본 논문에서는 스테레오스코픽 3D 동영상에서 왼쪽과 오른쪽 영상 사이의 프레임 동기가 맞지 않아 시청에 어려움을 주는 문제를 해결하기 위해 두 영상에서 물체의 움직임에 따른 시간적 프레임 차분 영상을 이용한 동기화 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 조정(rectification) 과정을 통해 수직 시차를 보정한 왼쪽과 오른쪽 입력 동영상에서 시간적 프레임 차분 영상을 구하고, 두 차분 영상들에 대한 수평 방향 프로파일을 계산한다. 그 다음, 두 수평 프로파일의 절대 오차에 대한 평균 (mean of absolute difference(MAD))을 계산하여 그 값이 최소가 되는 프레임 조합을 찾아 스테레오스코픽 3D 동영상의 동기를 맞출 수 있도록 하였다. 실험결과, 두 영상의 프레임 동기가 맞는 프레임 조합에서 최소 MAD 값을 기록하여 제안 방법을 통해 스테레오스코픽 3D 동영상에서의 프레임 동기화가 가능하며, 제안 방법이 가우시안 잡음이나 H.264/AVC를 이용한 동영상 압축에 대해서도 강인함을 갖고 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 $\pi/4$ shift QPSK에 Trellis 부호화된 변조 기법(Trellis-Coded Modulation. TCM)을 적용시키기위하여 $\pi/8$ shift 8PSK를 제안하고 위상차에 의한 신호 집합 확장과 신호 집합 분할을 수행하는 trellis 부호화된 π/8 shift 8PSK를 제안한다. 또한 BER(Bit Error Rate) 성능을 향상시키기위하여 제1차 위상차뿐만아니라 제L차 이상차의 자승 유클리드 거리를 매트릭(Branch Metric)으로 갖는 비터비 디코더(Viterbi decoder)를 설계한다. 그리고 $\pi/4$ shift QPSK, trellis 부호화된 $\pi/8$ shift 8PSK와 제L차 위상차의 자승 유클리드 거리를 메트릭(Branch Metric)으로 갖는 trellis 부호화된 $\pi/8$ shift 8PSK 의 BER 특성을 AWGN에서 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 알아본다. 제안된 알고리즘은 MDPSK에도 적용될 수 있다.
인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.
Gaussian type models have limitations on predicting a detailed description of the near flow and pollution leads over complex terrains under neutral atmospheric conditions. Also, most models used recently have lack of ability to include atmospheric reactions. The model based on the numerical solution of the time-averaged Navier-Stokes equations and conservation equations needs to be developed to improve the limitations mentioned above. When the model was applied to the Shihwa area where the tracer experiment had been carried out, the simulation results have a great difference from the experimental results. There are two reasons that make the difference between the results by the model and the experiment. First, the Shihwa area is not a complex terrain. Second, meteorological data is insufficient. Therefore, the model should be applied to predict the dispersion of air pollutants over complex terrain rather than flat terrain in order that the model could be verified because the model was developed for the prediction of the dispersion over a complex terrain.
본 논문에서는 능동형 Q-스위칭 광섬유 레이저에서 Q-스위치 상승 시간이 출력 펄스에 미치는 영향을 이론적으로 분석하였다. Finite Difference Time Domain (FDTD) 방법을 이용해서 비율 방정식과 전파 방정식에 대한 모델링을 수행하였다. Q-스위칭 광섬유 레이저에서 발생하는 Q-스위칭 펄스의 생성에 있어서 Q-스위치의 상승 시간이 출력 펄스 특성에 미치는 영향을 이론적으로 분석하였다. 또한, Q-스위치의 반복률에 따른 출력 펄스의 에너지 변화와 파형 변화를 확인하였다. Q-스위치 반복률이 높아지고, Q-스위치의 상승 시간이 길어질수록 출력 펄스의 멀티 피크 현상이 줄어들고 안정된 가우시안 형태의 펄스 파형이 발생함을 확인 할 수 있었다.
