This paper introduces a novel and fast synthesizing method for 3D motions of quadrupedal animals that uses only a small set of motion capture data. Unlike human motions, animal motions are relatively difficult to capture. Also, it is a challenge to synthesize continuously changing animal motions in real time because animals have various gait types according to their speed. The algorithm proposed herein, however, is able to synthesize continuously varying motions with proper limb configuration by using only one single cyclic animal motion per gait type based on the biologically driven Froude number. During the synthesis process, each gait type is automatically determined by its speed parameter, and the transition motions, which have not been entered as input, are synthesized accordingly by the optimized asynchronous motion blending technique. At the start time, given the user's control input, the motion path and spinal joints for turning are adjusted first and then the motion is stitched at any speed with proper transition motions to synthesize a long stream of motions.
The performance of a speech recognition system is generally degraded in telephone environment because of distortions caused by background noise and various channel characteristics. In this paper, data-driven temporal filters are investigated to improve the performance of a specific recognition task such as telephone speech. Three different temporal filtering methods are presented with recognition results for Korean connected-digit telephone speech. Filter coefficients are derived from the cepstral domain feature vectors using the principal component analysis. According to experimental results, the proposed temporal filtering method has shown slightly better performance than the previous ones.
During the conceptual design of turboprop aircraft, the power effect driven from rotating propeller is typically obtained from empirical data. In the present paper, propeller power effect was obtained by using unsteady three-dimensional Navier-Stokes solver with $k-{\omega}$ turbulence model for the accurate prediction of turboprop aircraft performance. In order to simulate the relative motion between propeller and fuselage, unsteady sliding mesh method was used. During simulation, three flow conditions such as climb, cruise and descending flight were selected considering the flight envelop of the real turboprop aircraft. For the correction of aerodynamic coefficients, the thrust effect of engine exhaust gas was included based on the engine manufacturer's data. Using the computational results, the correction table for the aerodynamic coefficient of turboprop aircraft was suggested for the performance analysis of turboprop aircraft.
LiDAR (Light Detection And Ranging) strip adjustment is process to improve geo-referencing of the ALS (Airborne Laser Scanner) strips that leads to seamless LiDAR data. Multiple strips are required to collect data over the large areas, thus the strips are overlapped in order to ensure data continuity. The LSA (LiDAR Strip Adjustment) consists of identifying corresponding features and minimizing discrepancies in the overlapping strips. The corresponding features are utilized as control features to estimate transformation parameters. This paper applied SURF (Speeded Up Robust Feature) to identify corresponding features. To improve determination of the corresponding feature, false matching points were removed by applying three schemes: (1) minimizing distance of the SURF feature vectors, (2) selecting reliable matching feature with high cross-correlation, and (3) reflecting geometric characteristics of the matching pattern. In the strip adjustment procedure, corresponding points having large residuals were removed iteratively that could achieve improvement of accuracy of the LSA eventually. Only a few iterations were required to reach reasonably high accuracy. The experiments with simulated and real data show that the proposed method is practical and effective to airborne LSA. At least 80 % accuracy improvement was achieved in terms of RMSE (Root Mean Square Error) after applying the proposed schemes.
USN이 적용되는 분야가 확장되고, 연구가 활발히 이루어짐에 따라, 다수개의 USN이 상호 혼재하는 단계를 거쳐, 하나의 USN을 통해 다수의 응용서비스가 제공되는 단계로 진화될 것으로 전망된다. 따라서 하나의 USN에서 전달하는 데이터 패턴은 드문 데이터 리포팅, 연속적인 정보 모니터링, 이벤트 드리븐 데이터, 쿼리를 기반으로 하는 데이터 등의 여러 패턴이 혼재하게 될 것이다. 이러한 데이터 패턴들은 각 각이 요구하는 지연, 에러 비율, 전송률 등의 QoS 특성이 다르게 된다. 따라서 본 논문에서는 이런 환경에서 적합한 QoS를 보장해 줄 수 있는 MAC 프로토콜을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 여러 응용에 맞춰 서비스를 제공하기 때문에 불필요한 에너지의 소비를 줄일 수 있다.
최근 우주산업의 급속한 발달로 다양한 목적의 인공위성들이 개발되고 있다. 이러한 인공위성들은 그 사용목적에 따라 다르지만 매우 많은 양의 데이터들을 다루게 된다. 이러한 데이터에는 각각의 주어진 임무에 사용되는 정보들이 대부분을 차지하지만 위성자체의 상태 데이터도 일정시간마다 점검하여 위성의 상태를 지상에서 파악할 수 있어야 한다. 위성의 상태데이터는 위성 각 부분의 이상유무나 자세, 궤도 등 위성이 정상적으로 그 역할을 수행하는데 필요한 정보들이다. 위성의 탑재소프트웨어는 하드웨어 데이터 및 위성의 상태데이터를 획득, 저장하는 기능을 수행한다. 다목적실용위성 2호에서는 테이블 참조 방식을 사용함으로서 위성의 데이터 흐름이 효율적으로 이루어지도록 하였다. 또한, 테이블을 헤더파일로 자동적으로 생성되도록 함으로서 탑재소프트웨어에의 영향을 최소화하였다. 현재 다목적실용위성 2호의 탑재소프트웨어는 개발이 완료되어 검증시험 및 통합 시험을 수행하고 있다.
본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.
최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.
It is often the case that one wants to estimate parameters of the distribution which follows certain parametric model, while the dta are contaminated. it is well known that the maximum likelihood estimators are not robust to contamination. Basuet al.(1998) proposed a robust method called the minimum density power divergence estimation. In this paper, we investigate data-driven selection of the tuning parameter $\alpha$ in the minimum density power divergence estimation. A criterion is proposed and its performance is studied through the simulation. The simulation includes three cases of estimation problem.
The current distribution passing through grounding electrode is required for calculating an impedance of grounding electrode using the electromagnetic field model. In this paper the numerical calculation for currents passing through a grounding electrode as a function of frequency was given. The proposed approach is based on the wire antenna model(AM) in the frequency domain. The Pocklington's equation driven from the wire antenna theory was numerically calculated by the Galerkin's method. The triangle function was applied to both the basis function and the weighting function. The current distribution of a horizontal ground electrode was simulated in MATLAB. Also these results were compared with the data obtained from the CDEGS HIFREQ calculation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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