System identification is a fundamental step towards the application of structural health monitoring and damage detection techniques. On this respect, the development of evolved identification strategies is a priority for obtaining reliable and repeatable baseline modal parameters of an undamaged structure to be adopted as references for future structural health assessments. The paper presents the identification of the modal parameters of the Guangzhou New Television Tower, China, using a data-driven stochastic subspace identification (SSI-data) approach complemented with an appropriate automatic mode selection strategy which proved to be successful in previous literature studies. This well-known approach is based on a clustering technique which is adopted to discriminate structural modes from spurious noise ones. The method is applied to the acceleration measurements made available within the task I of the ANCRiSST benchmark problem, which cover 24 hours of continuous monitoring of the structural response under ambient excitation. These records are then subdivided into a convenient number of data sets and the variability of modal parameter estimates with ambient temperature and mean wind velocity are pointed out. Both 10 minutes and 1 hour long records are considered for this purpose. A comparison with finite element model predictions is finally carried out, using the structural matrices provided within the benchmark, in order to check that all the structural modes contained in the considered frequency interval are effectively identified via SSI-data.
This study was carried out to evaluate the performance of a sampling and analytical methodology for the measurement of selected volatile organic compounds (VOCs) in the ambient air. VOCs were determined by the adsorbent tube sampling and automatic thermal desorption coupled with GC/FID and GC/MSD analysis. Target analytes were aromatic VOCs, including BTEX, 1,3,5-and 1,2,4,-trimethylbenzenes(TMBs), and naphthalene. The methodology was investigatedwith a wide range of performance criteria such as repeatability, linearity, lower detection limits, collection efficiency, thermal conditioning, breakthrough volume and calibration methods using internal and external standards. standards. Stability of samples collected on adsorbent tubes during storage was also investigated. In addition, the sampling and analytical method developed during this study was applied to real samples duplicately collected in various indoor and outdoor environments. Precisions for the duplicate samples and distributed volume samples appeared to be well comparable with the performance criteria recommended by USEPA TO-17. The audit accuracy was estimated by inter-lab comparison of both duplicate samples and standard materials between the two independent labs. The overall precision and accuracy of the method were estimated to be within 30% for major aromatic VOCs such as BTEX. This study demonstrated that the adsorbent sampling and thermal desorption method can be reliably applied for the measurement of BTEX in ppb levels frequently occurred in common indoor and ambient environments.
본 논문에서는 자동으로 점프 동작을 인식하여 촬영하기 위한 점프 동작 인식 알고리즘을 제안하고, 가속도계가 장착된 스마트폰을 이용하여 촬영 시스템을 구현한다. 점프 동작은 개인의 신체적, 성별, 연령별 특성에 따라 다르기 때문에, 이들 특성에 비 의존적인 공통점을 감지할 수 있는 방법이 중요하다. 또한 점프 동작의 지속시간을 고려할 때 감지 알고리즘의 실시간 동작 가능성도 고려되어야 한다. 본 논문에서는 이를 고려한 두 가지 알고리즘을 제안하며, 이들을 스마트폰 어플리케이션으로 구현하여 촬영 실험을 진행하였다. 실험 결과 점프 동작 감지와 도약 동작을 포착한 사진 촬영이 가능하였다.
본 논문에서는 한국어문서에서 음차표기된 외래어를 자동적으로 인식 및 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음차표기된 외래어 인식 및 추출 문제를 음절태깅문제로 변환한다. 음절태깅문제는 주어진 단어 내의 음절들에 대하여 순수 한국어를 구성하는 음절인지 또는 음차표기된 외래어를 구성하는 음절인지를 태깅하는 작업으로 정의된다. 이를 위하여. 주어진 어절 내의 음절의 나열을 순수 한국어 음절을 표현하는 상태와 외래어 음절을 표현하는 상태의 이진 상태(binary state)로 모델링한 은닉 마르코프 모델을 이용한다. 제안된 방법은 기존 연구에 비하여 높은 재현율과 정확률로 음차표기된 외래어를 인식 및 추출하였다.
본 논문은 뇌의 축상면에 대하여 촬영된 양성자 밀도영상과 T2 강조 영상을 대상으로 이루어진다. 이러한 영상 중 뇌 위축을 보이지 않는 정상인과 뇌 위축을 보이는 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 자동으로 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 바탕으로 계산된 각 조직의 체적 값과 디지털화된 영상의 헤더 분석을 통해 얻어진 각종 정보를 바탕으로 환자의 성별, 연령별로 결과 값을 세분화하여 데이터베이스로 구성하게 되며 수집된 각종 데이터를 분석 및 통계 처리하여 정상인과 비정상인을 판단 할 수 있는 조기진단 알고리즘을 최종적으로 완성하게 된다. 이 결과는 알츠하이머 환자를 쉽게 구별 할 수 가 있으며, 알츠하이머등 뇌질환의 조기 진단에 대한 정확한 보조진단 기반을 마련하는데 목적이 있다.
