Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.1
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pp.58-63
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2010
In this paper, we propose a simple technique for the detection of a frequency jump in the GPS clock behavior. GPS satellite atomic clocks have characteristics of a second order polynomial in the long term and a non-periodic frequency drift in the short term, showing a sudden frequency jump occasionally. As satellite clock anomalies influence on GPS measurements, it requires to develop a real time technique for the detection of the clock anomaly on the real-time GPS precise point positioning. The proposed technique is based on Teager energy which is mainly used in the field of various signal processing for the detection of a specific signal or symptom. Therefore, we employed the Teager energy for the detection of the jump phenomenon of GPS satellite atomic clocks, and it showed that the proposed clock anomaly detection strategy outperforms a conventional detection methodology.
Magnetic survey flights by helicopters are usually parallel to the topographic surface, with a nominal clearance, but especially in high-resolution surveys the altitudes at which observations are made may be too variable to be regarded as a smooth surface. We have developed a reduction procedure for such data using the method of equivalent sources, where surrounding sources are included to control edge effects, and data from points distributed randomly in three dimensions are directly modelled. Although the problem is generally underdetermined, the method of conjugate gradients can be used to find a minimum-norm solution. There is freedom to select the harmonic function that relates the magnetic anomaly with the source. When the upward continuation function operator is selected, the equivalent source is the magnetic anomaly itself. If we select as source a distribution of magnetic dipoles in the direction of the ambient magnetic field, we can easily derive reduction-to-pole anomalies by rotating the direction of the magnetic dipoles to vertical.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
데이터웨어하우스는 데이터분석을 위한 특수 목적의 데이터베이스로, 주로 데이터분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP질의는 수백만개의 레코드를 가지 테이블에 대해 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기위하여 데이터 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다하더라도 모든 셀들을 실체화할수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이터 큐브의 일부만을 실체화 시켜야한다. 본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4] 이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이터 큐브를 격자구조로 표현한후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화되 경우 데이터 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 3) 그중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이터 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn2)이다. 본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.3
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pp.506-512
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2003
The edge detection has been so far under a lot of studies on its methods, as a very important part of image recognition. Never the less the correct detection of the edge has been yet a difficult problem because of the various scopes of detection according to the applied field. One of those problems to be solved is the edge detection in images with noise. This paper presents an efficient method which removes noise and detect edge in the same framework based on fuzzy logic. The method consists of two steps. First, an efficient filtering is applied to eliminate the noise from original image. The filtering is performed by utilizing fuzzy MIN-MAX operator in three directions such as vertical, horizontal and diagonal angle of 3${\times}$3 mask. Second, edges are detected by using extended fuzzy Shanon Function.
Since the usual conventional edge detectors employ the local differential derivatives, the detected edges are not uniform in their widths or some edges are missed out of the detection on magnified images. We employ a mapping from the exactly monotonic intensity distributions of ramp edges to the simple step functions of intensity, which is referred to as perfect sharpening map of ramp edges. This map is based on the non-local feature of intensity distribution and used to introduce a modified differentiation, in terms of which we can construct an efficient edge detector adaptive to the variation of edge width. By adopting the operator MADD in this paper, we developed an edge detector that works stably against the magnification of image or the variation of edge width. It is shown by comparing to the conventional algorithms that the proposed one is very excellent.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.439-448
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1999
In this paper, two optimization algorithms based on artificial neural networks and genetic algorithms are proposed for cellular radio channel assignment problems. The channel assignment process is characterized as minimization of the energy function which represents constraints of the channel assignment problems. All three constraints such as the co-channel constraint, the adjacent channel constraint and the co-site channel constraint are considered. In the neural networks approach, certain techniques such as the forced assignment and the changing cell order are developed, and in the genetic algorithms approach, data structure and proper genetic operators are developed to find optimal solutions, As simulation results, the convergence rates of the two approaches are presented and compared.
Lee, Ki Yong;Park, Sojeong;Park, Eunju;Park, Jinkyung;Choi, Yeunjung
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.715-718
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2014
맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터의 병렬 처리에 사용되는 프로그래밍 모델이다. 데이터 큐브(data cube)는 대용량 데이터의 다차원 분석에 널리 사용되는 연산자로서, 주어진 차원 애트리뷰트들의 모든 가능한 조합에 대한 group-by 를 계산한다. 차원 애트리뷰트가 n 개일 때, 데이터 큐브는 총 $2^n$ 개의 group-by 를 계산한다. 본 논문은 맵리듀스 환경에서 데이터 큐브를 효율적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $2^n$ 개의 group-by 를 분할하고 이들을 ${\lceil}n/2{\rceil}$개의 맵리듀스 잡(job)을 통해 단계적으로 계산한다. 제안 방법은 각 맵리듀스 잡에서 맵 함수가 출력하는 중간결과의 크기를 최소화함으로써 총 계산 비용을 크게 줄인다. 실험을 통해 제안 방법은 기존 방법에 비해 데이터 큐브를 더 빠르게 계산함을 보인다.
The proton and deuteron spin-lattice relaxation times, $T_{1}(H)$ and $T_{1}(D)$, have been measured in HD between 30 K and 313 K in the pressure of 0.67 - 1.92 atm. The nuclear magnetic resonance frequencies are respectively 358.012 MHz for a proton and 58.958 MHz for a deuteron. From the measurements of $T_{1}(H)$ and $T_{1}(D)$ the ratio of the correlation times ${\tau}_{1}\;and\;{\tau}_{2}$ that are associated with the molecular angular momentum operators was obtained. The nuclear spin-lattice relaxation time at J = 1 state has been observed to have a temperature dependence being proportional to $T^{0.25}$.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.186-186
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2022
강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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