This paper presents a simple method for relieving the ambiguity problems within the sub-voxel based surface-fitting approach for the surface construction. ECB algorithm is proposed to avoid the ambiguity problem which is the root of the holes within the resulting polygon based approximation. The basic idea of our disambiguation strategy is the use of a set of predefined modeling primitives (we call SMP) which guarantees the topological consistency of resulted surface polygons. 20 SMPs are derived from the extension of the concept of the elementary modeling primitives in the CB algorithm [3], and fit one to five faces of them to the iso-surface crossing a cell with no further processing. A look-up table which has a surface triangle list is pre-calculated using these 20 SMPs. All of surface triangles in the table are from the faces of SMPs and are stored in the form of edge list on which vertices of each surface triangle are located. The resulted polygon based approximation is unique at every threshold value and its validity is guaranteed without considering the complicated problems such as average of density and postprocessing. ECB algorithm could be free from the need for the time consuming post-processing, which eliminates holes by revisiting every boundary cell. Through three experiments of surface construction from volume data, its capability of hole avoidance is showed.
This paper deals with data association using 3 sets of passive linear array sonars (PUS) geometrically positioned in a Y-shaped configuration, but fixed in an underwater environment. The data association problem is directly transformed into a 3-D assignment problem, which is known to be NP-hard. For generic passive sensors, it can be sotted using conventional algorithms, while it in PLAS becomes a formidable task due to the presence of bearing ambiguity. In particular, we proposed data association method robust to bearing measurements errors by incorporating frequency information and analyze a region of ghost problem by geometrical relation PUS and target. We analyzed the effectiveness of the proposed method by representative simulation in multi-target.
Radar signal analysis of electronic warfare is a technique for identifying a radar type by signal parameters(direction, radion frequency, pulse repetition interval, pulse width, scan period..) extracted from a received radar pulse. However as the modern radar and new threat environments is advanced, radar identification ambiguity arises in the process of identifying the types of radars. In this paper, we analyze the problems of the existing method and propose a new method. This technique determines the validity of the scan period by the difference in the arrival time of the radar pulse and the minimum number of scan period discrimination. Experiments proved that the scan cycle results are derived regardless of the RMS((Root Mean Square) of the input amplitude.
Numerous statistical and machine learning techniques have been studied for automatic text classification. However, because they train the classifiers using only feature vectors of documents, ambiguity between two possible categories significantly degrades precision of classification. To remedy the drawback, we propose a new method which incorporates relationship information of categories into extant classifiers. In this paper, we first perform the document classification using the k-NN classifier which is generally known for relatively good performance in spite of its simplicity. We employ the relationship information from an object-based thesaurus to reduce the ambiguity. By referencing various relationships in the thesaurus corresponding to the structured categories, the precision of k-NN classification is drastically improved, removing the ambiguity. Experiment result shows that this method achieves the precision up to 13.86% over the k-NN classification, preserving its recall.
Sohn Won-Sung;Kim Jae-Kyung;Choy Yoon-Chul;Lim Soon-Bum;Kim Woo-Sung
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.33
no.2
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pp.231-242
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2006
Accurate proofreading Interface requires resolving the ambiguity that occurs when the system determines the relations between the free-form by the user and editing scopes of the document. Proofreading for structure documents such as XML/XHTML involves modification of document structures and modified document also should follow the pre-defined DTD. This paper present a CPI (Context-based Proofreading Interface) based on the XML. The CPI supports free-form drawing of correction marks and provides context-based scope recognition and revision methods. CPI provides both implicit and explicit modification methods for document structures. As a result, the correction mark information produced in this paper includes more accurate scope information than that in other systems.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.6
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pp.651-657
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2011
There exists a high correlation between the ionospheric delays and the integer ambiguity in GPS observation equation, so that the sufficient time span is required to revolve the integer ambiguity. This means that the ambiguity resolution plays a key role especially in rapid-static positioning mode. To analyze the effect of ionospheric disturbances on the positioning accuracy, 02/19/2011 day of dataset was selected processed in rapid-static positioning mode. The total of 141 30-minute sessions were processed, i.e., the estimation procedure started every 10 minutes, and the time-to-fix information of each data interval is obtained. In this study, the analysis is performed by comparing the time-to-fix with the magnitudes of ionospheric delays. The computed correlation coefficient between the time-to-fix and the magnitudes of ionospheric delays is 0.31, which indicates the ionospheric disturbances affect the positioning accuracy in rapid-static positioning mode. Therefore, it is required to collect and process sufficient data when the GPS surveying is performed in unfavorable ionospheric conditions.
One of the most important problems in syntactic analysis is syntactic ambiguities. This paper proposes a parsing system and this system can reduce syntactic ambiguities by using segmentation method and argument information method. The proposed system uses morphemes for the input of syntax analysis system, and syntactic analysis system generates all possible parse trees from the given morphemes. Therefore, this system generates many syntactic ambiguity problems. We use three methods to solve these problems. First is disambiguation method in morphological analysis, second is segmentation method in syntactic analysis processing, and the last method is using argument information. Using these three methods, we can reduce many ambiguities in Korean syntactic analysis. In our experiment, our approach decreases about 53% of syntactic ambiguities.
Yoon, Seong Sik;Lee, Jae Wook;Lee, Taek-Kyung;Ryu, Sang-burm;Lee, Hyeon-Cheol;Lee, Sang Gyu
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.18
no.3
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pp.199-205
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2018
In this study, an imaging mode of the modified SweepSAR is proposed with performance analysis for a high-resolution and wide swath coverage. To reduce the overall antenna size required for the solution of the azimuth ambiguity problem, different pulse repetition frequencies (PRFs) are utilized for different transmitters, respectively. For each imaging mode, system performance parameters are used for simulation, analysis, wide swath prediction, and comparison between conventional ScanSAR mode and SweepSAR mode based on scanon-receive (SCORE). The system parameters of AASR, RASR, and NESZ will be estimated and suggested on the imaging mode by using appropriate reflector antenna with the effectiveness of a modified SweepSAR employing dual channels.
The rapid development of shotgun proteomics is paving the way for extensive proteome profiling, while providing extensive information on various post translational modifications (PTMs) that occur to a proteome of interest. For example, the current phosphoproteomic methods can yield more than 10,000 phosphopeptides identified from a proteome sample. Despite these developments, it remains a challenging issue to pinpoint the true phosphorylation sites, especially when multiple sites are possible for phosphorylation in the peptides. We developed the Phospho-UMC filter, which is a simple method of localizing the site of phosphorylation using unique mass classes (UMCs) information to differentiate phosphopeptides with different phosphorylation sites and increase the confidence in phosphorylation site localization. The method was applied to large scale phosphopeptide profiling data and was demonstrated to be effective in the reducing ambiguity associated with the tandem mass spectrometric data analysis of phosphopeptides.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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