-Kutta method.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.16
no.3
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pp.97-108
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1998
Spectral reflectance of the object should be measured to predict the color of object under various illuminants. The spectral reflectance can be represented in a multi-dimension space. Generally the information of inputed image by digital camera and color scanner is represented with 3-dimension color signals such as RGB. In other to predict the color of inputed image under any illuminant, we should be estimated spectral reflectance of the object. In this paper, we described the method to predict spectral reflectance by einenvector using the skin color of printed image, confirmed availability and propriety through experiment. we estimated spectral reflectance of skin color taken by RGB color signals and than reproduced skin color according to various illuminants on CRT.
We consider here the problem of spectral estimation of multidimensional wide sense stationary (WSS) random process. A method, employing a special difference equation of correlation function, is proposed to solve the problem of multidimensional spectral estimation. In this approach, the special difference equation of correlation function is derived by modal decomposition method. Maximum likelihood estimator and Kalman filter are used to estimate the model parameters of the difference equation and the decomposed spectral residues. An algorithm is presented to estimate the multidimensional spectral density. According to the result of the simulation, these methods are feasible to estimate the spectral density of WSS process, which is realized by finite dimensional multivariable lineal system driven by white noise.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.16
no.4
s.109
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pp.387-393
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2006
In this paper, a spectral element model is developed for the uniform straight pipelines conveying internal unsteady fluid flow. The spectral element matrix is formulated by using the exact frequency-domain solutions of the pipe-dynamics equations. The spectral element dynamic analysis is then conducted to evaluate the accuracy of the present spectral element model and to investigate the vibration characteristics and internal fluid characteristics of an example pipeline system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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