This paper proposes an adaptive motion estimation algorithm using the temporal continuity of motion. We set up a squared global search region (GSR), which basically corresponds to the search region of FSA, and non-squared adaptive local search regions (LSRs), the positions for which are predicted by the motion vectors of the temporal neighbor blocks, are constructed in the GSR. The previous frame blocks that possibly have effects on the current block are to be the temporal neighbor blocks. Because motion estimation is only performed in the areas made by LSRs, we can estimate motion more correctly and reduce processing time. Experimental results show that the proposed method can enhance visual qualities with significant reductions of complexity by reducing search regions, when compared to the conventional methods.
Differential equations and their solutions were formulated to describe the deflection of the tapered, nonuniform thickness and width's temple, clamped at one end while the perpendicular force is acting on the other end which is freely suspended. The model was derived based on laws of continuity at every point inside the elastic medium that the deflection, tangent slope, bending moment, shearing force must be continuous within the medium. The model is found to be in good agreement with measurements on the beta titanium temple with the correlation 0.992 and p=0.999(Chi test). Therefore it is possible to predict the effect of various temple parameters such as elastic modulus, thickness, width on the deflection of the temples being considered.
공항의 용량측정은 수요군의 흐름에서 발생하는 소비시간분석을 요구하며 공항체계 의 대부분 시설에서는 흐름의 시간변위를 연속대기례에 의한 비효율적방법으로 예측할수도 있으나 청사내의 여객동선에 대해서는 여러 시설을 활용하려는 여객의 선택선호로 인하여 확률적 접근이 바람직하다. 본 논문은 공항의 청사내에서 부대시설에 의하여 소비되는 여객 의 이완시간을 예측하는 모형을 개발하였다. 총이완시간은 여객이 각 시설을 이용하는 확률 과 이용시간의 기대치에 대한 함수로서 계산되었으며 정상적인 여객의 동선이 이들 시설에 의하여 영향을 받을 경우에만 정의되도록 하였다. 이 이완도는 연속된 청사의 기능시설에 대한 여객동선분포의 입력과 출력을 설명하는데 쓰이게 되며 나아가서는 청사전반의 용량산 정을 위한 지표를 제공한다. 모형 검증을 위한 자료는 매표대와 보안검사대 사이의 부대시 설을 중심으로 수집되었으며 자료의 특성과 모형의 심요성이 논의되었다.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2002.02a
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pp.585-591
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2002
국내에서 개발된 연속식 현미조절기를 이용한 현미 가수처리 여부에 따른 도정수율의 변화를 알아보기 위해 경남 진주 농협 미곡종합처리장, 경기 여주의 미곡종합처리장 및 경기 용인의 농협 미곡종합처리장에서 검증실험을 실시하였다. 현미의 조절을 위한 가수처리 여부에 관한 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 조질에 따른 현미 함수율의 측정값과 예측값의 차이는 진주, 여주의 경우는 각각 0.07%, 0.13%로 미소하게 나타났으며, 용인의 경우는 0.18%로 예측값이 낮게 나타났다. 2. 쇄미 발생량을 분석한 결과, 진주 농협의 경우 2.85 kg, 여주 농협의 경우 5.47 kg, 용인 농협의 경우 5.47 kg 감소되는 것으로 나타났다. 3. 도정수율 변화는 진주농협 1.21 %, 여주 0.87%, 용인 농협 1.00%의 상승을 보였다.
본 연구에서는 거시적 연속교통류 모형에 바탕을 둔 도시고속도로로 시뮬레이션모형의 개발이 시도되었다. 이 모형은 simple continuum model에 통행수요모형 기능을 강화시킨 것으로서 기존 연속교통류 시뮬레이션모형의 단점을 개선하였다. 제안된 시뮬레이션모형은 정산과정을 거쳐 미국 도시고속도로에서 수집한 현장자료에 의해 평가되었다. 특히 링크의 목적지별 차량대수 추정, 실시간 O-D추정의 문제가 확장칼만필터의 형태로 접근되었으며, 개발된 시뮬레이션모형을 ATMS전략에 활용하는 방안이 개발·평가되었다. 이들 전 과정을 통합한 모수적응적 모형(Parameter Adaptive Model)에 의해 교통량을 실시간으로 예측(Real time traffic prediction)하는 방법을 제안하였으며 현장자료에 의해서 평가되었다.
