이 논문에서는 시 공간적 토양수분 변화를 파악하기 위해 다년간 축적된 실측 토양수분 데이터를 이용하여 단변량 시계열 분석을 하였다. 지형에 따른 토양수분 변화를 알아보기 위해 경기도 파주에 위치한 설마천 유역의 산지사면 중 한 단면을 선정하였으며, 깊이에 따른 변동성은 깊이 10cm와 30cm에서 측정한 토양수분 데이터를 이용하여 분석하였다. 또한, 연도별 토양수분의 변화를 파악하고 토양수분을 예측하기 위해 2010-2013년의 토양수분 데이터를 일단위로 단변량 모델링을 시도하였다. 그 결과, 연도별 변화에 따른 경향성은 보이지 않았으며 대부분의 지점에서 ARMA(1, 1) 또는 ARMA(1, 0) 모형으로 모의되었다. 2시간 간격의 1-2개월 단기간 토양수분 데이터를 모의한 선행연구와 달리 본 연구에서는 낮은 차수의 모형을 보였다. 지형적 토양수분 거동을 살펴보면 상부사면에 위치하고 있는 지점에서는 모두 ARMA(1, 1)로 표현되지만 하부사면에 위치한 지점들은 연도나 심도에 따라 ARMA(1, 0)으로 모의된다. 단변량 모형의 정확도를 알아보기 위해 R2와 RMSE를 비교하였다. 10cm 깊이에서는 경향성을 보이지 않으나, 30cm 깊이에서는 사면하부로 갈수록 R2는 작아지고 RMSE는 커져, 하부사면에서의 모델링이 상부사면에 비해 정확도가 낮음을 보였다. 또한 2012년 토양수분 자료를 이용하여 2013년 토양수분을 예측하기 위해 2012년 매개변수와 2013년 전일 데이터를 이용하여 예측하고자 하는 일단위 토양수분을 구하였다. 그 결과 $R^2=0.646-0.807$, RMSE=1.758-4.802의 정확도를 나타냈다.
불안정한 네트워크 환경 문제를 해결하기 위해 제안된 Delay Tolerant Network(DTN)에서는 안정적인 통신을 위해 저장 및 전달(store-carry-forward) 방식의 라우팅 프로토콜을 사용한다. 이중 노드의 속성 정보를 이용하여 추후 네트워크 상황을 예측하고 라우팅을 하는 예측 기반 라우팅 프로토콜은 GPS와 같은 위치 서비스의 발전으로 인해 DTN에 효과적으로 적용 될 수 있다. 이러한 예측 기반 라우팅 프로토콜에서는 중계 노드의 효율성이 네트워크의 상황에 따라 달라지기 때문에 위치 서비스를 통해 받는 노드의 속성 정보를 분석하는 연구가 제시되어야 한다. 본 논문은 노드의 속성 정보를 네트워크의 환경 정보에 따라 분석하여 효율적인 중계 노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향, 위치 등의 속성 정보를 네트워크의 정보에 따라 가중치를 두어 다양한 네트워크 환경에서 더 효율적인 노드를 선택할 수 있도록 한다. 본 논문은 제안하는 알고리즘을 사용한 라우팅 프로토콜이 기존 라우팅 프로토콜에 비해 전송률, 지연시간, 오버헤드 측면에서 향상됨을 검증한다.
세포 내에서 일어나는 단백질 신호 전달 과정은 단백질간의 상호작용을 통해 수행되고 조절된다. Yeast 상호작용 정보와 녹색형광단백질(GFP)을 이용하여 밝혀진 약 5,000여 개의 Yeast 단백질 위치정보를 이용하여 가중치를 부여하고 신호 전달경로 추출 및 예측을 위한 고성능 LocSPF 알고리즘을 최초로 제안하였다. 가중치 알고리즘에 의해 산출된 결과 중 의미 상관도가 높은 것을 채택한 후 KEGG에서 제공하는 신호전달 경로와 같은 신호전달 경로를 추출하는지 유사도 비교를 하였다. 한편 더 나아가 아직 실험을 통해 밝혀지지 않은 단백질 신호전달 경로를 예측하여 결과를 제시함으로써 본 연구를 통해서 알려지지 않은 새로운 신호전달 경로를 발견하거나 이전 경로에 참여하지 않은 단백질들을 발견할 수 있는 가능성을 제시 하였다.
위치 기반 서비스는 위치 측위 기술을 통해 사용자의 위치를 파악하고 이에 따라 각종 정보나 서비스를 제공하는 서비스이다. 그러나 기존의 실외 측위 시스템은 보다 높은 측위 정확도를 요구하는 실내 환경에 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 무선 PAN(personal area network) 환경에서 삼각법을 이용한 실내 측위 시스템에 초점을 맞추며 기준점과 단말기 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(received signal strength)를 사용한다. 실내 위치 측위 시스템 구축을 위하여 본 논문에서는 위치 측위 정확도를 극대화할 수 있는 최적의 기준점을 선택하는 기법과 선택된 기준점과 단말기 사이의 거리 예측을 위하여 전파 환경 변화에 적응력있는 거리 예측 기법을 제안한다. 시스템 구현을 통하여 위치 정확도 측면에서 제안 기법의 성능을 검증하였다.
