In terms of a system identification, we present a method for autoregressive(AR) modelling of variious biomedical signal. Model order is estimated fly low rank approximation and coefficients are determined by innovation processes of Kalman filter derivation. An application of the method is given for visual evoked potentials.
본 논문에서는 AR모델링 기법과 Principal Component Analysis를 이용하여 주파수 분해능이 좋은 스펙트럼 추정방법을 제안하였다. 주어진 데이타를 고유벡터에 의해 전개하고, 각 고유벡터에 대하여 AR스펙트럼추정기법에 의하여 고유 스펙트럼을 구하고, 이것을 고유치로 가중하여 합성함으로써 주파수 분해능력이 좋은 스펙트럼 추정치를 얻을 수 있다. 계산량은 증가하지만, 특히 짧은 데이타, 협대역 신호, 그리고 신호대 잡음비가 낮은 경우에 비헤서도 정확한 스펙트럼 추정이 가능하다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인 하였다.
전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.
A diagnosis system which can monitor tool breakage and chipping in real time was developed using a DSP(Digital Signal Processor) board in face milling operation. AR modelling and band energy method were used to extract the feature of tool states from cutting force signals. Artificial neural network embedded on DSP board discriminates different patterns from features got after signal processing. The features extracted from AR modelling are more accurate for the malfunction of a process than those from band energy method, even though the computing speed of the former is slow. From the processed features, we can construct the real time diagnosis system which monitors malfunction by using a DSP board having a parallel processing capability.
Over the past decade, building information modeling (BIM) has gained a foothold in the construction sector. However, as digital data generated in the virtual space of a computer environment, BIM-based data have an inherent limitation in their application efficacy under field conditions. To overcome this, the present study employs augmented reality (AR) to reduce the discrepancy between the digital data generated in virtual spaces and real-world conditions. We assessed the potential applicability of an AR-based interface by analyzing existing examples of Apple, Google, and Facebook, which reflect the recent developments of technologies focusing on user experience. We then proceeded with an AR study, restricting the scope of application to a mobile environment in which an efficient information transmission between a digital model and real life can take place. Object-oriented software engineering was employed to ensure an efficient implementation of a BIM-based AR system for campus space management (CSM) in a mobile environment. Finally, we conducted a module test to check the reliability of the CSM method by using an AR-based mobile system with a prototype of the model used in university campuses, and extracted and itemized the supplementary requirements for CSM by using BIM tools for running AR applications.
This paper is a study on the detection of the significant point in ECG signal. ECG signal consists of two components; one is high frequency component to be detected and the other is low frequency component to be removed. AR model is appropriate for modelling and removing the low frequency component. AR model coefficients are updated by artificial neural network algorithm. We can remove the background noise(low frequency) by passing through the AR filter. The remaining signals which include high frequency noise are sent to the matched filter to pass only the signal which we want to extract. The template used in matched filter is updated adaptively.
This paper presents the on-line monitoring of the surface roughness in a face milling operation. The cut- ting force was used to monitor the surface roughness, since the insert run-outs not only deteriorate surface roughness but also change cutting force. AR model and band energy method were taken to extract the fea- tures from the cutting force. The features extracted from AR modelling are more accurate about the moni- toring than those from band energy method, whereas, the computing speed of the former is slow. An artifi- cal neural network discriminated the level of the surface roughness by using the features extracted via signal processing.
본 논문에서는 실시간으로 가상현실의 증강객체에 외부의 힘이 작용할 때 증강된 가상 객체의 동적 모델링 방법을 제시하였다. 가상객체의 자연스러운 움직임을 시뮬레이션 하기 위하여 AR 객체에 적용되는 외부의 힘의 변화에 대하여 Newton의 운동법칙을 적용하여 객체의 움직임을 설명하는 식을 생성하였다. 동적 모델링 과정에서 증강된 객체와 햅틱 장비간의 실질적 상호작용이 발생하며 이때 외부의 힘이 가상객체에 전달된다. 증강된 객체의 고유특성은 강체 혹은 탄성체의 성질을 갖는 모델이다. 강체의 동적 모델링에서는 선형 모멘텀과 각속도 모멘텀을 모두 고려하여 증강된 객체와 햅틱 스틱이 충돌할 때 수행하였다. 비강체의 동적 모델링에 있어서는 탄성체의 변형 모델은 내외의 힘과 제한요소에 자연적으로 반응하기 때문에 물리기반 시뮬레이션 방법을 적용하였다. 증강된 탄성체는 햅틱 인터페이스를 통해 사용자에 의하여 발생하는 힘의 특성과 모델의 고유 특성에 따라 자연스럽게 변형된다. 변형 물체의 모델링을 위하여 Newton의 제 2 운동법칙이라 불리는 질량-스프링 연결 시스템을 적용하였다. 실험을 통하여 증강된 강체와 비강체의 성질을 지닌 가상 객체에 햅틱 장비에 의한 햅틱 상호작용이 발생 할 때 객체의 변환을 자연스럽게 가시화 할 수 있었다.
본 연구는 레이저스캐닝과 포토그래메트리 소프트웨어를 이용한 3D모델링과 실제 수목 사이의 재현 특성(수형, 질감, 세부 치수)을 비교분석하여 그 활용성을 밝히는데 있다. 연구 방법은 포토그래메트리(Pix4d)와 3D스캐너(Faro S350)를 이용하여 향나무를 3D모델링으로 재현하였다. 연구 결과 3D스캐닝과 포토그래메트리 모두 높은 재현성을 보였다. 특히 원거리에서 UAVs로 촬영한 포토그래메트리에 비해, 3D스캐닝 기술은 수피와 잎의 재현에 있어 매우 우수한 결과를 보였다. 수목의 세부 치수를 비교한 결과, 실제 수목과 3D스캐닝 사이의 오차는 1.7~2.2%로 스캐닝 결과가 실제 수목보다 크게 나타났으며, 실제 수목과 포토그래메트리 사이의 오차는 0.2~0.5%로 포토그래메트리에 의한 모델링이 실제 수목보다 크게 측정되었다. 본 연구는 수목의 가상 3D모델링 구현특성을 살핌으로써, 향후 BIM을 위한 조경수목 DB 구축, 증강현실 연계 조경 설계 및 경관 분석, 노거수의 보전 등의 활용을 위한 기초 연구로서 의의를 가진다.
고본 논문에서는 시뮬레이션 기법을 통하여 RAD법을 Ar 플라즈마 상태에서 구동하도록 설정하였다. 이것은 플라즈마를 구성하는 요소들이 PLAD법에 의해 방출된 각 입자들에 어떠한 영향을 미치는가를 확인하고자 하였으며, 특히 방출된 입자들의 운동 에너지 및 밀도를 제어할 수 있을 것으로 기대되어지기 때문이다. Ar 플라즈마의 방전 공간내에서, RAD법에 의한 전자, 탄소 이온$(C^+)$ 및 탄소 원자(C)의 운동 과정을 보다 정확히 계산하기 위해서 입자 및 유체 모델을 융합한 1차원 하이브리드 모델을 계발하였다. 그 결과 쉬스 내에 형성되는 전위를 제어함으로써 기판에 도달하는 $C^+$의 밀도 및 에너지를 제어할 수 있는 것으로 기대되어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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