This paper presents a Fuzzy Neural Network (FNN) system to decide whether or not the right information of lanes can be extracted from gray-level images of road scene. The decision of noisy level of input images has been required because much noises usually deteriorates the performance of feature detection based on image processing and lead to erroneous results. As input parameters to FNN, eight noisiness indexes are constructed from a cumulative distribution function (CDF) and proved the indexes being classifiers of images as the good and the bad corrupted by sources of noise by correlation analysis between input images and the indexes. Considering real-time processing and discrimination efficiency, the proposed FNN is structured by eight input parameters, three fuzzy variables and single output. We conduct much experiments and show that our system has comparable performance in terms of false-positive rates.
본 논문에서는 나카가미-m 페이딩 채널 환경을 가진 무선 중계 네트워크에서 reactive 누적분포함수(cumulative distribution function) 기반 중계기 선택 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수신 신호대잡음비(signal-to-noise ratio)의 누적분포함수 값에 따라 중계기를 선택한다. 본 논문에서는 제안한 기법의 불능 확률(outage probability)과 다이버시티 차수(diversity order)를 분석한다. 제안된 기법이 얻을 수 있는 다이버시티 차수는 중계기의 개수와 페이딩 파라미터에 의해 결정되며 최대 다이버시티(full diversity)를 얻음을 볼 수 있다. 그리고 모의 실험에서는 분석된 불능 확률 및 다이버시티 차수가 정확하게 일치하는 것을 확인한다.
본 논문에서는 이중 홉 무선 네트워크에서 누적분포함수(cumulative distribution function) 기반 중계기 선택 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수신 신호대잡음비(signal-to-noise ratio)의 누적분포함수 값에 따라 중계기를 선택한다. 본 논문에서는 제안한 기법의 중계기 공정성에 대한 분석을 통해 제안된 기법이 엄격하게 공정성을 달성할 수 있음을 보인다. 그리고 모의 실험에서는 round-robin 기법과 기회적 중계 기법을 제안된 기법과 총 타임 슬롯에 대한 각 중계기별 타임 슬롯 분배율, 평균 공정성, 불능확률 비교를 통해 제안된 기법이 엄격하게 공정성을 달성하는 것과, 기회적 중계 기법과 거의 동일한 기울기로 불능확률이 떨어지는 것을 확인한다.
In this paper, a real-time stereoscopic image conversion method using a single frame from a 2-D image is proposed. If original image is too much dark, it is difficult to create correct luminance value. So stereoscopic image is generated after applied image enhancement algorithm to original image. The Stereoscopic image is generated by creating depth map using vertical position information and parallax processing.
본 논문에서는 인접블록간의 움직임 유사도를 이용하여 불필요한 후보블록을 보다 빠르게 제거하는 PDE기반의 고속 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 인접 블록간의 영상의 유사성에 기초하여 네 개의 인접 매크로블록 가운데 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 누적 분포 함수(cumulative distribution function-CDF)와 서브블록별 복잡도가 집중되지 않도록 하기위하여 normalized스캔 방법에 사용하여 효율적으로 계산량을 감소하였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 55% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is considered one of the most important sensor data types for indoor localization. However, collecting a RSSI fingerprint, which consists of pairs of a RSSI measurement set and a corresponding location, is costly and time-consuming. In this paper, we propose a Wi-Fi RSSI learning technique without true location data to overcome the limitations of static database construction. Instead of the true reference positions, inertial measurement unit (IMU) data are used to generate pseudo locations, which enable a trainer to move during data collection. This improves the efficiency of data collection dramatically. From an experiment it is seen that the proposed algorithm successfully learns the unsupervised Wi-Fi RSSI positioning model, resulting in 2 m accuracy when the cumulative distribution function (CDF) is 0.8.
본 논문에서는 단일 프레임 내에서 인접한 매크로 블록 간의 움직임의 유사도를 이용한 개선된 PDE 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 후보 블록을 효율적으로 제거하기 위하여 인접한 매크로블록간의 유사도를 고려하여 인접 4개의 매크로블록 가운데 서브 블록간 최대 복잡도를 가지는 서브블록의 CDF(cumulative distribution function)와 개선된 매칭스캔 방법을 이용하여 효율적으로 계산량을 줄였다. 제안한 알고리즘은 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 55% 이상의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.21-29
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2024
Precoding of the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) with Walsh Hadamard transform (WHT) is known in the literature. Instead of performing WHT precoding and inverse discrete Fourier transform separately, a product of two matrix can yield a new matrix that can be applied with lower complexity. This resultant transform, T-transform, results in T-OFDM. This paper extends the limited existing work on T-OFDM significantly by presenting detailed account of its computational complexity, a lower complexity receiver design, an expression for PAPR and its cumulative distribution function (cdf), sensitivity of T-OFDM to timing synchronization errors, and novel analytical expressions signal to noise ratio (SNR) for multiple equalization techniques. Simulation results are presented to show significant improvements in PAPR performance, as well improvement in bit error rate (BER) in Rayleigh fading channel. This paper is Part II of a three-paper series on alternative transforms and many of the concepts and result refer to and stem from results in generalized multicarrier communication (GMC) system presented in Part I of this series.
현대 전자전에서 레이더 신호 환경은 매우 복잡하고 고밀도화 되어 가고 있다. 이러한 신호로부터 원래의 방사체로 각각 분리하여 분석하고 식별하기 위한 전자전지원을 위해서는 신뢰성있는 신호분석 기법이 요구된다. 본 논문에서는 전자전지원의 신호분석 단계에서 신뢰성을 보장하며 신호처리 비용을 줄일 수 있는 새로운 레이더 신호 그룹화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 주파수 변조 특성에 대한 통계적 분포 특성을 활용하여 수신 신호로부터 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 신호 그룹화한다. 제안된 기법에 대해 실험 결과를 통해 우수한 성능을 보유함을 확인하였다.
가스터빈 엔진 블레이드의 신뢰성을 해석하였다. 항복강도, 탄성계수, 엔진속도 및 기체온도를 서로 독립적인 확률변수로 가정하였다. 파손확률을 구하기 위하여 사용한 방법들 중에서 Advanced Mean Value Method가 가장 효율적임을 알 수 있었다. 동일한 평균과 표준편차를 갖는 정규, 대수정규 및 Weibull 분포로 확률변수 형상을 가정하였을 경우, 극한상태방정식의 누적분포함수는 확률변수 분포형상에 의하여 큰 영향을 받지 않음을 알 수 있었다. 확률변수의 표준편차에 대한 파손확률의 민감도는 기체온도의 경우에 가장 크다는 것을 알 수 있었다. 확률변수의 평균과 표준편차의 효과를 검토하였다. 기체온도의 평균과 엔진속도의 표준편차의 증가가 파손확률을 가장 크게 증가시킴을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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