A detection algorithm, based on the combined local-global (CLG) optical-flow model and Gaussian pyramid for a moving target appearing against a dynamic background, can compensate for the inadaptability of the classic Horn-Schunck algorithm to illumination changes and reduce the number of needed calculations. Incorporating the hypothesis of gradient conservation into the traditional CLG optical-flow model and combining structure and texture decomposition enable this algorithm to minimize the impact of illumination changes on optical-flow estimates. Further, calculating optical-flow with the Gaussian pyramid by layers and computing optical-flow at other points using an optical-flow iterative with higher gray-level points together reduce the number of calculations required to improve detection efficiency. Finally, this proposed method achieves the detection of a moving target against a dynamic background, according to the background motion vector determined by the displacement and magnitude of the optical-flow. Simulation results indicate that this algorithm, in comparison to the traditional Horn-Schunck optical-flow algorithm, accurately detects a moving target undergoing illumination changes against a dynamic background and simultaneously demonstrates a significant reduction in the number of computations needed to improve detection efficiency.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.2
no.2
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pp.82-94
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2001
The purpose of this paper is to analyze the static and dynamic stability-of the unmanned airship under development ; the target airship's over-all length of hull is 50m and the maximum diameter is 12.5m. For the analysis, the dynamic model of an airship was defined and both the nonlinear and linear dynamic equations of motion were derived. Two different configuration models (KA002Y and KA003Y) of the airship were used for the target model of the static stability analysis and the dynamic stability analysis. From the result of analyses, though the airship is unstable in static stability, dynamic characteristics of the airship can provide the stable dynamic stability. All of the results, airship models and dynamic flight equations will be an important basement and basic information for the next step of developing the automatic flight control system(AFCS) and the stability augmentation system(SAS) for the unmanned airship as well as for the stratospheric airship in the future.
The most important problem in target tracking can be said to be modeling the tracking system correctly. Although the simple linear dynamic equation for this model has used until now, the satisfactory performance could not be obtained owing to uncertainties of the real systems in the case of designing the filters baged on the dynamic equations. In this paper, we propose the extended robust Kalman filter (ERKF) which can be applied to the real target tracking system with the parameter uncertainties. A nonlinear dynamic equation with parameter uncertainties is used to express the uncertain system model mathematically, and a measurement equation is represented by a nonlinear equation to show data from the radar in a Cartesian coordinate frame. To solve the robust nonlinear filtering problem, we derive the extended robust Kalman filter equation using the Krein space approach and sum quadratic constraint. We show the proposed filter has better performance than the existing extended Kalman filter (EKF) via 3-dimensional target tracking example.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.3
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pp.41-53
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2019
Building a target capital structure is one of the most important decisions in corporate financial management. The purpose of this article is to identify the determinants of capital structure and adjustment mechanism toward the target leverage. The partial adjustment model was applied on a sample of 306 non-financial companies listed on Vietnam stock exchange market during the period of 2008-2017. By the fixed effect model estimation method, the research results have discovered the factors of growth opportunities, firm size, tangible fixed assets and firm's unique characteristics have a positive effect on the target capital structure of enterprises. Besides, profitability and dividend payment have a negative effect on the target capital structure of enterprises. Accordingly, the research results show that the average adjustment speed toward target leverage of the firms is 90.03%. Research results also demonstrate firms have higher or lower debt ratio than the target debt ratio, capital surplus or capital deficit also have an impact on the adjustment rate toward the target capital structure. The research results are consistent with the Dynamic Trade-off Theory. From this result, this article has provided policy implications for non-financial companies listed on Vietnam's stock market in building a reasonable target capital structure according to operating timeline to maximize enterprise value.
