A Left-turn Priority Algorithm of Heavy-Duty Trucks for Reducing Greenhouse Gas

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 건설환경공학부, 2013. 2. 고승영.대형 화물차는 승용차에 비해 10배 이상의 높은 온실가스 배출계수를 가지며, 정지 후 출발할 때의 온실가스 배출량은 급격히 높아지는 추세를 나타낸다. 또 대형 화물차는 필요회전반경이 크고 가·감속능력이 떨어지기 때문에 신호 교차로 내 대기행렬의 선두에 있을 경우 일반차량의 지체가 증가하게 되는 결과를 초래한다. 따라서 본 연구에서는 신호 교차로에서 대형 화물차의 정지로 인해 야기되는 온실가스 배출을 완화할 수 있도록 우선권을 부여하는 우선신호 알고리즘을 개발하여, 대형 화물차로 인한 악영향이 가중되는 좌회전 현시에 적용한다. 또 화물차 우선신호 적용으로 인해 발생할 수 있는 일반차량의 지체 증가를 완화하기 위해 두가지 보상 대안을 수립하였다. 대형 화물차의 정지 감소로 인한 Emission 감축 효과 여부를 PARAMICS 시뮬레이션과 CMEM(Comprehensive Modal Emissions Model)을 이용하여 효과를 분석한다. 분석 결과, 비첨두시의 3지 신호 교차로에서 대형 화물차에 지속적으로 우선권을 부여하는 것이 온실가스 및 연료소모량 감축에 효과가 있는 것으로 분석되었고, 대형 화물차의 정지 감소로 인해 총통행시간도 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구는 대형 화물차의 진·출입 통행이 많은 공단지역 혹은 물류거점시설 앞 교차로에 우선신호 적용을 판단할 만한 기초 연구가 되리라 사료된다.제1장 서론 제2장 이론적 배경 및 선행연구 고찰 제3장 대형 화물차 우선신호 제어 방법 제4장 효과분석 제5장 결론 및 향후 연구과제 참고문헌Maste

