A study on factors influencing measurement error of Ground-based LiDAR(Light Detection And Ranging) system was conducted in Kimnyeong wind turbine test site on Jeju Island. Three properties of wind including inclined angle, turbulence intensity and power law exponent were taken into account as factors influencing the measurement error of Ground-based LiDAR. In order to calculate LiDAR measurements error, 2.5-month wind speed data collected from LiDAR (WindCube v2) were compared with concurrent data from the anemometer on a nearby 120m-high meteorological mast. In addition, data filtering was performed and its filtering criteria was based on the findings at previous researches. As a result, at 100m above ground level, absolute LiDAR error rate with absolute inclined angle showed 4.58~13.40% and 0.77 of the coefficients of determination, $R^2$. That with turbulence intensity showed 3.58~23.94% and 0.93 of $R^2$ while that with power law exponent showed 4.71~9.53% and 0.41 of $R^2$. Therefore, it was confirmed that the LiDAR measurement error was highly affected by inclined angle and turbulence intensity, while that did not much depend on power law exponent.
본 논문은 개선된 삼변측량법을 이용하여 위치인지에 대한 정확도를 향상시킨 위치인지 알고리즘을 개발하였다. 개발한 위치인지 알고리즘은 첫째, 측정된 신호세기를 기반으로 노드와의 거리를 계산한다. 특정한 위치에 노드를 배치한 후 노드와의 거리 측정시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계하였다. 노드(수신기, 중계기)들로 부터 거리데이터가 전송되면 구역에 따라 위치 계산에 쓰일 인접한 노드를 선택한다. 위치계산은 두 원을 그룹으로 생성한 후 두 교점을 이용해서 사각형 영역 안의 네점의 위치를 구한다. 둘째, 구역 필터링 알고리즘 적용하였다. 노드들이 구성하는 4개의 구역이 있다고 가정하고, 한 구역은 6개의 위치인지 좌표를 담당하게 하였다. RF의 특성상 실제 거리가 멀수록 신호세기에 의한 거리 오차는 커지게 되어있다. 이를 구역 필터링을 통하여 1차 필터링을 하고 2차적으로 개선된 알고리즘을 적용하여 위치인지 오차를 최소화하였다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문 소프트웨어를 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
본 논문에서는 인터넷 및 인터넷 저장 공간에 제한없이 유통되고 있는 유해동영상을 필터링하기 위해 유해동영상에 포함된 특정 소리를 이용한 유해 동영상 필터링 시스템을 제안한다. 이를 위하여 소리의 특성을 잘 표현할 수 있는 Gaussian Mixture Model을 이용하였으며, 필터링 대상 데이터와 소리모델과의 유사도를 계산하기위해 프레임단위 유사도 추정을 이용하였다. 또, 실시간 처리를 위하여 비교대상 데이터의 수를 줄임으로서 실시간 처리가 가능한 프루닝 방법을 적용하였으며, 고정도의 구별 성능을 위하여 기존 화자식별에서 우수한 성능을 보였던 MWMR 방법을 적용하였다. 식별실험결과, 일반 영상과 유해 영상의 기준인 전체프레임 대비 유사도 높은 프레임의 비를 50%로 설정한 경우, 판별 오류율은 6.06%였으며, 프레임 비의 기준이 60%인 경우, 오류율은 3.03%를 나타내어 소리를 이용한 유해동영상 필터링 시스템이 효과적으로 일반영상과 유해영상을 구별할 수 있는 것을 확인하였다.
Recently a constant-norm constraint equation-error method was proposed to solve the bias problem in adaptive IIR filtering. However, the method adopts a fixed step-size and thus results in slow convergence for a small step-size and significant misadjustment error for a largestep-size. In this paper, we propose a variable step-size (VSS) algorithm that greatly improves convergence properties of the constant-norm constraint equation-error method. The analysis and the simulation results show that the proposed method indeed achieves both fast convergence and small misadjustment error.
Recently, filtering methods for attenuating noise while preserving image details are in progress actively. And SM(standard median) filter showed a great performance for noise removal in impulse noise environment but, it caused edge cancellation error. So, variable methods that modified SM(standard median) filter have been proposed, and CWM(center weighted median) filter is representative. Also, there are several methods to improve the efficiency based on min/max operation in term of preserving detail and filtering speed. In this paper, we managed a pixel corrupted by impulsive noise using min/max value of the surrounding band enclosing a pixel, and compared the efficiency with exiting methods in the simulation.
In OFDM systems, mobile channel degrades the system performance seriously. Therefore, channel estimation technique is required to compensate for the degradation from the channel effects. However, conventional channel estimations in frequency domain induce ICI which is induced from Doppler frequency. In addition, a linear interpolation method causes inaccurate channel estimation. In order to minimize the effect of the interference and interpolation error, the proposed method combines LS method and Kalman filtering algorithm. Channel impulse response is adaptively tracked by Kalman filtering based on the information from LS estimator. Simulation results are presented to verify the performance of the proposed channel estimation over mobile channel environment. Simulation results show that the proposed method can effectively compensate for channel degradation.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권1호
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pp.185-194
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2010
In recommender systems which are used widely at e-commerce, collaborative filtering needs the information of user-ratings and neighbor user-ratings. These are an important value for recommendation in recommender systems. We investigate the in-formation of rating in NBCFA (neighbor Based Collaborative Filtering Algorithm), we suggest new algorithm that improve prediction accuracy of recommender system. After we analyze relations between two variable and Error Value (EV), we suggest new algorithm and apply it to fitted line. This fitted line uses Least Squares Method (LSM) in Exploratory Data Analysis (EDA). To compute the prediction value of new algorithm, the fitted line is applied to experimental data with fitted function. In order to confirm prediction accuracy of new algorithm, we applied new algorithm to increased sparsity data and total data. As a result of study, the prediction accuracy of recommender system in the new algorithm was more improved than current algorithm.
본 논문에서는 스테레오 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 전처리 방법의 반향 제거기를 제안한다. 제안한 반향 제거기는 MINT (Multiple input/output INverse Theorem) 필터링에 의해 실내 전달함수의 잔향이 저감되어진 입력을 사용함으로써 필터계수의 추정오차를 감소시켜 성능을 향상시킬 수 있었다. 실제의 스테레오 음성과 실제 음장의 전달함수를 사용한 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 NLMS (Normalized Least Mean Square)와 Projection 등의 적응 알고리즘 종류에 관계없이 ERLE가 3∼5 dB 향상됨을 확인하였다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.17-20
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2005
In this work, we compared several feature selection methods in the field of spam mail filtering. The proposed fuzzy inference method outperforms information gain and chi squared test methods as a feature selection method in terms of error rate. In the case of junk mails, since the mail body has little text information, it provides insufficient hints to distinguish spam mails from legitimate ones. To address this problem, we follow hyperlinks contained in the email body, fetch contents of a remote web page, and extract hints from both original email body and fetched web pages. A two-phase approach is applied to filter spam mails in which definite hint is used first, and then less definite textual information is used. In our experiment, the proposed two-phase method achieved an improvement of recall by 32.4% on the average over the $1^{st}$ phase or the $2^{nd}$ phase only works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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