Analyzing the ECG signal, we can find heart disease. Myocardial ischemia is a disorder of cardiac function caused by insufficient blood flow to the muscle tissue of the heart. Myocardial ischemia is inscribed on ST-segment of the ECG during and after patient takes exercise or is under stress, but after long time past, the ECG pattern is return to steady state. Therefore, it is necessary to monitor and analyze the ECG signal continuously for patient or aged people. Our primary purpose is the detection of temporary change of the ST-segment of ECG automatically. In the signal processing, the wavelet transform decomposes the ECG signal into high and low frequency components using wavelet function. Recomposing the high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex more easily ...
주인을 스스로 따라다니는 로봇 캐리어가 등장하여 화제가 되었다. 최근에는 사람을 따라다니는 청소기가 로봇청소기가 출시되었다. 로봇 휠체어 등 주인이나 빛을 인식하여 따라다니는 로봇들이 다양한 응용에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 로봇이 물건을 싣고 주인을 따라다니는 로봇을 개발하는 과정에서 로봇의 귀환문제를 다루고자 한다.
The prices of chemical products are fluctuated by several factors. The chemical companies can't predict and be ready to all of these changes, so they are exposed to the risk of a profit fluctuation. But they can reduce this risk by making a well-diversified product portfolio. This problem can be thought as the optimization of the product portfolio. We assume that the profits come from the 'spread' between a naphtha and a chemical product. We calculate a mean and a variation of each spread and develop an automatic module to calculate the optimal portion of each product. The theory is based on the Markowitz portfolio management. It maximizes the expected return while minimizing the volatility. At last we draw an investment selection curve to compare each alternative and to demonstrate the superiority. And we suggest that an investment selection curve can be a decision-making tool.
When performing steering by an autopilot (automatic steering gear), a sensitivity adjustment is mainly determined by P value and D value. These values differ in the optimal combination by model of ship and external forces. This research was carried out simulation case studies and examined movement of Pure Car Carrier, which easily received ship by wind pressure influence in low speed We investigated the relation of horizontal migration(transfer) of ship's body and P-D value. Based on it, four parameters of P-D at approaching berth could be suggested Hence there were suggestions of parameters; Distance to maximum lee point, Time to maximum lee point, Time to return to original course and Time to 300th second. The correlation of these parameters and P-D value were also considered. As a result, we think that this index, like formulated P-D, leads to an easy and safe navigation by utilizing these indices.
본 연구는 우리나라의 극한강우와 극한홍수를 모의하기 위한 MBLRP 포아송 클러스터 강우생성모형의 적용성을 평가하였다. 국내 61개의 기상청 지상기상관측시스템의 강우량 관측지점에 대하여 고립입자 군집화 최적화(ISPSO) 기법을 적용하여 모형의 매개변수를 추정하고, 추정된 매개변수를 바탕으로 각 강우관측지점에서 100년치의 가상 강우시계열을 생성하였다. 생성된 강우시계열을 이용하여 확률강우량 및 확률홍수량을 산정하고 이 값들을 관측치에 근거하여 산정된 값들과 비교하였다. 비교 결과, 모형에 의한 확률강우량은 관측치보다 평균적으로 20~42% 작았으며, 강우의 재현기간이 증가할수록 과소산정되는 정도가 증가하였다. 확률홍수량의 경우, 모형에 의한 값이 관측치에 근거한 값보다 31%에서 50% 작았으며, 이 과소산정량은 홍수의 재현기간의 증가 및 유역의 불투수도의 증가와 함께 증가하였다.
This study investigated the temporal and spatial characteristics of summertime (June-August) precipitation over Korean peninsula, using Korea Meteorological Administration (KMA)is Automated Synoptic Observing System (ASOS) data for the period of 1973-2010 and Automatic Weather System (AWS) data for the period of 1998-2010.The authors looked through climatological features of the summertime precipitation, then examined the degree of locality of the precipitation, and probable precipitation amount and its return period of 100 years (i.e., an extreme precipitation event). The amount of monthly total precipitation showed increasing trends for all the summer months during the investigated 38-year period. In particular, the increasing trends were more significant for the months of July and August. The increasing trend of July was seen to be more attributable to the increase of precipitation intensity than that of frequency, while the increasing trend of August was seen to be played more importantly by the increase of the precipitation frequency. The e-folding distance, which is calculated using the correlation of the precipitation at the reference station with those at all other stations, revealed that it is August that has the highest locality of hourly precipitation, indicating higher potential of localized heavy rainfall in August compared to other summer months. More localized precipitation was observed over the western parts of the Korean peninsula where terrain is relatively smooth. Using the 38-years long series of maximum daily and hourly precipitation as input for FARD2006 (Frequency Analysis of Rainfall Data Program 2006), it was revealed that precipitation events with either 360 mm $day^{-1}$ or 80 mm $h^{-1}$ can occur with the return period of 100 years over the Korean Peninsula.