Poisson-Gaussian Noise Reduction Using Hidden Markov Models with Contourlet

With dramatic increase of spatial resolution of image sensors, the number of photon collected at each pixel has decreased. Thus, the influence of the Poisson noise, which is signal dependent, has become prominent over signal independent Gaussian noise. Especially, a host of image systems such as fluorescence microscopy and astronomical applications can detect a limited number of photons due to various physical constraints. The images acquired under these conditions have low-SNR including signal dependent noise. A number of researchers have developed denoising algorithms to enhance image qualities. However, most of research assumes that noise has Gaussian probability distribution which is signal-independent. In this paper, I propose noise reduction algorithms for noisy images which can be modeled as a combination of Poisson and Gaussian probability distribution. To remove noise, it is essential to separate noise from the true image, which is hard in the image domain. Therefore many denoising algorithms have been performed in frequency domain. Wavelet transformation (WT) is widely used in noise reduction, because it has properties of spatial domain and frequency domain simultaneously. However, WT cannot represent smooth contours compactly, while it is good at isolating discontinuities at edge points. To overcome the drawback, new transforms such as contourlet have been developed. Contourlet transformation provides the information of the directional components in images as well as dividing images into high and low frequency components using Laplacian pyramid (LP) filter and directional filter bank (DFB). Thus the proposed algorithm adopts contourlet transformation instead of WT. I also apply Hidden Markov Models (HMMs) for efficient noise reduction with a modeling framework that neatly describes the horizontal and vertical dependencies which are the properties of transform coefficients of natural images. The HMM algorithm adopts an independent mixture model to match the non-Gaussian nature of the wavelet coefficients and hidden Markov models to characterize the key dependencies between the wavelet coefficients. Furthermore, this method estimates optimal HMM parameters using expectation maximization (EM) algorithm and performs noise reduction with Bayesian estimation. In this paper, an effective denoising algorithm for Poisson-Gaussian noise is proposed using contourlet transformation. We supplement cycle spinning and Wiener filtering to achieve further improvements. We finally show experimental results with simulations and fluorescence microscopy images and demonstrate improved performance of the proposed approach through extensive comparisons with state-of-the-art techniques.;영상 센서의 해상도가 기하급수적으로 증가하면서 화소 하나당 수집되는 광자의 수가 감소하여 신호 의존적인 Poisson 잡음의 영향이 커지게 되었다. 특히 형광 현미경이나 천체 망원경 등의 많은 영상 기기들이 다양한 물리적 제약에 의해 적은 수의 광자만이 수집된다. 이와 같은 환경에서 취득되는 영상은 신호 의존적인 잡음이 포함된 낮은 SNR을 가지게 된다. 영상 잡음을 제거하기 위한 후처리 과정으로 여러 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구에서 잡음을 신호와 독립적인 Gaussian 분포로 가정하고 있다. 본 연구에서는 형광 현미경 영상과 같이 영상잡음이 Poisson 분포와 Gaussian 분포의 합으로 모델링 되는 영상의 잡음 감소 방법에 대하여 연구하였다. 잡음을 제거하기 위해서는 획득한 영상으로부터 원본의 영상과 잡음을 따로 분리해야 한다. 영상 도메인에서 이를 분리하기는 어렵기 때문에, 주파수 영역에서 잡음을 제거하려는 연구가 이루어져 왔다. 웨이블렛 변환은 주파수 영역과 공간 영역 특성을 동시에 지니고 있어서 영상 잡음 감소에 널리 사용되고 있다. 그러나 웨이블렛은 모서리 점에서의 불연속성은 잘 표현하나 곡선의 윤곽선을 충분히 반영하지 못한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 contourlet 변환과 같은 새로운 알고리즘들이 개발되었다. Contourlet은 Laplacian Pyramid (LP) 필터와 Directional Filter Bank (DFB)를 사용하여 영상을 고주파와 저주파로 나눌 뿐만 아니라 영상의 방향성분의 정보를 제공하는 장점이 있다. 또한 본 연구에서는 웨이블렛 계수들 간의 특성인 수평적 의존성과 수직적 의존성을 잘 모델링하여 잡음 제거를 효과적으로 수행하기 위하여 hidden Markov model (HMM)을 적용하였다. HMM 알고리즘은 웨이블렛 계수의 non-Gaussian 특성을 반영하기 위해 independent mixture 모델을 사용하고 계수들 간의 의존성을 표현하기 위해 hidden Markov chain과 hidden Markov tree를 사용한다. 그리고 expectation maximization (EM) 알고리즘을 이용하여 HMM 매개 변수를 찾고 Bayesian 추정법으로 잡음 감소를 수행한다. 본 논문은 기존 웨이블렛 기반의 HMM 알고리즘을 contourlet 기반으로 바꾸고 Poisson-Gaussian 잡음 추정 방법을 이용하여 Poisson-Gaussian 잡음에 대해 효과적으로 잡음을 감소시키는 방법을 제안하였다. 성능을 더욱 향상시키기 위해 cycle spinning과 Wiener filtering을 추가하여 그 효과를 향상시켰다. 여러 실험 영상들에 대해 Poisson-Gaussian 잡음의 강도와 비율을 달리하여 실험하였고, 기존의 최신 기술과 비교하여 low-count 영상들에 대해 효과적임을 입증하였다. 또한 형광 현미경으로 촬영한 실제 low-count 영상의 잡음 제거 성능이 우수한 것을 확인하였다.I. 서론 1 A. 연구 배경 및 목적 1 B. 연구 내용 5 C. 논문 구성 5 II. 잡음 모델링 및 추정 7 A. 잡음 모델 7 B. 잡음 추정 알고리즘 9 C. 실험과정 및 결과 18 III. 기존 잡음 제거 방법 22 A. Thresholding 방법 22 1. Hard threshold 22 2. Soft threshold 23 3. Semi-soft threshold 23 B. Bayesian 추정법 24 C. Block matching 3D (BM3D) image denoising 26 D. 분산 안정화 변환 32 1. Poisson 분포를 위한 기존 Anscombe 변환 33 2. Poisson-Gaussian 분포를 위한 확장된 Anscombe 변환 35 E. Poisson-Gaussian unbiased risk estimate-linear expansion transform(PURE-LET) 36 IV. 제안하는 방법 41 A. Hidden Markov Models (HMM) 41 B. 새로운 변환 방식: curvelet과 contourlet 변환 46 1. Curvelet 46 2. Contourlet 50 C. Poisson-Gaussian 잡음 감소를 위한 contourlet HMM (Bayesian 추정법 사용) 56 D. Poisson-Gaussian 잡음 감소를 위한 contourlet HMM (Soft thresholding 방법 사용) 60 V. 실험 방법 및 결과 64 A. 실험방법 64 B. 실험 결과 및 분석 65 VI. 결론 82 참고문헌 84 Appendix Ⅰ: Hidden Markov tree를 위한 expectation maximization 알고리즘 90 Appendix Ⅱ: Contourlet과 directional multiresolution 분석 97 Abstract 10

