수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
기존의 방송환경은 시청자에게 단 방향의 서비스를 제공하며, 시청자 각자의 취향에 상관없이 소극적인 자세를 요구한다. 이러한 일방적인 사용자 시청환경에서, 대개의 프로그램들은 방송사에 의해 다수 사용자의 대표적인 시간대에 적절하게 배치되며, 그러한 프로그램의 인기도 혹은 시청 연령, 시간대에 따른 광고가 그 프로그램을 지원하게 된다. 시청자의 적극적 선별 노력에 의해 선택된 프로그램과 달리 그에 딸린 광고는 사용자가 원하는 대개의 프로그램을 지원하는 중요한 수단이지만, 정작 시청자의 관심과는 상관없이 제공된다. 또한 디지털 방송치 시작과 함께 양방향 서비스 환경에서도 사용자를 고려한 광고의 적절한 분배가 이루어지지 않고 있다. 이러한 일률적인 광고 컨텐츠의 제공은 시청자의 무관심을 초래할 수 있으며, 이러한 경향이 높을수록 효율적인 정보 제공에 많은 제한을 받을 수 있다. 본 논문에서는. 제한적 정보 제공의 해소와 새로운 시청 환경 제안을 위한, 시청자의 성별, 연령 그리고 직업과 같은 프로파일 정보에 따른 맞춤형 광고, 즉 표적 광고 서비스(Target Advertisement Service)를 제안한다. 제안된 표적 광고 서비스는 개인 정보 유출의 피해 없이 사용자의 시청 정보를 이용해 사용자의 프로파일 정보를 예측하며, 예측된 정보를 이용하여 사용자에게 맞는 광고 콘텐츠를 전달한다. 본 논문의 실험을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별. 성별. 시간대별로 기록된 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안된 두 가지 표적 광고 서비스 알고리즘. 즉, 정규거리합(Normalized Distance Sum)과 벡터 상관법(Vector Correlation)의 효율성 검증과 이를 이용한 표적 광고 서비스 프로토타입 시스템을 보인다.te TC-POXR-2의 열전도도가 1.13 W/mK, 그리고 TC-POXR-4가 1.19 W/mK였으며 이는 단일입자경을 갖는 충전제를 가하여 제조한 경우보다 높은 열전도성을 나타내었다. 제조하였으며 이들의 기계적 및 열전도 특성 그리고 체적 저항을 측정하였다. 달랐지만 단측검정 결과 유의하지 않았다.C)와 파인크리크 CC(Pine Creek CC)가 하나의 군을 형성하고 있었다. 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 다른 군과는 또 다른 의미로서 구분되었는바, 블루헤런 CC(Blue Heron CC)는 경관적 의미에 대한 가치평가가 놀은 결과로서 하나의 군으로 나누어 졌다.과 백삼의 효과 우열의 측면이 아닌 그 용도와 적응증에 차이가 있는지에 초점을 맞추어 보다 과학적 평가가 이루어져야 할 것이다. 결론적으로 가능한 동일한 재배조건에서 생산된 원료수삼으로 제조된 홍삼과 백삼의 원 생약과 그 추출 분획물, 또는 성분을 시료로 하여 화학성분 조성을 비교하고 이와 연계한 실험적 효능연구의 확충과 특히 임상적 효능 비교연구를 통해 과연 그 적응증에 차이가 있는지에 대한 보다 많은 과학적 검토가 이루어져야 할 것이다.ontrol (43.4 mg/L)에 비해 2.17배로 증가되었다.재래시장과 백화점에서 시판되고 있는 계란 총 446개에 대해서도 동일한 절차와 방법으로 조사하였던바, 재래시장에서 구입했던 계란의 난각부분(Egg-shell)에서만 가금티푸스(fowl Typhoid)의 병원체인 S. gallinarum이 1주$(0.2\%)$만이 분리되었고, 기타 세균으로서는 대장균군이 역시 난각에서 가장 높은 빈도로 분리되었고, 난황(Yolk)에서는 극히 낮은 수준의 세균오염도를 보였다. 다양한 동물종유래 S. aureus 균주들의 유전학적 분석목적에 가장 신뢰도 높고 감별능력이 뛰어난
본 논문에서는 고해상도 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 획득을 위해 방위각 방향 해상도를 향상시키기 위한 방법을 소개하였다. SAR 영상 획득을 위해 ${\omega}-k$(omega-k) 알고리즘을 이용하였으며, 2차원 주파수 영역에서 방위각 방향으로 AR(Auto-Regressive) 방법을 이용한 외삽을 이용하여 해상도를 향상시켰다. AR 방법은 선형 예측(linear prediction) 모델을 기반으로 한 외삽 기법이다. AR 방법을 이용한 외삽 기법 중에서 Burg 알고리즘을 이용하여 예측 차수(prediction order)와 표적의 거리에 따른 성능 비교 결과를 보여 준다.
