GIS에서 사용하는 다중 공간 조인은 두 개 이상의 공간 조인이 중첩된 표현이다. 이는 공간 조인에 비해 보다 많은 수행 사간을 필요로 하는데 이를 빠르게 처리하기 위한 병렬화 알고리즘에 대한 연구가 없었다. 이 논문에서는 다중 공간 조인을 다중 공간 여과와 다중 공간 정제로 나누어서 병렬화한다. 그리고, 정제 단계에서 효율적인 정제 수행을 위해 2단계 실행 방법을 제시하는데, 첫번째가 다중 공간 여과의 결과인 후보 객체 테이블에서 발생하는 객체 및 연산의 중복을 제거하기 위한 그래프 생성이고, 두번째가 그래프의 분할에 의한 병렬 정제이다. 그래프에 의한 정제가 그렇지 않은 방법에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였으며 병렬 정제를 위한 태스크 생성 방법은 객체를 정점으로 표현하는 그래프에서의 중복 최소화 분할방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.
The demand for handling images in digital form has increased dramatically in recent years. Digital image compression is required to store and transmit mass information in different from general information. JPEG(Joint Photographic Experts Group) committee founded by CCITT and ISO is define the still-image standard compression/restoration algorithm. JPEG is proposed the standard of grayscale and color still-image compression/restoration. In the image quality, JPEG is applicable to the various applications in which compression is able to from 1/10 to 1/50 without the visible obstacle. In this paper, we proposed that the proposed method enhance the compression ratio which is reducing the higher frequency in order to increasing the spatial redundancy in the image. The proposed method is using the low pass filter in order to reducing the higher frequency. The low-pass filters are using the median filter and convolution filter in the spatial domain, FFT filter in the frequency domain. We acquired the additive compression ratio reducing the higher frequency using the low-pass filter.
The objective of this research is to introduce a method of modal identification for self-adjoint distributed parameter systems using Spatial Fiter. To minimize the spillover effects which come from using the finite discrete sensors by means of discrete measurements, a new mechanism, namely spatial filter which is main subject in this research, is introduced for extracting modal coordinates from sensors' output. As an illustration of the proposed method, two simple numerical examples are also examined.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.259-264
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2006
It is well known that the uncertainty of the covariance parameters of the process noise (Q) and the observation errors (R) has a significant impact on Kalman filtering performance. Q and R influence the weight that the filter applies between the existing process information and the latest measurements. Errors in any of them may result in the filter being suboptimal or even cause it to diverge. The conventional way of determining Q and R requires good a priori knowledge of the process noises and measurement errors, which normally comes from intensive empirical analysis. Many adaptive methods have been developed to overcome the conventional Kalman filter's limitations. Starting from covariance matching principles, an innovative adaptive process noise scaling algorithm has been proposed in this paper. Without artificial or empirical parameters to be set, the proposed adaptive mechanism drives the filter autonomously to the optimal mode. The proposed algorithm has been tested using road test data, showing significant improvements to filtering performance.
Image fusion techniques are widely used to integrate a lower spatial resolution multispectral image with a higher spatial resolution panchromatic image. However, the existing techniques either cannot avoid distorting the image spectral properties or involve complicated and time-consuming decomposition and reconstruction processing in the case of wavelet transform-based fusion. In this study a simple spectral preserve fusion technique: the Smoothing Filter-based Replacement(SFR) is proposed based on a simplified solar radiation and land surface reflection model. By using a ratio between a higher resolution image and its low pass filtered (with a smoothing filter) image, spatial details can be injected to a co-registered lower resolution multispectral image minimizing its spectral properties and contrast. The technique can be applied to improve spatial resolution for either colour composites or individual bands. The fidelity to spectral property and the spatial quality of SFM are convincingly demonstrated by an image fusion experiment using IKONOS panchromatic and multispectral images. The visual evaluation and statistical analysis compared with other image fusion techniques confirmed that SFR is a better fusion technique for preserving spectral information.
Most of the indoor positioning algorithms based on magnetic data mainly focus on reducing the accumulated error of the odometry data, such as signals produced by the inertial sensors. However, in most cases such as positioning by using smartphones in the indoor environment, those approaches seem unfeasible due to the absence of the inertial sensors. Thus, in this paper, we try to study a positioning algorithm exclusively based on the magnetic data. We refer to some thinking from the steps of Particle Filter and conduct an experiment to verify the application of the new algorithm. Besides, we use the variance of the result of the previous step to decrease the area to be matched in the next step, intending to improve the accuracy of the results. The result of the experiment shows that the new algorithm has a high probability to match with accuracy less than 2 meters in a 24 meters by 2.6 meters corridor.
$\textbullet$ Nearest neighbor filter $\textbullet$ Probabilistic nearest neighbor filter $\textbullet$ Probabilistic nearest neighbor filter incorporating numbers of validated measurements $\textbullet$ Probability density function of the NDS $\textbullet$ Simulation results in a clutter environment to verify the performances $\textbullet$ Sensitivity analysis for the unknown spatial clutter density
In this paper, we propose a robust method which can detect and track a high-speed small approaching target in a cluttered environment for Korean Active Protection System. The proposed method uses a temporal and spatial filter, tracking filter to detect and track a single target in consecutive order. And it is comprised of a candidate target detection step, a prior target selection step and a target tracking. Field tests on real infrared image sequences show that the proposed method could stably track a high speed and small target in complex background and target occlusion.
In this paper, we suggest a new system that detects abnormal region of skim. First, an illumination elimination algorithm which uses LAB color model is processed on input facial image to obtain robust facial image for illumination, and then gabor filter is processed to detect the reactivity of discontinuity. And last, the density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN) algorithm is processed to classify areas of wrinkles, dots, and other skin diseases. This method allows the user to check the skin condition of the images taken in real life.
Conventional bipolar surface electromyography(EMG) technique detects only the superimposed electromyographic activity of a large number of motor units due to its low spatial resolution. For the diagnosis of neuromuscular disorder, the information of single MU is required. In this paper, 9 channel array surface electrode system was as designed and MLoG filter was proposed. Also the MCPT(modified convolution processing technique)method was proposed for the improvement of MUAP resolution. For performance evaluation, power spectrum analysis of random data and raw EMG signal comparison of MUAP shape and quantitative estimation of SNR were executed. As a result, the MUAP resolution improvement of 32% was obtained from the standpoint of the signal-to-noise ratio(SNR).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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