고속/저전력 디지털 IF 구현을 위한 최적의 FIR 필터 설계

Digital IF(Intermediate Frequency) 처리단과 같은 고속과 저전력을 요구하는 필터에서 CIC(Cascaded Integrator-Comb) 데시메이션 필터와 덧셈기만을 사용하여 CSD(Canonical Signed Digit)형의 필터계수들을 구현하는 구조가 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 CIC(Cascaded Integrator-Comb) 데시메이션 필터의 주파수응답을 향상시키는 새로운 필터 구조를 제안한다. 기존의 방식은 CIC 필터의 통과대역 특성은 향상시키나, Aliasing 대역의 감쇠특성은 조금 나빠지는 단점을 갖고 있다. 그러나 이 논문에서는 통과대역의 특성은 기존의 방식보다 우수하며, 동시에 Aliasing 대역의 감쇠특성도 매우 향상시키는 IFOP(Interpolated Fourth-Order Polynomials) 필터를 제안한다. 제안된 필터는 4차의 필터이나 곱셈이 1개만 필요한 구조이므로 부가적인 연산량이 적으며, 또한 선형위상의 특성을 갖고 있으므로 CIC 필터의 선형위상 특성을 그대로 유지할 수 있다. 마지막으로 기존의 주파수응답 향상 기법들과 제안된 필터의 구현 비용을 비교하였다. 또한, 본 논문에서는 CSD형의 선형위상 FIR(Finite Impulse Response) 필터에서 수직의 공통패턴을 공유하는 구조를 제안한다. 선형위상 FIR 필터를 CSD형의 코드를 사용하여 구현할 때에, 선형위상의 계수대칭의 특성 때문에 수평 공통패턴의 방식이 사용되어 왔다. 그러나 본 논문에서는 선형위상 필터는 근접해 있는 계수들끼리 근사의 값을 갖기 때문에 MSB가 같다는 것을 이용하여 수직 공통패턴을 사용하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 구현의 정세도가 낮을수록, 구현하는 탭의 길이가 길수록 더욱 효과가 큼을 예제를 통하여 보였다. 따라서 제안된 방식은 고속/저전력 구현을 요하는 이동 통신용 필터에서 사용하기에 적합한 필터임을 보였다. ; In the high-speed/low-power digital filter applications like wireless communication systems, CIC(Cascaded Integrator-Comb) decimation filters and CSD(Canonical Signed Digit) linear phase finite impulse response(FIR) filter structures are widely investigated. In this paper, a new filter structure to improve frequency response characteristics in CIC(Cascaded Integrator-Comb) decimation filters is proposed. Conventional filters improve passband characteristics, but they make worse aliasing band characteristics. In this paper, we propose a new filter which is called IFOP(Interpolated Fourth-Order Polynomials). By using this proposed filter, passband droop and aliasing band attenuation are simultaneously improved. Since proposed filter needs only one multiplication, computation is not much. And overall linear phase characteristics are maintained since the proposed filter is also linear phase. Finally, implementation cost of the proposed filter is compared with those of conventional filters. Moreover, we propose a high-speed/low-power CSD linear phase FIR filter structure using vertical common sub-expression. In the conventional linear phase CSD filter, horizontal common sub-expressions are utilized due to the inherent horizontal common sub-expression of symmetrical filter coefficients. We use the fact that their MSBs are also equal since adjacent filter coefficients have similar values in the linear phase filter. Through the examples, it is shown that our proposed structure is more efficient in case that precision of implementation is lower, and tap length are longer.I. 서론 = 1 1.1 연구 배경 = 1 1.2 연구 내용 및 목적 = 4 II. CIC 필터 = 5 2.1 CIC 필터 개념 = 5 2.2 기존 CIC 필터의 특성 개선 방법 = 9 2.2.1 Sharpening기술을 사용한 CIC 필터의 특성개선 = 9 2.2.2 ISOP 필터를 사용한 CIC 필터의 특성개선 = 10 2.3 Interpolated Fourth-Order Polynomial을 사용한 CIC 필터 = 12 2.4 모의 실험 및 결과 분석 = 16 III. CSD 필터 = 19 3.1 CSD(Canonical Signed Digit)의 개념 = 19 3.2 기존 CSD 필터 = 21 3.3 선형위상 FIR CSD 필터의 덧셈의 수 감소를 위한 기존 방식 = 23 3.4 선형위상 FIR CSD 필터의 덧셈의 수 감소를 위한 본 연구가 제안하는 방식 : 기존의 방식과 비교한 덧셈의 수 감소효과 = 28 3.4.1 기존의 수평 공통패턴을 사용하는 방식 = 28 3.4.2 수직 공통패턴을 사용하는 방식 = 31 3.5 설계 예제 = 33 3.5.1 예제 1 = 33 3.5.2 예제 2 = 42 IV. 결론 = 44 참고문헌 = 45 별첨1 = 47 별첨2 = 48 별첨3 = 50 영문초록 (ABSTRACT) = 5