Aircraft flutter analysis model consists of dynamic FE model and aerodynamic model. Dynamic FE model is composed of stiffness and mass model, and is used for the prediction of normal mode characteristics of the structure. Since aircraft flutter analysis is normally performed in the modal domain, dynamic FE model shall be constructed to describe the modal characteristics of the structure with sufficient accuracy. In this study, dynamic FE modeling method was described using full airframe FE model and structural and system weight data for aircraft flutter analysis. In addition, full airframe dynamic FE model for composite small aircraft was constituted for normal mode and flutter analysis, and the mass modeling results were compared with the target weight data to validate the mass modeling method proposed. Finally, full airframe flutter analysis of composite small aircraft was performed with the dynamic FE model and the aerodynamic model composed.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.303-311
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2012
In this study, we introduce a dynamic process model as well as the design methodology of optimized fuzzy controller for its efficient application to vacuum production system to produce a semiconductor, solar module and display and so on. In a vacuum control field, PID control method is widely used from the viewpoint of simple structure and preferred performance. But, PID control method is very sensitive to the change of environment of control system as well as the change of control parameters. Therefore, it's difficult to get a preferred performance results from target system which has a complicated structure and lots of nonlinear factors. To solve such problem, we propose the design methodology of an optimized fuzzy PID controller through a following series of steps. First a dynamic characteristic of the target system is analyzed through a series of experiments. Second the process model is built up and its characteristic is compared with real process. Third, the optimized fuzzy PID controller is designed using genetic algorithms. Finally, the fuzzy controller is applied to target system and then its performance is compared with that of other conventional controllers(PID, PI, and Fuzzy PI controller). The performance of the proposed fuzzy controller is evaluated in terms of auto-tuned control parameters and output responses considered by ITAE index, overshoot, rise time and steady state time.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.419-422
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2005
In this note, the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-model-based state estimator using standard Kalman filter theory is investigated. In that case, the dynamic system model is represented the T-S fuzzy model with the fuzzy state estimation. The steady state solutions can be found for proposed modeling method and dynamic system for maneuvering targets can be approximated as locally linear system. And then, modeled filter is corrected by the fuzzy gain which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. This paper studies the T-S fuzzy model-based state estimator which the dynamic system can be approximated as linear system.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.6
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pp.323-330
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2021
Visual object tracking is a challenging area of study in the field of computer vision due to many difficult problems, including a fast variation of target shape, occlusion, and arbitrary ground truth object designation. In this paper, we focus on the reinforced feature of the dynamic search area to get better performance than conventional discriminative model prediction trackers on the condition when the accuracy deteriorates since low feature discrimination. We propose a reinforced input feature method shown like the spotlight effect on the dynamic search area of the target tracking. This method can be used to improve performances for deep learning based discriminative model prediction tracker, also various types of trackers which are used to infer the center of the target based on the visual object tracking. The proposed method shows the improved tracking performance than the baseline trackers, achieving a relative gain of 38% quantitative improvement from 0.433 to 0.601 F-score at the visual object tracking evaluation.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.26
no.4
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pp.1-9
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2022
In the current study, in order to understand the dynamic response characteristics of the system according to the external acoustic forcing, a numerical approach was developed by adding an sign-sweep forcing function to the existing network model. Through this model, the sensitivity of frequency and pressure amplitude changes according to system parameters such as the physical dimensions and boundary conditions of the target combustor was analyzed in a wide frequency range. Analysis results of dynamic response characteristics of the target combustor are shown that the frequency regime with high dynamic pressure response was similar to the instability frequency range measured in the same combustor, and in particular, the response of the system depends greatly on the location of the acoustic forcing source term.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.57-60
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2011
Updating model parameters are required in order to simulate the actual behavior of the dynamic structure. A new strategy, mean-iterative neural networks (MINNs) has been proposed in this paper for model parameter updating of a steel box girder bridge. With new strategy for structural dynamic model updating, it offers many advantages such as potential savings of computational effort, more consistent in reaching convergence. The dynamic response obtained from the experimental test on a two span continuous bridge is used as the target for model updating. And the presented algorithm is applied to update the model parameters. These results show a good possible of using MINNs in practice for dynamic model updating.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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