The chigger mite Leptotrombidium sialkotense is one of the 6 main vectors of scrub typhus in China. Before present study, L. sialkotense was found in some parts of Hunan province, China with a narrow geographical distribution. During field investigation 2016-2017, we found L. sialkotense in Jingha, southern Yunnan, China. Of 15 small mammal host species, L. sialkotense were collected from 6 species of the hosts. Rattus brunneusculus was a dominant host of L. sialkotense, from which 98.3% of the mites were collected. The chigger mite showed a relatively high infestation prevalence (PM =11.7%) and mean abundance (MA=0.5) in comparison with the rest 5 host species. These results reveal a certain host specificity of L. sialkotense to a rat R. brunneusculus. The mite L. sialkotense showed an aggregated distribution on the host (P<0.05). A positive correlation observed between L. sialkotense and the body length of hosts. There was a positive interspecific association between L. sialkotense and 2 other dominant vectors, L. deliense and L. scutellare.
In order to predict method of blasting vibration in ground and it's resident located around blasting field in urban area, blasting vibration characteristics were measured the vibration velocity(cm/sec), vibration acceleration($cm/sec^2$), vibration acceleration level(dB) and vibration level(dB(V)). The charged powder were used to 1.25kg and measuring sites were 25 points front 4m to 90m at the ground. The correlation of vibration velocity, vibration acceleration, vibration acceleration level and vibration level by square root scaled distance and cube root scaled distance were investigated. The correlation of PPV(peak particle velocity) velocity by SRSD(square root scaled distance) and CRSD(cube root scaled distance) was 0.85 and 0.86 and the correlation of PVS(peak vector sum) velocity by SRSD and CRSD was 0.82. Also vibration acceleration, vibration acceleration level and vibration level by SRSD and CRSD was 0.61, 0.62 and 0.82, respectively. As results, the vibration velocity and vibration level(dB(V)) was showed good correlation, but the vibration acceleration and vibration acceleration level was not showed good correlation.
This paper proposes a robust digital video stabilization algorithm to extract and track an object, which uses a phase correlation-based motion correction. The proposed video stabilization algorithm consists of background stabilization based on motion estimation and extraction of a moving object. The motion vectors can be estimated by calculating the phase correlation of a series of frames in the eight sub-images, which are located in the corner of the video. The global motion vector can be estimated and the image can be compensated by using the multiple local motions of sub-images. Through the calculations of the phase correlation, the motion of the background can be subtracted from the former frame and the compensated frame, which share the same background. The moving objects in the video can also be extracted. In this paper, calculating the phase correlation to track the robust motion vectors results in the compensation of vibrations, such as movement, rotation, expansion and the downsize of videos from all directions of the sub-images. Experimental results show that the proposed digital image stabilization algorithm can provide continuously stabilized videos and tracking object movements.
센서 어레이(sensor array)가 천이불변(shift invariance) 성질을 가질 때, ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques) 방식은 이를 이용하여 어레이에 도래하는 신호의 도래각을 추정한다. 본 논문에서는 ESPRIT 방식을 적용하여 코히런트 신호의 도래각을 효과적으로 추정하는 방법을 제시한다. ESPRIT 방식은 신호부공간(signal subspace)을 이용한다. 코히런트 신호가 존재할 때, 신호부공간을 구하는 방법으로 SS(spatial smoothing) 방식이 널리 알려져 있으나 계산이 매우 복잡하다. 최근에 발표된 CV(correlation vector)에 기초한 방식은 계산은 간단하지만 SS 방식보다 작은 수의 신호를 분해한다. 제안 방식은 상관행렬의 일부를 이용하여 신호부공간을 구성하여 도래각을 추정한다. SS 방식과 비교하여, 제안 방식에서는 분해 가능한 신호의 수는 동일하면서 계산량을 크게 줄일 수 있다.
음향 반향 제거기, 적응 등화기 그리고 적웅 잡음 제거기 등에 적응 필터가 널리 활용되고 있다. 적응 필터의 계수는 주로 NLMS 알고리즘을 이용하고 있지만 NLMS 알고리즘은 주변 잡음에 의해서 적응 필터의 계수가 오조정된다. 본 논문에서 최적 필터의 직교원리를 이용하여 LMS 알고리즘의 순시 기울기 벡터를 저역 통과 시켜 적응 알고리즘의 적응 상수로 결정하는 방법을 제안한다. 순시 기울기 벡터는 입력 신호와 추정 오차 신호의 상호 상관도로써 수렴 초기에는 추정 오차 신호 속에 입력 신호가 대부분 포함되어 있기 때문에 상관도가 크고 적응 필터가 수렴한 후에는 0 에 가까운 값을 갖게 된다. 그리고 입력 신호와 주변 잡음 신호는 상관이 없기 때문에 주변 잡음에 의해서 상호 상관도는 큰 변화가 없다. 따라서 상호 상관도를 적응 상수로 결정하면 수렴 속도가 느려지지 않으면서 주변 잡음에 강건한 특성을 가진다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 제안하는 적응 알고리즘의 성능이 기존 알고리즘에 비해서 우수함을 보인다.
