Consumer demand for high quality image/video services led to growing trend in image quality enhancement study. Therefore, recent years was a period of substantial progress in this research field. Through careful observation of the image quality after processing by image enhancement algorithms, we perceived that the dark region in the image usually suffered loss of contrast to a certain extent. In this paper, the low-light stretch preprocessing algorithm is, hence, proposed to resolve the aforementioned issue. The proposed approach is evaluated qualitatively and quantitatively against the well-known histogram equalization and Photoshop curve adjustment. The evaluation results validate the efficiency and superiority of the low-light stretch over the benchmarking methods. In addition, we also propose the 255MHz-capable hardware implementation to ease the process of incorporating low-light stretch into real-time imaging systems, such as aerial surveillance and monitoring with drones and driving aiding systems.
In this paper, a method for the design of robust adaptive controller using the heuristic rules of industrial engineers is presented. This scheme works on the basis of heuristic rules and includes a supervisor, a system identifier and a detuner. The supervisor detects onsetting instability based on the analysis of the amplitude and the trend of error signal, also selects running controllers. Upon detecting instability, the controller is switched to a PID algorithm and run recursively until stability is restored. Simultaneously, new input / output data is gathered and the system identifier runs to get critical sensitivity (kc) and critical period(tc). Based on the new values(kc, tc), a GPC controller is redesigned and normal GPC is finally run. The algorithm described in this paper belongs to the supervised adaptive control category with a limited use of heuristic rules. Finally, we show the robust of this scheme by simulated example.
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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제2C권6호
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pp.297-303
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2002
We have developed an on-line ultrasonic detector to monitor partial discharge in an operating transformer. The ultrasonic sensor has 150[KHz] resonance frequency and contains a pre-amplifier with 60[㏈] gain. The on-line ultrasonic detector has 50~300[KHz] frequency band-pass filter to remove electrical and mechanical noises from the transformer. This detector has an ultrasonic signal discrimination algorithm which discriminates ultrasonic signals due to partial discharge in a transformer. A moving average method of ultrasonic signal number was employed to effectively monitor the increasing trend of the partial discharge. This paper describes an experience of partial discharge detection in a 154[㎸] operating transformer using an ultrasonic detector. With regards to gas analysis in oil, C2H2 gas was produced with a warning level in this transformer We detected ultrasonic signals on the transformer steel wall, and estimated the position of partial discharge. With further inspection, we found carbonized marks due to partial discharge on the supporting bolt which fastens the windings.
We propose a semi-parametric model to analyze clustered and interval-censored data; in addition, we plugged-in a gamma frailty to the model to measure the association of members within the same cluster. We propose an estimation procedure based on EM algorithm. Simulation results showed that our estimation procedure may result in unbiased estimates. The standard error is smaller than expected and provides conservative results to estimate the coverage rate; however, this trend gradually disappeared as the number of members in the same cluster increased. In addition, our proposed method was illustrated with data taken from diabetic retinopathy studies to evaluate the effectiveness of laser photocoagulation in delaying or preventing the onset of blindness in individuals with diabetic retinopathy.
A trend in 3D mesh compression is codec design with low computational complexity which preserves the input vertex and face order. However, this added information increases the complexity. We present a fast 3D mesh compression method that compresses the redundant shared vertex information between neighboring faces using simple first-order differential coding followed by fast entropy coding with a fixed length prefix. Our algorithm is feasible for low complexity designs and maintains the order, which is now part of the MPEG-4 scalable complexity 3D mesh compression standard. The proposed algorithm is 30 times faster than MPEG-4 3D mesh coding extension.
Power system deregulation has become a worldwide trend which introduces competition in electric power system in order to realize efficient electricity production and investment. In this regards, it is very important to develop an electricity market simulator so that it is to analyze competitive market and train market operators and market participants. In this paper, we implement the algorithm of determining market clearing price as the first module of unique market simulator. The adopted and suggested algorithm is verified by modelling a simple market with a commercial market simulator(PLEXOS).
Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia is most common abnormal-heart rhythm that may increase mortal risk of a cardiac patient. Thus, it is very important issue to identify the specular portraits of PVC pattern especially from the patient. In this paper, we propose a new method to extract the characteristics of PVC pattern by applying K-means machine learning algorithm on Heart Rate Variability depicted in Poinecare plot. For the quantitative analysis to distinguish the trend of cluster patterns between normal sinus rhythm and PVC beat, the Euclidean distance measure was sought between the clusters. Experimental simulations on MIT-BIH arrhythmia database draw the fact that the distance measure on the cluster is valid for differentiating the pattern-traits of PVC beats. Therefore, we proposed a method that can offer the simple remedy to identify the attributes of PVC beats in terms of K-means clusters especially in the long-period Electrocardiogram(ECG).
As an extension of a previous work by the authors (Song and Esogbue, 2006), a new algorithm for automated modeling of nonstationary seasonal time series is presented in this paper. Issues relative to the methodology for building automatically seasonal time series models and periodic time series models are addressed. This is achieved by inspecting the trend, estimating the seasonality, determining the orders of the model, and estimating the parameters. As in our previous work, the major instruments used in the model identification process are correlograms of the modeling errors while the least square method is used for parameter estimation. We provide numerical illustrations of the performance of the new algorithms with respect to building both seasonal time series and periodic time series models. Additionally, we consider forecasting and exercise the models on some sample time series problems found in the literature as well as real life problems drawn from the retail industry. In each instance, the models are built automatically avoiding the necessity of any human intervention.
Plant monitoring algorithm developments seem to be saturated which means that display system to show the results from the algorithm should be the well-defined and interactive tools for operator's diagnosing, controlling, restoring the abnormal plant situations. On the other hand, very little generalized display design concepts and evaluations are available. Events that are unfamiliar to operators and that has not been anticipated by designers may cause great threats to the nuclear power plant system safety operation. The abstraction hierarchy, considered most popular display design methodology but not generalized for nuclear power plant design space, has ken proposed as a representation frame work that can be adopted to design interfaces and supports operators in diagnosing overlooked events that should have been considered to operate plant safely. However most practical plant display systems do not fully stick to this design concept but partially rely on their philosophy from design experiences. Abstraction hierarchy display design concept will be do scribed and the trend of Advanced Control Room(ACR) CRT design will also be presented with the conventional display for the several type of plants. Consequently this complementary material should be of interest to designer and regulators concerned with nuclear power plant.
Many iterative algorithms like that Picard, Mann, Ishikawa and S-iteration are very useful to elucidate the fixed point problems of a nonlinear operators in various topological spaces. The recent trend for elucidate the fixed point via inertial iterative algorithm, in which next iterative depends on more than one previous terms. The purpose of the paper is to establish convergence theorems of new inertial Picard normal S-iteration algorithm for nonexpansive mapping in Hilbert spaces. The comparison of convergence of InerNSP and InerPNSP is done with InerSP (introduced by Phon-on et al. [25]) and MSP (introduced by Suparatulatorn et al. [27]) via numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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