본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.
복잡한 시맨틱을 포함한 웹 문서를 정확히 범주화하고 이 과정을 자동화하기 위해서는 인간의 지식체계를 수용할 수 있는 표준화, 지능화, 자동화된 문서표현 및 분류기술이 필요하다. 이를 위해 키워드 빈도수, 문서내 키워드들의 관련성, 시소러스의 활용, 확률기법 적용 등에 사용자의도(intention) 정보를 활용한 범주화와 조정 프로세스를 도입하였다. 웹 문서 분류과정에서 시소러스 등을 사용하는 지식베이스 문서분류와 비 감독 학습을 하는 사전 지식체계(a priori)가 없는 유사성 문서분류 방법에 의도정보를 사용할 수 있도록 기반체계를 설계하였고 다시 이 두 방법의 차이는 Hybrid조정프로세스에서 조정하였다. 본 연구에서 설계된 HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) 모델은 위의 웹 문서 분류과정과 이를 제어 및 보조하는 사용자 의도 분석과정으로 구성되어 있다. 의도분석과정에 키워드와 함께 제공된 사용자 의도는 도메인 지식(domain Knowledge)을 이용하여 의도간 계층트리(intention hierarchy tree)를 구성하고 이는 문서 분류시 제약(constraint) 또는 가이드의 역할로 사용자 의도 프로파일(profile) 또는 문서 특성 대표 키워드를 추출하게 된다. HDCI는 문서간 유사성에 근거한 상향식(bottom-up)의 확률적인 접근에서 통제 및 안내의 역할을 수행하고 지식베이스(시소러스) 접근 방식에서 다양성에 한계가 있는 키워들 간 관계설정의 정확도를 높인다.
The fast and accurate spectrum sensing over an ultra-wide bandwidth is a big challenge for the radio environment cognition. Considering sparse signal feature, two novel compressed sensing schemes are proposed, which can reduce compressed sampling rate in contrast to the traditional scheme. One algorithm is dynamically adjusting compression ratio based on modulation recognition and identification of symbol rate, which can reduce compression ratio. Furthermore, without priori information of the modulation and symbol rate, another improved algorithm is proposed with the application potential in practice, which does not need to reconstruct the signals. The improved algorithm is divided into two stages, which are the approaching stage and the monitoring stage. The overall sampling rate can be dramatically reduced without the performance deterioration of the spectrum detection compared to the conventional static compressed sampling rate algorithm. Numerous results show that the proposed compressed sensing technique can reduce sampling rate by 35%, with an acceptable detection probability over 0.9.
This paper introduces an adaptive anti-sway tracking control algorithm for container cranes with unknown payloads and friction between the trolley and the rail. If the friction effects in the system can be modeled, there is an improved potential to design controllers that can cancel these effects. The proposed control improves the sway suppressing and the positioning capabilities of the trolley and hoisting against uncertain payload and friction. The variable structure controls are first designed based on a class of feedback linearization methods for the stabilization of the under-actuated sway dynamics. The adaptation mechanism are then designed with parameter estimation of unknown payload and friction compensation for the trolley and hoisting, based on Lyapunov stability methods for the accurate positioning and fast attenuation of trolley oscillation due to frictions in the vicinity of the target position. The asymptotic stability of the overall closed-loop system is assured irrespective of variations of rope length. Simulations are shown under various frictions and external winds in the case of no priori information of payload mass.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2923-2943
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2021
The double helix structure of DNA makes it diverse, stable and can store information with high density, and these characteristics are consistent with the requirements of molecular communication for transport carriers. In this paper, a specific structure of molecular communication system based on DNA length coding is proposed. Transmitter (Tx) adopts the multi-layer golden foil design to control the release of DNA molecules of different lengths accurately, and receiver (Rx) adopts an effective and sensitive design of nanopore, and the biological information can be converted to the electric signal at Rx. The effect of some key factors, e.g., the length of time slot, transmission distance, the number of releasing molecules, the priori probability, on channel capacity is demonstrated exhaustively. Moreover, we also compare the transmission capacity of DNA-based molecular communication (DNA-MC) system and concentration-based molecular communication (MC) system under the same parameter setting, and the peak value of capacity of DNA-MC system can achieve 0.08 bps, while the capacity of MC system remains 0.025 bps. The simulation results show that DNA-MC system has obvious advantages over MC system in saving molecular resources and improving transmission stability.
