• 제목/요약/키워드: and Pre-Processing

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Pre-processing Faded Measurements for Bearing-and-Frequency Target Motion Analysis

  • Lee, Man-Hyung;Moon, Jeong-Hyun;Kim, In-Soo;Kim, Chang-Sup;Choi, Jae-Weon
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제6권3호
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    • pp.424-433
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    • 2008
  • An ownship with towed array sonar (TAS) has limited maneuvers due to its dynamic feature, bearing and frequency measurements of a target which are not detected continuously but are often lost in ocean environment. We propose a pre-processing algorithm for the faded bearing and frequency measurements to solve the BFTMA problem of TAS under limited detection conditions. The proposed pre-processing algorithm to restore the faded bearing and frequency measurements is implemented to perform a BFTMA filter even if the measurements of a target are not continuously detected. The Modified Gain Extended Kalman Filter (MGEKF) method based on the Interacting Multiple Model (IMM) structure is applied for a BFTMA filter algorithm to estimate the target. Simulations for the various conditions were carried out to verify the applicability of the proposed algorithms, and confirmed superior estimation performance compared with the existing Bearings-Only TMA (BOTMA).

근전도 기반의 Spider Chart와 딥러닝을 활용한 일상생활 잡기 손동작 분류 (Classification of Gripping Movement in Daily Life Using EMG-based Spider Chart and Deep Learning)

  • 이성문;피승훈;한승호;조용운;오도창
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제43권5호
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    • pp.299-307
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    • 2022
  • In this paper, we propose a pre-processing method that converts to Spider Chart image data for classification of gripping movement using EMG (electromyography) sensors and Convolution Neural Networks (CNN) deep learning. First, raw data for six hand gestures are extracted from five test subjects using an 8-channel armband and converted into Spider Chart data of octagonal shapes, which are divided into several sliding windows and are learned. In classifying six hand gestures, the classification performance is compared with the proposed pre-processing method and the existing methods. Deep learning was performed on the dataset by dividing 70% of the total into training, 15% as testing, and 15% as validation. For system performance evaluation, five cross-validations were applied by dividing 80% of the entire dataset by training and 20% by testing. The proposed method generates 97% and 94.54% in cross-validation and general tests, respectively, using the Spider Chart preprocessing, which was better results than the conventional methods.

적외선 분광분석과 다변량 통계에 기반한 바이오디젤 품질분석 (Analysis of biodiesel quality based on infrared spectroscopy and multivariate statistics)

  • 김혜실;조현우;유준
    • 분석과학
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    • 제25권4호
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    • pp.214-222
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    • 2012
  • ASTM (American Society for Testing and Materials) D6751-10은 바이오디젤의 품질 규격 뿐 아니라 분석방법 또한 제시하고 있다. 하지만 ASTM 표준에 따른 바이오디젤 및 포함된 여러 불순물의 품질 분석은 경제적, 시간적으로 부담이 크다. 본 연구는 적외선 분광분석법(infrared spectroscopy)과 다변량 통계분석법 중 하나인 PLS (partial least square method)를 이용하여 1회 측정만으로 바이오 디젤 및 불순물들의 농도를 분석하는 시스템을 개발하고자 하였다. 특히, 적외선을 이용한 분석에서 생기는 각 물질의 스펙트럼에 대한 산란 보정, 노이즈 감소 등을 위해 SNV, MSC, OSC, Savitzky-Golay 등의 4가지 전처리 방법의 성능을 비교하였다. 품질 분석에 필요한 바이오 디젤 검량 모델을 PLS로 모델링 결과, Savitzky-Golay 전처리를 하였을 때 정확도가 가장 우수함을 알았다.

TadGAN 기반 시계열 이상 탐지를 활용한 전처리 프로세스 연구 (A Pre-processing Process Using TadGAN-based Time-series Anomaly Detection)

  • 이승훈;김용수
    • 품질경영학회지
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    • 제50권3호
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    • pp.459-471
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    • 2022
  • Purpose: The purpose of this study was to increase prediction accuracy for an anomaly interval identified using an artificial intelligence-based time series anomaly detection technique by establishing a pre-processing process. Methods: Significant variables were extracted by applying feature selection techniques, and anomalies were derived using the TadGAN time series anomaly detection algorithm. After applying machine learning and deep learning methodologies using normal section data (excluding anomaly sections), the explanatory power of the anomaly sections was demonstrated through performance comparison. Results: The results of the machine learning methodology, the performance was the best when SHAP and TadGAN were applied, and the results in the deep learning, the performance was excellent when Chi-square Test and TadGAN were applied. Comparing each performance with the papers applied with a Conventional methodology using the same data, it can be seen that the performance of the MLR was significantly improved to 15%, Random Forest to 24%, XGBoost to 30%, Lasso Regression to 73%, LSTM to 17% and GRU to 19%. Conclusion: Based on the proposed process, when detecting unsupervised learning anomalies of data that are not actually labeled in various fields such as cyber security, financial sector, behavior pattern field, SNS. It is expected to prove the accuracy and explanation of the anomaly detection section and improve the performance of the model.

Adaptive Object-Region-Based Image Pre-Processing for a Noise Removal Algorithm

  • Ahn, Sangwoo;Park, Jongjoo;Luo, Linbo;Chong, Jongwha
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권12호
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    • pp.3166-3179
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    • 2013
  • A pre-processing system for adaptive noise removal is proposed based on the principle of identifying and filtering object regions and background regions. Human perception of images depends on bright, well-focused object regions; these regions can be treated with the best filters, while simpler filters can be applied to other regions to reduce overall computational complexity. In the proposed method, bright region segmentation is performed, followed by segmentation of object and background regions. Noise in dark, background, and object regions is then removed by the median, fast bilateral, and bilateral filters, respectively. Simulations show that the proposed algorithm is much faster than and performs nearly as well as the bilateral filter (which is considered a powerful noise removal algorithm); it reduces computation time by 19.4 % while reducing PSNR by only 1.57 % relative to bilateral filtering. Thus, the proposed algorithm remarkably reduces computation while maintaining accuracy.

