In this paper, we design a perceptually invisible dot pattern layout and its recognition scheme, and we apply the recognition scheme into a smart self learning aid for interactive learning aid. To increase maximum information capacity and also increase robustness to the noises, we design a ECC (error correcting code) based dot pattern with directional vector indicator. To make a smart self-learning aid, we embed the micro dot pattern (20 information bit + 15 ECC bits + 9 layout information bit) using K ink (CMYK) and extract the dot pattern using IR (infrared) LED and IR filter based camera, which is embedded in the smart pen. The reason we use K ink is that K ink is a carbon based ink in nature, and carbon is easily recognized with IR even without light. After acquiring IR camera images for the dot patterns, we perform layout adjustment using the 9 layout information bit, and extract 20 information bits from 35 data bits which is composed of 20 information bits and 15 ECC bits. To embed and extract information bits, we use topology based dot pattern recognition scheme which is robust to geometric distortion which is very usual in camera based recognition scheme. Topology based pattern recognition traces next information bit symbols using topological distance measurement from the pivot information bit. We implemented and experimented with sample patterns, and it shows that we can achieve almost 99% recognition for our embedding patterns.
본 논문은 제어 모멘트 자이로를 장착한 위성의 효율적인 기동성능 분석을 위한 지표로 활용되고 있는 유효 각운동량 차트(FAM Chart)를 설계 및 분석한다. 최근 인공위성의 고기동성에 대한 요구가 증가함에 따라 위성에게 주어진 임무를 보다 효과적으로 수행하기 위하여 고 토크 발생기인 제어 모멘트 자이로(CMGs)에 대한 관심이 상승하고 있는 추세이다. 다만 CMG는 특정 방향으로 제어 토크가 발생하지 않는 특이점 문제가 존재하므로 이를 개선하기 위하여 본 논문은 지붕형 배치를 따르는 두 쌍의 제어 모멘트 자이로(TPCMGs)를 장착한 위성 시스템에 대하여 고려하였으며, 특이점 발생 가능 공간 및 구동기 제한으로 인한 토크 오류 발생 공간을 제외한 김벌 공간을 새롭게 정의하여 이에 따른 유효 각운동량 공간을 FAM 차트라 칭함으로써, 해당 공간 내의 위성 3축 파라미터들을 수학적으로 도출해낼 수 있으므로 효과적인 위성 기동성능 분석이 가능함에 의의가 있다.
Harmful cyanobacterial monitoring is time-consuming and requires skilled professionals. Recently, Phycocyanin, the accessory pigment unique to freshwater cyanobacteria, has been proposed as an indicator for the presence of cyanobacteria, with the advantage of rapid and simple measurement. The purpose of this research was to evaluate the correlation between the harmful cyanobacterial cell density and the concentration of phycocyanin and to consider how to use the real-time water quality monitoring system for algae bloom monitoring. In the downstream of the Nakdong River, Microcystis spp. showed maximum cell density (99 %) in harmful cyanobacteria (four target genera). A strong correlation between phycocyanin(measured in the laboratory) concentrations and harmful cyanobacterial cell density was observed (r = 0.90, p < 0.001), while a weaker relationship (r = 0.65, p < 0.001) resulted between chlorophyll a concentration and harmful cyanobacterial cell density. As a result of comparing the phycocyanin concentration (measured in submersible fluorescence sensor) and harmful cyanobacterial cell density, the error range increased as the number of cyanobacteria cells increased. Before opening the estuary bank, the diurnal variations of phycocyanin concentrations did not mix by depth, and in the case of the surface layer, a pattern of increase and decrease over time was shown. This study is the result of analysis when Microcystis spp. is dominant in downstream of Nakdong River in summer, therefore the correlation between the harmful cyanobacteria density and phycocyanin concentrations should be more generalized through spatio-temporal expansion.
일반적으로 부동산 매매시장과 경매시장 간에는 다양한 측면에서 긴밀한 연관관계가 있는 것으로 알려져 있다. 또한 매체에서는 경매시장이 매매시장 경기를 선도하는 주요한 변수로 언급되었다. 본 논문에서는 서브프라임 금융위기 이전의 주택시장 활황기와 이후의 주택시장 침체기 각 시기별로 주택매매시장 및 주택전세시장과 주택경매시장 간의 관계를 벡터오차수정모형(VECM; Vector Error Correction Model)을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 국내 대표적인 부동산시장이며, 시단위에서 가장 많은 경매물건이 거래되는 서울시의 아파트를 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 낙찰율, 낙찰가율을 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2002년 1월부터 2008년 12월까지를 Model 1로, 2009년 1월부터 최근 2015년 11월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 경매시장의 경우 주택시장 변동에 상대적으로 덜 민감한 것으로 나타났다. 하지만 반대로, 경매시장 충격에는 주택시장이 유의미한 변동을 나타내는 것으로 확인되었다. 이는 경매시장 변화가 주택시장 변동에 선행하는 것을 의미하며 하나의 거래시장으로 경매시장이 활성화되고 있음을 나타낸다. 중앙정부에서는 경매시장의 중요성을 정확히 인지하고 가격변동추이를 면밀히 확인할 필요가 있다. 또한 투자주체들 역시 경매시장에 대한 전문성을 확보할 필요가 있다.