본 논문은 개선된 얼굴검출 알고리즘과 눈의 개폐 빈도수로부터 운전자의 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 Viola-Jones 알고리즘과 얼굴의 공간적 상관관계를 이용하여 얼굴, 눈, 코, 입을 검출한다. 여기서, 얼굴의 공간적 상관관계는 7가지 특징에 기반한 DFP(Detect Face Part)에 의해 수행된다. Caltect 얼굴 데이터베이스에 실험을 한 결과, 특히 코 영역에 대한 검출률은 기존 Viola-Jones 알고리즘과 비교하여 13.78% 증가된 검출률을 보여주고 있다. 그리고, SVM(Support Vector Machine)과 PERCLOS(Percentage Closure of Eyes)을 사용해 시간에 따른 눈 개폐상태의 누적 값으로 운전자의 졸음 판단을 분석한다. 실험결과 93.28%의 운전자 졸음판단률을 얻어 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.
Yu, Jiyang;Hou, Bingxu;Lelyakin, Alexander;Xu, Zhanjie;Jordan, Thomas
Nuclear Engineering and Technology
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제49권7호
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pp.1423-1430
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2017
Detonation cell width is an important parameter in hydrogen explosion assessments. The experimental data on gas detonation are statistically analyzed to establish a universal method to numerically predict detonation cell widths. It is commonly understood that detonation cell width, ${\lambda}$, is highly correlated with the characteristic reaction zone width, ${\delta}$. Classical parametric regression methods were widely applied in earlier research to build an explicit semiempirical correlation for the ratio of ${\lambda}/{\delta}$. The obtained correlations formulate the dependency of the ratio ${\lambda}/{\delta}$ on a dimensionless effective chemical activation energy and a dimensionless temperature of the gas mixture. In this paper, support vector regression (SVR), which is based on nonparametric machine learning, is applied to achieve functions with better fitness to experimental data and more accurate predictions. Furthermore, a third parameter, dimensionless pressure, is considered as an additional independent variable. It is found that three-parameter SVR can significantly improve the performance of the fitting function. Meanwhile, SVR also provides better adaptability and the model functions can be easily renewed when experimental database is updated or new regression parameters are considered.
This paper presents a novel user selection method based on the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), which is approximated using limited feedback data at the base stations (BSs) of multiple user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. In the proposed system, the codebook vector index, the quantization error obtained from the correlation between the measured channel and the codebook vector, and the measured value of the largest singular value are fed back from each user to the BS. The proposed method not only generates precoding vectors that are orthogonal to the precoding vectors of the previously selected users and are highly correlated with the codebook vector of each user but also adopts the quantization error in approximating the SINR, which eventually provides a significantly more accurate SINR than the conventional SINR-based user selection techniques. Computer simulations show that the proposed method enhances the sum rate of the conventional SINR-based methods by at least 2.4 (2.62) bps/Hz when the number of transmit antennas and number of receive antennas per user terminal is 4 and 1(2), respectively, with 100 candidate users and an SNR of 30 dB.
This study analyzed the current meter records along with wind records for over 500 days obtained in the Kangjin Bay, South Sea, Korea spanning from March, 2003 to Nov. 2005. Various analyses include descriptive statistics, harmonic analysis of tidal constituents, spectra and coherence, the principal axis, progressive vector diagrams. These analyses can illustrate the response of residual current to the local wind resulting in the net drift with rotational motion. Current speed ranges from -28 to 33 (cm/sec), with standard deviations from 6.5 to 12.9 (cm/sec). The harmonic analyses of the tidal current show the average form number, 0.12 with semi-diurnal type and the rectilinear orientation of the major axis toward northeast. The magnitudes of the semi-major range from 12.7 to 17.7 (cm/sec) for M2 harmonics, while for S2 harmonics, they range from 6.3 to 10.4 (cm/sec), respectively. In the spectral and coherency analysis of residual current and wind, a periodicity of 13.6 (day) is found to be most important in both records and plays an important role in the net drift of residual current. The progressive vector diagrams of residual current and wind show two types of behaviors such as unidirectional drift and rotational motion. It was also found that 3 % rule holds approximately to drive 1 (cm/sec) drift current by 30 (cm/sec) wind speed based on the correlation of the semi-major axis of wind and residual current.
A background is a part where do not vary too much or frequently change in an image sequence. Using this assumption, it is presented a background acquisition algorithm for not only static but also dynamic view in this paper. For generating background, we detect a region, where has high correlation rate compared within selected region in the prior pyramid image, from the searching region in the current image. Between a detected region in the current image and a selected region in the prior image, we calculate movement vector for each regions in time sequence. After we calculate whole movement vectors for two successive images, vector histogram is used to determine the camera movement. The vector which has the highest density in the histogram is determined a camera movement. Using determined camera movement, we classify clusters based on pixel intensities which pixels are matched with prior pixels following camera movement. Finally we eliminate clusters which have lower weight than threshold, and combine remained clusters for each pixel to generate multiple background clusters. Experimental results show that we can automatically detect background whether camera move or not.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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