본 논문에서는 상태 및 출력변수에 시간지연을 가지는 이산 비선형 마코비안 점프시스템의 퍼지 $H_{\infty}$ 필터 설계 방법을 다룬다. 리아프노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 상태추정 오차시스템이 확률적 안정하며 외부외란 및 초기값 불확실성에 대하여 $H_{\infty}$ 성능을 만족하는 조건식을 유도하고 필터 존재 조건을 선형행렬부등식으로 나타낸다. 완화된 필터 존재 조건식을 유도하기 위하여 리아프노프 함수 선택 시에 시스템 모드에 종속적일뿐만 아니라 퍼지 멤버십 함수를 포함하는 확률-퍼지 리아프노프 함수를 선택한다. 또한 $H_{\infty}$ 성능 조건식 유도 시에 외부외란 뿐만 아니라 최기값 불확실성을 고려한다. 수치적 예제 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 보인다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.43-48
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2000
중간 및 하부 대규권의 열적 상태에 대한 결과들의 상대적인 정확성을 평가하기 위하여 대기대순환 모델의 재분석(1980-93년) 그리고 세 종류의 위성관측 자료들(1980-97년)을 태평양, 한반도 부근에 대한 시.공간 분석으로 상호 비교하였다. 중간 대류권 온도를 반영하는 위성자료는 본 연구에서 유도된 Microwave Sounding Unit (MSU) 채널2 직하점 밝기온도(MSU2)와 Spencer and Christy(1992a)가 전체 주사자료를 사용하여 유도된 채널2 밝기 온도(SC2)이고, 하부 대류권 온도를 반영하는 위성자료는 Spencer and Christy(1992a)가 유도한 것이다(SC2R). 또한, 모델 자료는 ECMWF 재분석 온도이며, 위성관측 자료와의 비교를 위하여 재구성되었다. 한편, 각 위.경도 격자에서 위성관측과 모델 재분석의 월평균 값들의 상관도 전구적으로 조사하였다. 세 종류의 관측 자료들 간의 상관은 중.고위도에서 높았으나(r$\geq$0.9), 저위도 그리고 대류가 활발한 열대 서태평양 및 콩고강 부근에서 낮았다(r~0.65). 특히 SC2R에 대한 다른 자료의 상관이 상대적으로 낮았다. 이는 하부 대류권의 열적 상태를 반영하는 SC2R이 수적 및 지표방출의 영향으로 잡음을 크게 내포하기 때문인 것으로 추정되었다. 관측들과 모델 온도에 대한 월평균과 아노말리 값의 분석에서 시.공간 변동은 대체로 유사하였다. 관측 및 모델 자료는 열대 태평양 이외의 지역에 대한 월평균 값 모드1에서 연주기를 보였으나, 열대 태평양의 경우 모드2에서 보였다. 열대 태평양의 MSU2 모드1은 Walker 순환에 의한 동.서 대비를 보인 반면, 다른 위성관측과 모델 자료에서는 이러한 형태가 현저하지 않았다. 이 지역의 아노말리 값 모드2에서 위성관측들은 엘리뇨 기간에 적도를 중심으로 열대 동태평양 부근에서 아령모양의 대칭 형태를 보였으나 모델 결과에서는 이러한 특징이 약하였다. 관측과 모델 모두는 열대 태평양에 대한 아노말리 값의 모드 1,2에서 엘니뇨와 라니냐에 의한 경년변동을 뚜렷하게 보였다.
지식 탐사 연구의 핵심이 되어온 데이터 마이닝은 축적 데이터로부터 쉽게 추출되지 않는 데이터 상호관계나 일정 패턴과 같은 유용한 내재 정보 추출을 주된 목적으로 수행된다. 그러나, 데이터 마이닝은 대용량의 데이터 처리로 인해 빈번한 메모리 공간 제약과 처리 속도 저하 등의 한계성을 드러낸다. 이를 극복하기 위해 많은 마이닝 알고리즘 개발과 기존 알고리즘 개선 방법이 제시되어 왔으나 여전히 궁극적인 해결방안은 대두되지 않고 있다. 따라서, 만약 데이터 전처리 과정을 통해 마이닝 목적에 적합한 부분 데이터집합 추출 및 가공이 선행된다면 보다 효율적인 데이터 마이닝 작업을 유도할 수 있을 것이다. 본 논문은 효과적 데이터 전처리를 위한 필수 기본 연산 기능들을 주어진 데이터집합의 트랜잭션 및 데이터 특성에 기초하여 관계형 대수 형태로 의미를 정립하고, 적용 사례에 의한 상세 설명 및 실제 구현된 온라인 데이터 전처리 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 알킬화제인 methylmethane sulfonate (MMS)를 선처리한 NIH3T3세포에서 소목추출물의 효과를 분석하였다. MTT 분석결과 MMS에 의해서 유도된 세포생존률이 소목추출물에 의해서 감소되었다. 세포형태분석, acridine orange 염색법, 그리고 DNA fragmentation 분석에서 MMS에 의해서 유도된 세포고사의 특징인 핵 응축 및 DNA laddering이 소목추출물에 의해서 증가됨이 관찰되었다. 이러한 결과들로 소목추출물은 NIB73T3 세포에서 MMS에 의해서 유도된 세포고사를 촉진시킴을 보여준다.
2001년 국내에서는 총 491만톤의 석탄회가 발생되어, 이중 약 63.3%가 재활용되고 있으나 이들의 대부분은 콘크리트 혼합물과 시멘트 산업에 사용되고 있다. 그러므로 본 연구에서는 석탄회의 활용도를 높이기 위한 새로운 용도개발을 위한 목적으로 마찰대전법 대신 정전유도법을 사용하였다. 정전유도법을 적용하여 석탄회로부터 1%LOI 이하의 고순도 석탄회와 70%LOI 이상의 고탄소질 석탄회를 얻을 수 있음을 확인하였으며, 본 실험에서 두 전극간의 전위차는 8~16kV 범위로 적용하였다.
본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.
본 실험에서는 ethanol 및 acetaldehyde가 유도하는 MAO 활성변동에 인삼 butanol 분획이 미치는 영향을 검토하였다. Ethanol(1 g/kg)을 mouse 복강내로 투여하였을 때 간장 중 MAO 활성이 현저히 증가하였으며 이러한 작용은 인삼butanol 분획 전처리로 개선되었다. 또한 pyrazole(200mg/kg)을 전처리하였을 때 ethanol에 의해 증가된 간장중 MAO활성이 정상수준으로 감소되었다. 만성적으로 ethanol을 투여한 경우에 있어서도 MAO활성이 증가되었으며 인삼 butaonl분획 전처리로 MAO 활성이 감소됨이 관찰되었다. Ethanol의 대사산물인 acetaldehyde(100mg/kg)을 복강내로 투여하고 관찰한 실험에서도 간장중 MAO활성이 현저하게 증가되었으며 인삼 butanol분획을 전처리함으로써 정상수준 가깝게 MAO활성이 감소되었다. 이 연구결과로 ethanol에 의한 간장중 MAO활성증가는 ethanol의 대사산물인 acetaldehyde에 기인된 것으로 생각되어지며 인삼 butanol분획이 acetaldehyde에 의해 유도되는 간장중 MAO활성 변동을 조절하고 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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