We have identified the candidates for the primordial galaxies in the process of formation in the Hubble Deep Field (hereafter HDF). In order to select these objects we have removed objects brighter than 29-th magnitude in the HDF images and smoothed the maps with the Gaussian filters with the FWHM of 0.8' and 4' to obtain the difference maps. This has enabled us to find. very faint diffuse structures close to the sky level. Peaks are identified in the difference map for each of three HDF chips with three filters (F450W, F606W, and F814W). They have the apparent AB magnitudes typically between 29 and 31. The objects identified in different wavelengths filters have a strong cross-correlations. The correlation lengths are about 0.8'. This means that an object found in one filter can be also found as a peak within 0.8' separation in another filter, thus telling the reality of the identified objects. This angular scale is also the size of the primordial galaxies which have strong color fluctuations on their surfaces. Their large-scale distribution quite resembles that of nearby galaxies, supporting the idea that these objects are ancestors of the present bright galaxies forming at statistically high density regions. Inspections on individual objects show that these primordial galaxy candidates have tiny multiple glares embedded in diffuse backgrounds. Their radial light distributions are quite different from that of nearby bright galaxies. We may be now looking at the epoch of galaxy formation.
본 연구에서는 지진해일의 전파과정을 모의함에 있어 분산을 보다 정확하게 고려하기 위하여 선형 천수방정식을 leap-frog 기법으로 차분화한 후 분산보정항을 추가하여 실질적으로 선형 Boussinesq 방정식과 같은 정도로 분산효과를 고려할 수 있게 하였다. 기법의 정확성을 검증하기 위하여 Gauss 분포의 초기 수면변위를 갖는 문제에 적용하여 해석해와 비교하였고, 그 결과 본 연구에서 개발한 기법이 기존의 기법에 비해서 정확한 결과를 제공하였다.
본 논문에서는 3 차원 시간 영역 유한 차분법 (FDTD)을 이용하여 고속 패키지 접속 선로 구조들 중에서 인접 선로와 교차된 선로 구조에 대한 주파수 특성과 누화를 해석하였다. 고속 디지털 신호 전송에서의 실질적인 누화해석을 위하여 입력 여기 신호로서 시간 영역 유한 차분법에서 주로 사용되는 가우스 펄스 대신 빠른 상승 시간을 갖는 계단 펄스를 사용하였다. 해석 결과와 각 접속 선로 구조를 비유전율이 2.33이고, 높이가 0.787[mm]인 Duroid 기판에 제작, 시간 영역 반사측정기(TDR : time domain reflectometry)로 측정한 결과가 잘 일치함을 보였다.
전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.535-540
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2006
The relationship between the observable noise model and the satellite elevation angle can be modeled quite well by an exponential function.[Jin, 1996] Noise size and dependence on the elevation angle are, however, different for each observation and receiver type. Therefore, the coefficient determination of this model is an issue, and various methods including PR-CP, single difference, and time difference have been suggested. The limitations of them are difficulty to model the carrier phase noise and to eliminate bias. To overcome these disadvantages for using Jin's model, we suggest zero baseline double difference (DD) and noise sorting algorithm. Data DD technique in zero baseline is useful to eliminate all the troublesome GPS biases, and the remaining error is the sum of GPS measurement noises from two satellites. These DD residuals for hours should be sorted by the combination of satellite elevation angles, and then variance value of the residual for each combination can be estimated. Using these values, we construct an over-determined linear equation whose solution is a set of noise variance for each satellite elevation angle. With 24hr Trimble 4000ssi data, we easily worked out the coefficients of the noise model not only for pseudorange but also for carrier phase. We estimated the standard deviation of the measurement DD using our model, and plotted 1 and 3 sigma lines for every epoch to verify the representation of the residual error. 63.3% of pseudorange residual and 65.9% of phase error did not exceed the 1 sigma lines. Additionally, 99.2% and 99.5% of them lied within 3sigma line. These figures prove that the Gaussian property of measurement noise, and that the suggested model by our algorithm corresponds to the observable noise information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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