The objective of this investigation is to establish a simple yet effective block adjustment procedure for the orthorectification of multi-orbit satellite images. The major works of the proposed scheme are: (1) adjustment of satellite‘s orbit accurately, (2) calculation of the error vectors for each tie point using digital terrain model and ray tracing technique, (3) refining the orbit using the Least Squares Filtering technique and (4) generation of the orthophotos. In the process of least squares filtering, we use the residual vectors on ground control points and tie points to collocate the orbit. In orthorectification, we use the indirect method to generate the orthoimage. Test areas cover northern Taiwan. Test images are from SPOT 5 satellite. Experimental results indicate that proposed method improves the relative accuracy significantly.
In this review, we introduce the non-parametric Bayesian filtering algorithm known as the point-mass filter (PMF) and discuss recent studies related to it. PMF realizes Bayesian filtering by placing a deterministic grid on the state space and calculating the probability density at each grid point. PMF is known for its robustness and high accuracy compared to other nonparametric Bayesian filtering algorithms due to its uniform sampling. However, a drawback of PMF is its inherently high computational complexity in the prediction phase. In this review, we aim to understand the principles of the PMF algorithm and the reasons for the high computational complexity, and summarize recent research efforts to overcome this challenge. We hope that this review contributes to encouraging the consideration of PMF applications for various systems.
This study was conducted to provide fundamental data for design of air inflating apparatus of air-inflated double-layer plastic greenhouse. The variation of static pressure in air tube for different fans and filters, filtering performance for various kinds of filters and destruction phase of experimental greenhouse collapsed by excessive static pressure in air space were analyzed. The general type of forward centrifugal fan was recommended for inflating air space in air-inflated double-layer plastic greenhouse. The experimental greenhouse was collapsed down by excessive static pressure just like fallen by heavy snow load acting on it. The static pressure in air tube without filter decreased linearly as the number of outlet openings increased. But the pressure in air tube with filter declined quadratically, the decremental ratio diminished by the increase of outlet openings. The higher filtering efficiency and the greater decrements of static pressure in air tube, the larger capacity fan was required for maintaining proper static pressure in air space. Because the porosities of filter were blocked by dust as time goes by, the static pressure in air tube with filter decreased. The higher filtering efficiency, the less decremental ratio of static pressure in air tube as time passes by. Considering the filtering efficiency, decrement of static pressure and thickness of filter, the 5mm thickness filter of 75% efficiency was recommended for air inflating filter of air-inflated double-layer plastic greenhouse.
본 논문에서는 기업교육에 있어서 e-Learning을 효과적으로 실현하기 위해 Information Filtering을 제안하고자 한다. 사용자 profile에 기반하여 지식 경영상 시스템을 기업교육에 도입함으로써 정보 검색 시 term space에서 모든 단어를 vector로 나타내어, 사용자 profile과 비교 측정하여 다음 유사한 측정을 통해서 원하는 정보 문서를 사용자에게 제공한다. Information Filtering의 도입으로 사용자의 흥미 변화에 맞춰 다이나믹하게 공급되는 학습 문서속에서 기업을 위한 e-Learning으로 경영성과를 높이는 하나의 전력을 제시한다.
For text categorization task, distinctive text features selection is important due to feature space high dimensionality. It is important to decrease the feature space dimension to decrease processing time and increase accuracy. In the current study, for text categorization task, we introduce a novel statistical feature selection approach. This approach measures the term distribution in all collection documents, the term distribution in a certain category and the term distribution in a certain class relative to other classes. The proposed method results show its superiority over the traditional feature selection methods.
정보기술을 활용하여 의상결정에 꼭 필요한 정보만을 걸러내는 작업의 중요성이 점점 증가하고 있다. 이러한 상황에서 정보필터링(information filtering)이란 말은 정보를 필요로 하는 사람에게 정보를 선별, 배포하는 다양한 과정을 표현하기 위해 사용되어 왔다. 이 글에서는 전자정보의 폭발적인 증가와 함께 주로 인터넷과 같은 정보생산 및 전달공간에서 시스템을 통해 자동으로 수행되고 있는 정보필터링에 대해서 이론적으로 정리하고, 최근 활발하게 개발 활용되고 있는 정보필터링을 이용한 주문형 정보서비스에 대해서 조사 분석해 보았다.
최근 들어 이동 통신 분야에서 이동하는 고객을 위한 위치 기반 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동객체 응용의 경우 갱신 연산이 많고, 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 윈도우 나 원형 형태의 범위질의는 위치 기반 서비스에서 중요한 질의 중 하나이다. 이러한 범위질의에서는 부분 포함된 셀과 완전 포함된 셀을 구분해야할 필요가 있다. 또한 올바른 한정된 객체를 골라내기 위해 시간 영역을 고려할 필요성이 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 2번째 단계에 고정 그리드 구조를 적용한 2단계 인덱스 구조를 적용한다. VP 필터링과 윈도우 셀 필터링 기법을 이용한 공간 셀 필터링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 필터링 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 필터링 조합을 가지고 다양한 윈도우 질의와 원 질의에 대해서 실험 결과를 보인다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권4호
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pp.371-378
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2011
In this paper, the wavelet denoising techniques using thresholding method are applied to the low cost micro electromechanical system (MEMS)-global positioning system(GPS) integrated system. This was done to improve the navigation performance. The low cost MEMS signals can be distorted with conventional pre-filtering method such as low-pass filtering method. However, wavelet denoising techniques using thresholding method do not distort the rapidly-changing signals. They can reduce the signal noise. This paper verified the improvement of the navigation performance compared to the conventional pre-filtering by simulation and experiment.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제3권1호
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pp.86-94
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2002
The initial alignment of inertial platform for navigation system was considered. An adaptive filtering technique is developed for the system with unknown and varying sway disturbance. It is assumed that the random sway motion is the second order ARMA(Auto Regressive Moving Average) model and performed parameter identification for unknown parameters. Designed adaptive filter contain both a Kalman filter and a self-tuning filter. This filtering system can automatically adapt to varying environmental conditions. To verify the robustness of the filtering system, the computer simulation was performed with unknown and varying sway disturbance.
Kim, Jae-Hyuk;Park, Sang-Young;Kim, Young-Rok;Park, Eun-Seo;Jo, Jung-Hyun;Lim, Hyung-Chul;Park, Jang-Hyun;Park, Jong-Uk
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제28권3호
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pp.183-192
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2011
The current study analyzes the effects of the scaling parameters of the batch unscented transformation on precision satellite orbit determination. Satellite laser ranging (SLR) data are used in the orbit determination algorithm, which consists of dynamics model, observation model and filtering algorithm composed of the batch unscented transformation. TOPEX/Poseidon SLR data are used by utilizing the normal point (NP) data observed from ground station. The filtering algorithm includes a repeated series of processes to determine the appropriate scaling parameters for the batch unscented transformation. To determine appropriate scaling parameters, general ranges of the scaling parameters of ${\alpha}$, ${\beta}$, k, $\lambda$ are established. Depending on the range settings, each parameter was assigned to the filtering algorithm at regular intervals. Appropriate scaling parameters are determined for observation data obtained from several observatories, by analyzing the relationship between tuning properties of the scaling parameters and estimated orbit precision. The orbit determination of satellite using the batch unscented transformation can achieve levels of accuracy within several tens of cm with the appropriate scaling parameters. The analyses in the present study give insights into the roles of scaling parameters in the batch unscented transformation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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