The comprehensive understanding of the fiber reinforced polymer behavior requires the use of advanced non-destructive testing methods due to its heterogeneous microstructure and anisotropic mechanical proprieties. In addition, the material response under load is strongly associated with manufacturing defects (e.g., voids, inclusions, fiber misalignment, debonds, improper cure and delamination). Such imperfections and microstructures induce various damage mechanisms arising at different scales before macrocracks are formed. The origin of damage phenomena can only be fully understood with the access to underlying microstructural features. This makes X-ray Computed Tomography an appropriate imaging tool to capture changes in the bulk of fibrous materials. Moreover, Digital Volume Correlation (DVC) can be used to measure kinematic fields induced by various loading histories. The correlation technique relies on image contrast induced by microstructures. Fibrous composites can be reinforced by different fiber architectures that may lead to poor natural contrast. Hence, a priori analyses need to be performed to assess the corresponding DVC measurement uncertainties. This study aimed to evaluate measurement resolutions of global and regularized DVC for glass fiber reinforced polymers with different fiber architectures. The measurement uncertainties were evaluated with respect to element size and regularization lengths. Even though FE-based DVC could not reach the recommended displacement uncertainty with low spatial resolution, regularized DVC enabled for the use of fine meshes when applying appropriate regularization.
Methods of Riemannian geometry has played an important role in the study of compact transformation groups. Every effective action of a compact Lie group on a differential manifold leaves a Riemannian metric invariant and the study of such actions reduces to the one involving the group of isometries of a Riemannian metric on the manifold which is, a priori, a Lie group under the compact open topology. Once an action of a compact Lie group is given an invariant metric is easily constructed by the averaging method and the Lie group is naturally imbedded in the group of isometries as a Lie subgroup. But usually this invariant metric has more symmetries than those given by the original action. Therefore the first question one may ask is when one can find a Riemannian metric so that the given action coincides with the action of the full group of isometries. This seems to be a difficult question to answer which depends very much on the orbit structure and the group itself. In this paper we give a sufficient condition that a subgroup action of a compact Lie group has an invariant metric which is not invariant under the full action of the group and figure out some aspects of the action and the orbit structure regarding the invariant Riemannian metric. In fact, according to our results, this is possible if there is a larger transformation group, containing the oringnal action and either having larger orbit somewhere or having exactly the same orbit structure but with an orbit on which a Riemannian metric is ivariant under the orginal action of the group and not under that of the larger one. Recently R. Saerens and W. Zame showed that every compact Lie group can be realized as the full group of isometries of Riemannian metric. [SZ] This answers a question closely related to ours but the situation turns out to be quite different in the two problems.
A new method of estimating the pose of a mobile-task robot is developed based upon an active calibration scheme. The utility of a mobile-task robot is widely recognized, which is formed by the serial connection of a mobile robot and a task robot. To be an efficient and precise mobile-task robot, the control uncertainties in the mobile robot should be resolved. Unless the mobile robot provides an accurate and stable base, the task robot cannot perform various tasks. For the control of the mobile robot, an absolute position sensor is necessary. However, on account of rolling and slippage of wheels on the ground, there does not exist any reliable position sensor for the mobile robot. This paper proposes an active calibration scheme to estimate the pose of a mobile robot that carries a task robot on the top. The active calibration scheme is to estimate a pose of the mobile robot using the relative position/orientation to a known object whose location, size, and shape are known a priori. For this calibration, a camera is attached on the top of the task robot to capture the images of the objects. These images are used to estimate the pose of the camera itself with respect to the known objects. Through the homogeneous transformation, the absolute position/orientation of the camera is calculated and propagated to get the pose of a mobile robot. Two types of objects are used here as samples of work-pieces: a polygonal and a cylindrical object. With these two samples, the proposed active calibration scheme is verified experimentally.
대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.
The accuracy of small and low-cost CCD cameras is insufficient to provide data for precisely tracking unmanned aerial vehicles (UAVs). This study shows how a quad rotor UAV can hover on a human targeted tracking object by using data from a CCD camera rather than imprecise GPS data. To realize this, quadcopter UAVs need to recognize their position and posture in known environments as well as unknown environments. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for UAVs to estimate their position by solving uncertainty for quadcopter UAV hovering, as this is one of the most important problems. In this paper, we describe a method for determining the altitude of a quadcopter UAV using image information of a moving object like a walking human. This method combines the observed position from GPS sensors and the estimated position from images captured by a fixed camera to localize a UAV. Using the a priori known path of a quadcopter UAV in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated quadcopter UAV's altitude. Since the equations are based on the geometric constraint equation, measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the quadcopter UAV. The Kalman filter scheme is applied for this method. Its performance is verified by a computer simulation and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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