일반적으로 배관에서 발생하는 진동은 배관을 파손시키는 문제를 넘어 배관 파손으로 유발되는 다른 위험한 문제의 원인이 된다. 배관 진동의 원인 분석과 이를 줄이기 위한 수많은 연구들이 존재하는데, 그 중 마찰 지지대를 이용한 배관 진동저감에 대한 연구가 소수 진행되고 있다. 하지만 마찰 지지대에 관한 연구들은 마찰 지지대 성능 예측과 평가에만 집중하였고, 지지대 설치 위치에 따라 달라지는 마찰 지지대의 효과는 고려하지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 마찰 지지대의 설치 위치에 따른 배관 진동 저감 효과를 입증하고 전체 시스템의 진동을 줄이기 위한 마찰 지지대 위치 선정 방법을 제시한다. 설계단계에서 최적화 방법을 효과적으로 적용하기 위해 선형 해석으로만 마찰 지지대의 최적 위치를 예측하고, 설계된 마찰 지지대를 시간 영역 해석을 통해 방법론의 타당성을 입증하였다. 또한, 배관 시스템에서 마찰 지지대의 우수한 진동 저감 효과를 정량적으로 해석하여, 지지대 설치 위치를 예측하는 방법의 효용성을 증명하였다.
시 변환 영상에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 자동 목표 추적이다. 본 논문에서는 퍼지 예측을 이용한 이동물체의 위치예측 및 추적 기법을 제안한다. 먼저, 누적 차영상을 이용하여 물체와 배경을 분리한 다음 이동물체를 추출한다. 그리고 추출된 물체에 무게 중심법을 이용하여 물체의 중심점을 추출하고 추출된 물체에 가변 크기 탐색창을 사용하여 추적 성능을 높일 수 있는 기법을 제안한다. 또한 효율적인 물체 추적을 위한 조건으로 비선형적인 예측이 필요한데 본 논문에서는 다음 프레임에서의 물체의 위치를 예측하기 위해 퍼지 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 퍼지 예측 시스템이 여러 상황하에서 이동물체를 안정적으로 추적함을 보인다.
본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터의 정밀한 경로 제어를 위해서, 두가지 형태의 로보트 관절 각도 및 관절 속도의 예측 알고리즘을 제시하고, 이를 이용한 제어 방법을 기술하고자 한다. 구체적으로, 로보트 메니퓰레이터의 동특성을 Computed torque방법으로 선형화 시킨후에, 선형화된 모델을 근거로 한 이산시간 상태변수 예측기를 제안한다. 또한, 현재의 관절 위치 및 관절 속도와 과거 및 개의 위치 및 속도 등을 최소 자승법의 의미로 가장 잘 부합시키는 직선을 찾고, 그 직선으로부터 상태를 예측하는 예측기를 제안한다. 이 후에 이들 두 예측기로부터 정보를 이용하여, 예측된 궤적과 원하는 궤적 사이의오차에 적절한 이득을 곱해서 입력 토오크에 보정되어 사용됨으로써 궤적 오차를 줄일 수 있음을, 2자유도를 갖는 SCARA 로보트를 대상으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 보이고자 한다.
이동 단말의 보급이 보편화됨에 따라 이동 객체의 위치 정보를 기반으로 사용자에게 사람이나 사물, 차량 등과 같은 이동 객체의 위치를 파악하여 그에 대한 정보를 제공해 주는 시스템이 필요로 하게 되었나 이러만 이동 객체관리 시스템에서는 계속적으로 위치 정보가 변화하는 이동 객체의 특성상 데이터의 빈번한 갱신이 일어나게 되고 DBMS에 명시적으로 저장되지 않은 위치 정보에 대해서도 보다 정확한 위치를 사용자에게 제공해 주어야 한다. 그러나 차량의 위치 추적과 같이 적용 개체가 차량에 한정된 경우 이동 경로가 도로상으로 제한되어 있으므로 이동 경로를 예측하기 힘든 사람과 같은 객체와는 특성이 나르나 따라서 차량 객체에 대해 보다 효과적인 서비스를 제공해 주기 위해서는 사람에 대한 위치 추적과는 다른 갱신 정책과 불확실한 위치의 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터에 저장된 도로의 위상 정보와 차량의 속도 속성을 이용한 갱신 정책을 정하여 갱신 빈도수로 줄이고 도로 레이어의 위상 정보를 통해 불확실한 과거 및 미래의 위치로 추정하는 기법을 제안한다. 제안한 갱신 정책은 차량의 속도를 고려하여 현재의 위치에서 도로상의 교차점에 도착하는 시점의 위치를 예측하여 데이터의 갱신 시점으로 결정한다. 또한 불확실한 위치에 대한 추정은 이동하는 도회와 대응되는 위상 정보를 기반으로 차량의 이동 방향을 예측하 여 불확실한 미래의 위치를 결정할 수 있으며 명시적으로 저장되지 않은 과거 위치 정보의 검색에 대한 요청이 발생했을 경우 위상 정보를 이용하여 위치를 보정하고 사용자에게 보나 높은 정확성을 지닌 정보를 제공해 줄 수 있다.다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며
본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 표적의 중첩이라는 상황에 대한 새로운 해결 방식을 소개한다. 비선형 표적의 위치와 속도에 대한 추적을 중심으로 표적과 비표적의 중첩이 일어나는 순간 이후 분리되었을 때 추적중인 표적을 지속적으로 유지할 수 있는 방법에 대해 이야기 하고자 한다. 이 논문에서 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념과 최대 잡음수준을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 개념을 이용한다. 이 논문에서는 비선형 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 제안된 알고리즘은 표적의 운동특성에 따라 적응적으로 기법을 선택할 수 있는 선택적 방식을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가하는 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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