Compensation of image distortion on an arbitrary surface

When images are projected on an arbitrary surface, people expect to see distortion-free images. Therefore, we need to compensate for the geometric distortion on the camera image plane. To make a geometric compensated image, we can use feature matching between a projector image and a camera image and compare the position. We propose a feature matching method using sequential binary point patterns without the projector and synchronized camera. We verify the compensation method by experiments on the arbitrary surface. © 2015 IEEE.ASCS Publications;IEEE;IEEE Computer Society;IEEJ;Orio

Low-power CSD linear phase FIR filter structure using vertical common sub-expression

A high-speed/low-power canonic signed digit (CSD) linear phase finite impulse response (FIR) filter structure using vertical common sub-expression is proposed. In the conventional linear phase CSD filter, the horizontal common sub-expression method (see Hartley, 1996) has been widely utilised due to the inherent symmetrical filter coefficients. However, use has been made of the fact that the most significant bits of adjacent filter coefficients in the linear phase filter are also equal since they have mostly similar values. Through the example, it is shown that the proposed structure is more efficient in the case where bit precision of implementation is lower

Functional connectivity change of the rat brain in response to sensory stimuli using functional near-infrared brain imaging

Diffuse optical tomography; Functional brain connectivity; Hemodynamic response; Mous

A novel 3-D color histogram equalization method with uniform 1-D gray scale histogram

The majority of color histogram equalization methods do not yield uniform histogram in gray scale. After converting a color histogram equalized image into gray scale, the contrast of the converted image is worse than that of an 1-D gray scale histogram equalized image. We propose a novel 3-D color histogram equalization method that produces uniform distribution in gray scale histogram by defining a new cumulative probability density function in 3-D color space. Test results with natural and synthetic images are presented to compare and analyze various color histogram equalization algorithms based upon 3-D color histograms. We also present theoretical analysis for nonideal performance of existing methods. © 2011 IEEE

Local in vivo shimming using adaptive passive shim positioning

A subject-specific local in vivo passive shimming method, focusing on the prefrontal and temporal regions, is proposed. The aim of the investigation is to show that subject variability exists in optimal passive shimming and that the proposed method can be effectively used to overcome these differences. A shimming structure capable of adjusting the position of the passive shims to within a millimeter resolution is built. The optimal shim positions for each individual subject are computed from obtained field map using a convex optimization algorithm. Passive shim experiments at predetermined fixed shim positions vs. individually adjusted shim positions were performed and compared. The results show that intersubject variability exists in the optimal shim positions and that the location-sensitive method proposed can be useful for improving main field homogeneity in vivo. © 2011 Elsevier Inc

Estimation of multiexponential fluorescence decay parameters using compressive sensing

Fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) is a microscopic imaging technique to present an image of fluorophore lifetimes. It circumvents the problems of typical imaging methods such as intensity attenuation from depth since a lifetime is independent of the excitation intensity or fluorophore concentration. The lifetime is estimated from the time sequence of photon counts observed with signal-dependent noise, which has a Poisson distribution. Conventional methods usually estimate single or biexponential decay parameters. However, a lifetime component has a distribution or width, because the lifetime depends on macromolecular conformation or inhomogeneity. We present a novel algorithm based on a sparse representation which can estimate the distribution of lifetime. We verify the enhanced performance through simulations and experiments. (C) The Authors. Published by SPIE under a Creative Commons Attribution 3.0 Unported License. Distribution or reproduction of this work in whole or in part requires full attribution of the original publication, including its DOI