방사선 피폭선량의 예측을 위한 방사선 민감 지표 모델 개발의 일환으로 apoptotic fragment assay법이 방사선에 피폭된 후 체내 피폭선량을 예측할 수 있는 지표로의 이용 가능성을 평가하기 위하여 코발트-60 감마선과 의료용 싸이크로트론 50MeV($p{\rightarrow}Be^+$) fast neutron 을 0.25Gy에서 1Gy의 선량을 마우스에 각각 전신 조사한 후 소장 음와세포내 apoptotic crypt cell의 수적 변화를 관찰하였다. 저선량 조사군에서 apoptotic crypt cell의 출현 빈도가 1Gy까지 급격하게 증가한 것으로 보아 방사선이 stem cell 지역에 있는 crypt cell의 형태학적 변화를 유발하는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 아포토시스가 손상된 세포를 제거하므로 손상된 방사선 민감 표적 장기의 항상성 유지에 중요한 역할을 하는 것으로 판단되었다. Apoptotic fragments의 발생빈도에 대한 선량-반응 곡선에 있어서 음와세포는 중성자조사군이 $y=0.18+(9.728{\pm}0.887)D+(-4.727{\pm}1.033)D^2$ ($r^2=0.984$)으로, 반면에 감마선조사군은 $y=0.18+(5.125{\pm}0.601)D+(-2.652{\pm}0.7000)D^2$ ($r^2=0.970$)의 식을 얻었다. 이와 같이 중성자조사군과 감마선조사군은 공히 linear quadratic model 로 관찰되었다. apoptotic fragments 의 발생빈도와 조사 선량간에 유의한 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이상의 결과에서 조사선량의 증가에 비례하여 방사선 민감 세포의apoptotic fragments 가 수적으로 증가하였으며, 고준위 방사선과 저준위 방사선은 선량 반응 관계식과 시간 경과에 따른 영향이 매우 유사하였으며, 마우스 음와세포의 apoptosis 유도에 대한 중성자선의 방사선 생물학적 효과비(RBE)는 2.072이였다. 그리고 모든 방사선조사군에서 방사선피폭 후 4시간과 6시간에 apoptosis 유도가 가장 많았으며, 음와세포의 형태학적 소견은 정상 대조군에서 관찰되지 않는 전형적인 apoptotic fragments 가 나타났다. 따라서 음와 세포에서의 아포토시스 유도는 방사선 피폭으로 발생된 세포 손상의 생물학적 영향 평가검색, 방사선 방호제의 민감도 검사, 방사성 동위원소의 체내 오염에 대한 체내 피폭선량 예측의 지표 및 방사선 민감 표적장기의 손상정도 파악에 이용 가능할 것임. Apoptotic fragment assay 법은 0.25Gy에서 1Gy 까지의 선량에서 간편하고 빠르며 재현성이 있는 지표로서 방사선 민감 표적 장기의 선량 반응 평가와 방사선 피폭후 조기 피폭선량 예측을 위한 방사선 생물학적 선량측정법의 좋은 지표로 사용할 수 있을 것으로 사료됨.
