본 논문은 블록 처리 방법을 기반으로 하는 링잉 노이즈 감소 알고리즘을 사용할 때, 블록 불연속 노이즈(Block Discontinuty)를 방지 할 수 있는 중첩 기 반(Overlapped Block) 연산과 Hanning Window에 관련된 것이다. 링잉 노이즈 감소 알고리즘은, 24bit RGB와 블록 기반 연산으로 하며, 수정된 K-means 알고리즘을 바탕으로 한다. 그래서 제안한 중첩 기반 연산은 입력 영상을 여러 단위 블록으로 조각낼 때, 단위 블록의 크기의 반을 중첩 시켜 선택하는 방법이다. $16{\times}16$ 픽셀 크기의 데이터 블록을 데이터 유닛(Data Unit)이 라고 정의하였다. 그 후 처리된 데이터 유닛들을 등방성 분포를 지닌 Hanning Window를 사용하여 중첩된 데이터에서 원 이미지 형태로 복원하였다. 최종적으로 언급된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 링잉 노이즈를 가진 이미지를 기존 방법(비 중첩 기반 연산)과 제안한 알고리즘으로 처리함으로써 각각의 결과를 비교하였다.
CELP 계열 음성부호화기는 대략 4.8kbps의 전송률로 음질 면에서 우수한 특성을 지닌다. 이중에서 인터넷폰과 화상회의를 위해 개발되어진 G.723.1 음성부호화기는 5.3kbps ACELP와 6.3kbps MP-MLQ 이중 전송률로 구성된다. 본 논문에서는 CELP 계열 음성부호화기의 음질 개선을 위해 가변 윈도우를 이용한 새로운 스펙트럼 분석 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서는 스펙트럼 분석시 고정 윈도우를 사용하기 때문에 합성음의 스펙트럼의 경우 왜곡이 발생한다. 그러므로 스펙트럼 누설을 최소화하기 위해 조절되어진 윈도우를 사용하였다. 제안한 알고리즘을 G.723.1 ACELP에 적용한 실험결과에서 스펙트럼 왜곡은 0.084dB 정도 감소, 잔차 에너지는 6.3$\%$ 감소하였으며 이에 반해 MOS는 0.1 정도 개선되었다.
An ensemble Kalman filter (EnKF) with Weather Research and Forecasting (WRF) Model is applied for Typhoon Wukong (200610) to investigate the performance of ensemble forecasts depending on experimental configurations of the EnKF. In addition, the ensemble sensitivity analysis is applied to the forecast and analysis ensembles generated in EnKF, to investigate the possibility of using the ensemble sensitivity analysis as the adaptive observation guidance. Various experimental configurations are tested by changing model error, ensemble size, assimilation time window, covariance relaxation, and covariance localization in EnKF. First of all, experiments using different physical parameterization scheme for each ensemble member show less root mean square error compared to those using single physics for all the forecast ensemble members, which implies that considering the model error is beneficial to get better forecasts. A larger number of ensembles are also beneficial than a smaller number of ensembles. For the assimilation time window, the experiment using less frequent window shows better results than that using more frequent window, which is associated with the availability of observational data in this study. Therefore, incorporating model error, larger ensemble size, and less frequent assimilation window into the EnKF is beneficial to get better prediction of Typhoon Wukong (200610). The covariance relaxation and localization are relatively less beneficial to the forecasts compared to those factors mentioned above. The ensemble sensitivity analysis shows that the sensitive regions for adaptive observations can be determined by the sensitivity of the forecast measure of interest to the initial ensembles. In addition, the sensitivities calculated by the ensemble sensitivity analysis can be explained by dynamical relationships established among wind, temperature, and pressure.
암반구조물의 역학적 안정성과 수리적 특성을 분석하는데 있어 암반절리는 매우 중요한 역할을 한다. 방향, 크기, 체적빈도, 위치 등 대부분의 암반절리 파라미터들은 일반적으로 통계적인 기법에 의해 분포로 나타낸다. 본 연구에서는 이러한 암반절리 파라미터들 중 가장 불확실성이 큰 크기분포를 추정하는데 요구되는 Joint Center Volume(JCV) 산정 기법에 대해 분석하고, 조사창의 형상과 관계없이 적용할 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 기존 JCV의 이론적 산정법은 평면 조사창에만 적용이 가능하고, 전수조사 기법은 절리선 종류의 제약 및 해석시간 문제 등의 한계를 보였다. 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 JCV를 산정하여, 조사창 형상 및 절리선 종류의 제약이라는 한계를 극복하고자 하였다. 제안된 기법은 곡면형, 터널형과 같은 비평면 조사창에서의 추정결과를 통해 적용성을 검증하였다.
There have been proposed two types of low bit rate vocoder upto now : One is MBE type using the spectrum modeling and another is CELP type using the hybrid coding method. CELP type vocoder has mainly studied between them. Specially, much of intensity is concentrated in CELP vocoder due to the emergence of Internet Phone and PCS in a domestic. In order to improve the speech quality in CELP vocoder, in this paper, we proposed a new spectrum analysis algorithm with variable window, In CELP vocoder, the spectrum of the synthesised speech signal is distorted because the fixed size windows is used for spectrum analysis. So we have measured the spectral leakage and in order to minimize the spectral leakage have adjusted the window size. Applying this method G.723.1 ACELP, we can get SD(Spectral Distortion) reduction 0.084(dB), residual energy reduction 6.3% and MOS(Mean Opinion Score) improvement 0.1.
This study aims at proposing a direction of improving the efficiency in Korean information technology(IT) industry. In the face of re-engineering which has been done in most industries, it is very important to assess the validity of their restructuring or M&A based on the future efficiency. At first, by using the DEA/WINDOW, we will evaluate how the 30 firms are efficient for outputting their performance with respect to the profit realization and market ability. Then, in order to propose the direction of the efficiency improvement and suitable restructuring strategy, we will clarify how the efficiency of IT firms depends on their firm size. Finally, we will analyze their 'economy of scale' and also reveal how their economy of scale depends on the firm size based on return-to-scale(RTS).
There have been proposed two types of low bit rate vocoder upto now : One is MBE type using the spectrum modeling and another is CELP type using the hybrid coding method. CELP type vocoder has mainly studied between them. Specially, much of intensity is concentrated in CELP vocoder due to the emergence of Internet Phone and PCS in a domestic. In order to improve the speech quality in CELP vocoder, in this paper, we proposed a new spectrum analysis algorithm with variable window. In CELP vocoder, the spectrum of the synthesised speech signal is distorted because the fixed size windows is used for spectrum analysis. So we have measured the spectral leakage and in order to minimize the spectral leakage have adjusted the window size. Applying this method G.723.1 ACELP, we can get SD(Spectral Distortion) reduction 0.084(dB), residual energy reduction 6.3% and MOS(Mean Opinion Score) improvement 0.1.
본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.
본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
This paper introduces robust tracking algorithm for fast and erratic moving object. CAMSHIFT algorithm has less computation and efficient performance for object tracking. However, the method fails to track a object if it moves out of search window by fast velocity and/or large movement. The size of the search window in CAMSHIFT algorithm should be selected manually also. To solve these problems, we propose an efficient prediction technique for fast movement of object using Kalman Filter with automatic initial setting and variable configuration technique for search window. The proposed method is compared to the traditional CAMSHIFT algorithm for searching and tracking performance of objects on test image frames.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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