대용량 이동객체의 위치정보 관리를 위한 S-GRID를 이용한 분산 그리드 기법 (Distributed Grid Scheme using S-GRID for Location Information Management of a Large Number of Moving Objects)

  • 김영창;김영진;장재우
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.11-19
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    • 2008
  • 최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 기존 연구들은 질의 처리 성능의 향상을 위해, 공간 네트워크 상의 POI와 노드 사이의 거리를 미리 계산하는 pre-computation 기법을 사용한다. 그러나 이러한 pre-computation 기법들은 검색 대상이 되는 POI의 변경을 효과적으로 처리하지 못하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존 pre-computation 기법들의 단점을 극복하고, 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리하기 위하여 S-GRID를 이용한 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, S-GRID 및 분산 그리드 기법의 k-최근접 질의처리 알고리즘의 성능 평가를 통해, 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

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효과적인 영상 잡음 제거를 위한 간략한 전처리 방법 (A Simplified Pre-processing Method for Efficient Video Noise Reduction)

  • 박운기;이상희;전병우
    • 방송공학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.139-147
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    • 2001
  • 영상에 포함된 잡음은 시각적인 문제를 일으킬 뿐만 아니라, MPEG이나 H.263과 같은 영상 압축 시스템의 부호화 효율을 떨어뜨린다. 따라서 영상 압축 시스템의 입력으로 이러한 잡음이 포함된 신호가 들어갈 때, 잡음 제거 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후 영상 압축을 하는 것이 시각적인 면에서나 압축 효율적인 면에서 매우 효과적이다. 본 논문에서는 이웃한 4개의 화소값을 참조하여 잡음의 존재 여부를 판단하고, 판단 결과를 이용하여 선택적으로 잡음을 제거하는 적응형 십자형 중간값(median) 필터를 제안한다. 제안된 방법을 이용하면 전체 영상에 걸쳐 필터를 이용하는 방법에 비해 계산량이 50%이상 줄고, 영상의 필터 처리 후 에 나타나는 뭉개짐(blurring) 현상을 줄일 수 있다. 또한 잡음이 처리된 영상을 시간방향으로 Look-up 표에 따른 IIR필터를 통과시킴으로써 시간상으로 존재하는 잡음을 제거하여 동영상의 주관적 화질을 향상시킬 수 있다.

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H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 변형된 가우시안 모델 기반의 저 계산량 전처리 필터 (A Modified Gaussian Model-based Low Complexity Pre-processing Algorithm for H.264 Video Coding Standard)

  • 송원선;홍민철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권2C호
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    • pp.41-48
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    • 2005
  • 본 논문에서는 H.264 표준 부호화 방식의 성능 향상 및 저 계산량을 위한 가우시안 모델 기반의 전처리 필터에 대해 제안한다. 일반적인 영상 획득 장치에서 첨가된 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 다수의 고주파 성분으로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수를 이용하여, 주어진 양자화 스텝 사이즈에서 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 비트율을 개선시켜 압축 효율을 개선하고자 한다. 또한 전처리 필터의 계산량을 줄이기 위하여 간단한 형태의 국부 통계적 특성을 재 정의하고 노이즈에 대한 매개변수를 H.264의 변환과 양자화 과정을 통하여 유추하여 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.

Pre-Red Mud 및 Bio-Solids의 토양 안정화제 활용 가능성에 대한 연구 (A Study on Pre-Red Mud and Bio-Solids Applicability as Soil Stabilizer)

  • 양주경;강선홍
    • 상하수도학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.419-428
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    • 2011
  • Recycling as a stabilizer of industrial by-product can be terms of the proper handling of industrial by-product and positive side in terms of recycling of waste. This study was performed to evaluate has the possibility as stabilizer by primary processing Pre-Red Mud and Bio-Solids which are generated as waste in soils contaminated with heavy metals and compared the efficiency with steel slug being applied in an existing site. In evaluation of the arsenic-fixing ability of stabilizer in batch test, Bio-Solids have the similar arsenic-fixing ability with Pre-Red Mud, which shows 17% h igher arsenic-fixing ability than PS Ball. Since the stabilization periods using Bio-Solids and Pre-Red Mud are faster than the PS Ball, they seems to be better stabilizer than PS Ball to decrease the leaching of arsenic in contaiminated soil.

음성 신호의 다구간 에너지 차를 이용한 새로운 프리엠퍼시스 방법에 관한 연구 (A Study on a New Pre-emphasis Method Using the Short-Term Energy Difference of Speech Signal)

  • 김동준;김주리
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제50권12호
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    • pp.590-596
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    • 2001
  • The pre-emphasis is an essential process for speech signal processing. Widely used two methods are the typical method using a fixed value near unity and te optimal method using the autocorrelation ratio of the signal. This study proposes a new pre-emphasis method using the short-term energy difference of speech signal, which can effectively compensate the glottal source characteristics and lip radiation characteristics. Using the proposed pre-emphasis, speech analysis, such as spectrum estimation, formant detection, is performed and the results are compared with those of the conventional two pre-emphasis methods. The speech analysis with 5 single vowels showed that the proposed method enhanced the spectral shapes and gave nearly constant formant frequencies and could escape the overlapping of adjacent two formants. comparison with FFT spectra had verified the above results and showed the accuracy of the proposed method. The computational complexity of the proposed method reduced to about 50% of the optimal method.

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