In order to estimate the detection range of a active SONAR system, the SONAR equation is commonly used. In this paper, an algorithm to calculate detection range in active SONAR system as function of SONAR depth and target depth is presented. For given SONAR parameters and environment, the transmission loss and background level are found, signal excess is computed. Using log-normal distribution, signal excess is converted to detection probability at each range. Then, the detection range is obtained by integrating the detection probability as function of range for each depth. The proposed algorithm have been applied to the case of omni-directional source with center frequency 30Hz for summer and winter sound profiles. It is found that the optimal search depth is the source depth since the detection range increase at source depth where the signal excess is maximized.
In this paper, the Autocoast algorithm is proposed for EOTS to overcome the target occlusion status. Coast mode, one of tracking modes, is to maintain the servo slew rate with the tracking rate right before the loss of track. The Autocoast algorithm makes decision of entering coast mode by the prediction of target occlusion and tries to refind target after the coast time. This algorithm composes of 3 steps, the first step is the prediction process of the occlusion by target-like background, the second one is the check process of the occlusion happened after background intensity variation, and the last one is the process of refinding target. The result of computer simulation, test under laboratory, and real test with EOTS shows the applicability for the automatic video tracking system.
The acoustic target strength (TS) of submarine is associated with its active detection, positioning and classification. That is, the survivability of submarine depends on its target strength. So it should be managed with all possible means. An anechoic coating to existing submarine or changing of curvature can be considered as major measures to reduce the TS of submarine. It is mainly based on the prediction of its TS. Under this circumstances, a study on the more accurate numerical methods becomes big topic for submarine design. In this paper, Kirchhoff approximation method was adopted as a numerical tool for the physical optics region. Secondly, the scaled models of submarine were built and tested in order to verify its performance. Through the comparison, it was found out that the Kirchhoff approximation method could be good design tool for the prediction of TS of submarine.
인터넷 쇼핑몰의 급증으로 각 쇼핑몰은 경쟁적으로 표적판매의 전략으로써 상품 광고나 쇼핑 정보 등을 회원들에게 e-mail로 제공해 주고 있지만 여러 쇼핑몰에 회원으로 가입되어 있는 인터넷 사용자들에게 이런 무분별하고 획일적인 광고는 오히려 번거로운 것일 수 있으며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것일 경우 무가치한 정보 공해에 지나지 않게 된다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 프로파일 정보와 학습된 쇼핑패턴을 토대로 그 사용자의 관심도와 쇼핑이 필요한 시기를 예측하여 e-mail로 개인화된 광고 및 추천서비스를 제공하는 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 이를 위해 상품별 구매속성이 반영된 코드를 상품의 ID로 정하여 구매속성별 분류와 검색 및 갱신이 쉽고 정확하게 이루어지도록 하였고 별도의 학습 과정 없이 코드의 검색만으로 선별된 상품을 자동으로 광고와 추천하는 것이 가능하다.
본 논문에서는 퍼지 논리를 이용한 차량 추적 시스템의 설계에 관한 방법을 제안한다. $\alpha$-$\beta$ 필터는 고정된 $\alpha$-$\beta$에 따라 표적의 미래 위치를 예측하는데 우리는 if-then 퍼지논리를 사용하여 각 위치마다 $\alpha$,$\beta$를 바꿔줌으로써 추적을 효율적으로 하였다. 카메라 영상에 의해 들어온 차량 데이터를 표준 $\alpha$-$\beta$필터, 퍼지 논리를 이용한 $\alpha$-$\beta$필터, 칼만 필터로 추적하여 각각 비교 분석한다.
Fire control system(FCS) errors can be classified as hardware errors, filter prediction errors, effective ballistic function errors, and aiming errors. Among these errors, the filter prediction errors are the most significant error sources. To reduce them, a target future position calculation method using the acceleration estimate is suggested and it is compared with the constant velocity target prediction method. Simulation results show that the suggested method has better performance than the constant velocity prediction method. Target tracking algorithm is established with multiple target tracking filters based on IMM structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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