In order to clarify the vertical ozone distribution in planetary boundary layer of coastal area with complex terrain, an observation campaign was carried out around Gwangyang Bay with dense pollutant emission sources during two days from June, 4 2007. For this observation are Radiosonde, SODAR(SOnic Detection And Ranging) and Tethered ozone sonde were employed. The surface meteorological and photochemical observation data provided by AWS (Automatic Weather System) and AQMS (Air Quality Monitoring System) were also applied for analysis. Synoptic condition is strongly associated with lower level ozone distribution in complex terrain coastal area. Since mesoscale circulation induced by difference of characteristics of land and sea and orographic forcing is predominant under calm synoptic condition, vertical distribution of ozone is complicate and vertical ozone concentration greatly fluctuated. However in second day when synoptic influence become strong, ozone concentration in lower levels is vertically uniform regardless of observation level. This results in vertical observation indicates that vertical ozone distribution is often determined by synoptic condition and also affects surface ozone concentration.
본 연구는 고속도로에 설치된 CCTV 카메라에서 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 수집하기 위하여 검지영역을 자동으로 설치하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 교통정보센터에 설치된 콘트롤러에서 CCTV 카메라의 Pan, Tilt, Zoom 요소값을 보내면 이 값만큼 CCTV 카메라가 panning, tilting이 되고, 이에 따른 변화된 영상이 교통정보센터로 전송이 된다. 기존의 연구로는 영상 내에서 도로를 추출하기 위하여 차 영상(difference image)에 의한 도로추출방법과 윤곽선 추출방법에 의한 도로추출 방법이 있으나, 전자는 도로를 추출하는데 있어서 시간이 많이 소요된다는 문제점이 있으며, 후자는 정확한 도로를 추출하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 우선 각 차로 상의 직선의 방정식을 구하고, 이 직선의 방정식에서 CCTV 카메라가 Panning, Tilting하는 중심점을 찾은 다음 CCTV 카메라의 Pan, Tilt 값에 의하여 3차원상의 원근비율에 따라 각 차로 별 좌표변환방법을 이용한다. 본 연구를 위한 실험은 고속도로 기흥IC에 15m 높이로 설치된 CCTV 카메라에서 영상을 캡쳐하였으며, 차후 교통량, 속도, 점유율 등 교통정보를 산출하는데 처리 속도를 고려하여 영상의 해상도는 640480픽셀과 256명암값에서 계산되었다.
CBTC(Communication Based Train Control) System can improve train operation efficiency by realizing moving block system which makes a continuous train interval control in accordance with the position and speed of train. Adopting radio transmission to make a continuous detection of train position and transmit the control data from the ground to a train, CBTC needs dedicated train operation and control algorithm which should be quite different from the conventional track-circuit-based train control system. This paper provides a train operation display and control algorithm for CBTC system in making train interval control, train route control and train supervision. Signalling pattern diagram is devised to analyze the train interval control mechanism of moving block system, and interlocking logic is devised to represent the train route control mechanism of moving block system. For train supervision, train occupation status on railway are displayed by using the segment which virtually divide the whole railway. The proposed method has been successfully applied to the development of CBTC system for the standardized AGT(automatic guided transit) which is under construction now in Korea, and also can be applied to any other CBTC system.
Frequent arousals during sleep degrade the quality of sleep and result in sleep fragmentation. Visual inspection of physiological signals to detect the arousal events is cumbersome and time-consuming work. The purpose of this study is to develop an automatic algorithm to detect the arousal events. The proposed method is based on time-frequency analysis and the support vector machine classifier using single channel electroencephalogram (EEG). To extract features, first we computed 6 indices to find out the informations of a subject's sleep states. Next powers of each of 4 frequency bands were computed using spectrogram of arousal region. And finally we computed variations of power of EEG frequency to detect arousals. The performance has been assessed using polysomnographic (PSG) recordings of twenty patients with sleep apnea, snoring and excessive daytime sleepiness (EDS). We could obtain sensitivity of 79.65%, specificity of 89.52% for the data sets. We have shown that proposed method was effective for detecting the arousal events.
This thesis presents a method for 3D modeling of facial expression from frontal and mirror-reflected multi-image. Since the proposed system uses only one camera, two mirrors, and simple mirror's property, it is robust, accurate and inexpensive. In addition, we can avoid the problem of synchronization between data among different cameras. Mirrors located near one's cheeks can reflect the side views of markers on one's face. To optimize our system, we must select feature points of face intimately associated with human's emotions. Therefore we refer to the FDP (Facial Definition Parameters) and FAP (Facial Animation Parameters) defined by MPEG-4 SNHC (Synlhetic/Natural Hybrid Coding). We put colorful dot markers on selected feature points of face to detect movement of facial deformation when subject makes variety expressions. Before computing the 3D coordinates of extracted facial feature points, we properly grouped these points according to relative part. This makes our matching process automatically. We experiment on about twenty koreans the subject of our experiment in their late twenties and early thirties. Finally, we verify the performance of the proposed method tv simulating an animation of 3D facial expression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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