본 논문에서는 차량 전자 시스템에서 소프트 에러와 공통 고장에 대응하기 위해 두 개의 코어를 지연 동작시킨 후 그 결과를 비교하는 D-DCLS(Delayed Dual Core Lock-Step) 프로세서를 설계하였다. D-DCLS는 어느 코어에서 에러가 발생했는지 알 수 없기 때문에 각 코어를 에러가 발생하기 이전 시점으로 되돌려야 하는데 파이프라인 스테이지 상의 모든 중간 계산값을 되돌리기 위해서는 복잡한 하드웨어 수정이 필요하다. 본 논문에서는 이를 쉽게 구현하기 위해 분기 명령어가 실행될 때마다 모든 레지스터 값을 버퍼에 저장해 두었다가 에러가 발생하면 저장된 레지스터 값을 복구한 후 'BX LR' 명령어를 수행하여 해당 분기 시점으로 자동 복구하도록 하였다. 제안하는 D-DCLS 프로세서를 Verilog HDL로 설계하여 에러가 감지되었을 때 자동으로 복구한 후 정상 동작하는 것을 확인하였다.
최근 인공지능의 딥러닝과 머신러닝을 이용한 예측시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인공지능의 발전으로 인해 투자관리자의 역할을 인공지능을 대신하고 있으며, 투자관리자보다 높은 수익률로 인해 점차 인공지능으로 거래를 하는 알고리즘 거래가 보편화하고 있다. 알고리즘 매매는 인간의 감정을 배제하고 조건에 따라 기계적으로 매매를 진행하기 때문에 장기적으로 접근했을 때 인간의 매매 수익률보다 높게 나온다. 인공지능의 딥러닝 기법은 과거의 시계열 데이터를 학습하고 미래를 예측하여 인간처럼 학습하게 되고, 변화하는 전략에 대응할 수 있어 활용도가 증가하고 있다. 특히 LSTM기법은 과거의 데이터 일부를 기억하거나 잊어버리는 형태로 최근의 데이터의 비중으로 높여 미래 예측에 사용하고 있다. 최근 facebook에서 개발한 인공지능 알고리즘인 fbprophet은 높은 예측 정확도를 자랑하며 주가나 암호화폐 시세 예측에 사용되고 있다. 따라서 본 연구는 fbprophet을 활용하여 실제 값과 차이를 분석하고 정확한 예측을 위한 조건들을 제시하여 암호화폐 자동매매를 하기 위한 새로운 알고리즘을 제공하여 건전한 투자 문화를 정착시키는 데 이바지하고자 한다.
In or automotive engineering education is introduced. Main objective of the system is teaching disassemble/assemble procedure of automatic transmission of a vehicle to students, who study automotive engineering. System includes vehicle transmission, set of tools and mechanical facilities, two video cameras, computer with developed software, HMD glasses and two LCD screens. Developed software gives instructions on assembling and disassembling processes of real vehicle transmission with the help of augmenting virtual reality objects on the video stream. Overlaying of 3D instructions on the technological workspace can be used as an interactive educational material. In disassembling process, mechanical parts which should be disassembled are augmented on video stream from video cameras. Same is done for assembling process. Animation and other visual effects are applied for better indication of the current assembling/disassembling instruction. During learning and training, student can see what parts of vehicle transmission and in which order should be assembled or disassembled. Required tools and technological operations are displayed to a student with the help of augmented reality, as well. As a result, the system guides a student step-by-step through an assembly/disassembly sequence. During educational process a student has an opportunity to return back to any previous instruction if it is necessary. Developed augmented reality system makes educational process more interesting and intuitive. Using of augmented reality system for engineering education in automotive technology makes learning process easier and financially more effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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