수학의 세계에서 진정 우리가 배워야 할 것은 생각하는 수학적 힘의 양성과 현실에서 그것을 이용하여 예측력을 향상시키는 것이라고 생각한다. 수학적 힘을 현실세계에 적용, 분석할 수 있는 것 중 그 틀이 구조적이고 수학적 성향을 가지고 있는 제도에 관한 건은 가장 적합한 소재이다. 본 논문은 많은 제도 중 하나인 편입학제도를 수학에서 중요한 개념인 연속성을 이용하여 위상수학적으로 접근하여 살펴보고 그에 대한 문제점과 나아갈 방향을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.321-324
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2006
인터넷과 인트라넷의 확산에 따라, 스트림 데이터 처리 (stream data processing) 와 같은 새로운 분야가 등장하게 되었다. 스트림 데이터의 특징은 실 시간적이고 연속적으로 생성된다는 것이다. 따라서 기존의 질의 처리와는 달리 질의 또한 연속적으로 처리된다. 본 논문에서는 시간에 따라서 예측할 수 없게 특성이 바뀌는 데이터 스트림에 대한 처리에 대하여 다룬다. 특별히, 본 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의문을 구성하는 연산자들 간의 효율적인 수행 순서 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시스템의 부담을 적게 주면서도 데이터의 변화에 따라 수행 순서를 변화시킨다. 또한 본 논문에서는 고정 연산자 순서와 비교하여 제안한 기법의 우수성을 보였다.
The objective of this study is to assess Sejong University River Forecast (SURF) model which consists of a continuous rainfall-runoff model and measured streamflow assimilation using ensemble Kalman filter technique for streamflow forecast on Nakdong river basin. The study area is divided into 43 subbasins. The forecasted streamflows are evaluated at 12 measurement sites during flood season from 2006 to 2007. The forecasted ones are improved due to the impact of the measured streamflows assimilation. In effectiveness indices corresponding to 1~5 h forecast lead times, the accuracy of the forecasted streamflows with the assimilation approach is improved by 46.2~30.1% compared with that using only the rainfall-runoff model. The mean normalized absolute error of forecasted peak flow without and with data assimilation approach in entering 50% of the measured rainfall, respectively, the accuracy of the latter is improved about 40% than that of the former. From these results, SURF model is able to be used as a real-time river forecast model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.6B
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pp.543-550
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2009
The traditional simple extrapolation type short term quantitative rainfall forecast can not realize the evolution of rainfall generating weather system. To overcome the drawback of the linear extrapolation type rainfall forecasting model, the history of a weather system from sequential weather radar information and a polynomial regression technique were used to generate forecast fileds of x-directional, y-directional velocities and radar reflectivity which considered the nonlinear behavior related to the evolution of weather systems. Results demonstrated that test statistics of forecasts using the developed model is better than that of 2-CAPPI forecast. However there is still a large room to improve the forecast of spatial and temporal evolution of local storms since the model is not based on a fully physical approach but a statistical approach.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.155-160
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2023
This paper presents a method for predicting blood pressure using the photoplethysmography signals. First, after measuring the optical blood flow signal, artifacts are removed through a preprocessing process, and a signal for learning is obtained. In addition, weight and height, which affect blood pressure, are measured as additional information. Next, a system is built to estimate systolic and diastolic blood pressure by learning the photoplethysmography signals, height, and weight as input variables through an artificial intelligence algorithm. The constructed system predicts the systolic and diastolic blood pressures using the inputs. The proposed method can continuously predict blood pressure in real time by receiving photoplethysmography signals that reflect the state of the heart and blood vessels, and the height and weight of the subject in an unconstrained method. In order to confirm the usefulness of the artificial intelligence-based blood pressure prediction system presented in this study, the usefulness of the results is verified by comparing the measured blood pressure with the predicted blood pressure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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