탄성파 탐사를 통해 취득된 자료는 적절한 자료처리 및 해석 과정을 거쳐 석유, 가스 자원의 부존여부를 파악하는데 활용할 수 있다. 자원의 부존여부를 지시하는 탄성파 속성은 진폭 정보로부터 도출되며, 이 때 탄성파 고유 감쇠를 표현하는 Q 값은 탄화수소 지시자로서 유용하게 사용된다. 따라서, Q 값을 산출하는 기법의 정확성이 자원 부존여부를 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 수치모형실험을 통해 탄성파 감쇠를 표현하는 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. 실제 현장자료를 모사하기 위해 무작위 잡음을 추가한 자료에 대하여 스펙트럼 진폭 비교법과 최대 주파수 이동법을 이용하여 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. Q 값을 산출한 결과 무작위 잡음을 추가하여 신호대 잡음비가 90 dB 일 때는 두 가지 방법 모두 비교적 정확한 값을 산출하였으나, 무작위 잡음의 크기가 증가할 경우 최대 주파수 이동법이 스펙트럼 진폭 비교법 보다 정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다.
항공운항사고율은 항공기 비정상 자세(Upset)로 인한 조종능력상실(LOC-I: Loss of Control in Flight)이 가장 높아 ICAO(International Civil Aviation Organization: 국제민간항공기구)는 TEM(Threat and Error Management)을 활용하여 비정상자세 예방 및 회복훈련(UPRT: Upset Prevention & Recovery Training)을 하도록 권고하였다. 그러나 전 세계적으로 항공기 비정상 자세에 관한 TEM 요인 연구가 많이 도출되지 않은 관계로 항공사들이 실질적인 TEM 훈련에 참고할 자료가 많지 않은 실정이다. 본 연구의 목적은 UPRT의 소개와 항공기 비정상 자세로 인한 대표적 사고 3건을 ICAO에서 권고하는 TEM으로 분류하여 핵심요소인 위협과 에러, 불안전항공기 상태의 공통요인을 도출하여 살펴보는 것이다. 본 논문에서 대표적인 비정상자세 사고를 TEM을 활용하여 분류한 결과 공통위협으로는 야간비행/IFR, 자동화 놀람, 부적절한 훈련과 미숙련 부기장 편조로 나타났다. 공통 에러로는 부적절한 엔진 추력, 절차적용오류, 조종, 속도이탈 및 고도 이탈, 의사소통실패, 항공기 이상자세, 복창실패, 크로스 체크 실패 등으로 나타났으며, 불안전항공기 상태로는 부적절한 자동화 모드, 저속이탈, 수직 이탈, 부정확한 엔진 추력 등으로 실속하여 추락한 것으로 나타났다. 또한 공통요인으로부터 개선방향을 도출하여 본 연구는 시작단계에 있는 TEM활용 Upset 향상 방안을 제시하고자 한다.
보 구조물의 안전성을 평가하기 위해서, 해당 부재의 구조적 상태를 보여주는 보여줄 수 있는 변형률을 기반으로 한 모니터링 시스템이 이용되고 있다. 하지만 최대 변형률과 같은 부재의 상태를 대표할 수 있는 변형률이 발생하는 정확한 위치에 센서를 설치하지 않은 한, 계측된 변형률을 토대로 합리적인 평가를 할 수 있게 하는 추가적인 프로세스가 필요하다. 이에 따라 본 연구는 변형률계에 의해 계측된 이산데이터를 이용하여 강재 보 구조물의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제안한다. 본 기법에서는 보 구조물에 작용하는 하중을 미지의 하중으로 가정하였기 때문에, 실제 적용성을 향상 시켰다. 최종적인 변형률 분포는 회귀 분석을 통해서 함수 형태로 주어진다. 본 기법을 이용한 추정 성능을 검증하기 위해서 분포하중, 집중하중, 모멘트가 동시에 작용하는 강재 보 구조물의 휨 실험을 수행하였다. 실험을 통해 추정 변형률의 값을 직접 계측한 값과 비교해 본 결과, 임의의 위치에서도 절대 오차 $2.32{\mu}{\varepsilon}$ 이내로 변형률을 추정할 수 있었으며, 전체 변형률 분포는 3.32% 이내의 상대오차로 얻을 수 있었다. 따라서 강재 보 모니터링 시스템에 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
가축의 체중은 사료 요구량과 영양 상태를 평가하는 데 필요한 주요 지표에 해당한다. 본 연구는 한우의 3-D 영상으로부터 몸통 체적을 산출한 후 체중을 추정하고자 시도되었다. 한우의 3-D 영상 획득에 640×480 픽셀의 해상도, 44fps의 프레임속도 및 47°(H)×37°(V)의 화각을 갖는 TOF 카메라가 사용되었다. 획득된 3-D 영상에서 배경과 몸통 분리, 이상치 제거 등의 전처리 과정을 거쳐서 몸통에 대한 격자 영상을 얻었다. 또한 각각의 격자에 깊이 정보를 적용한 수치적분으로 몸통 체적을 결정하였다. Calibration dataset에서 체중과 몸통체적의 선형회귀에 대한 결정계수는 0.8725로 나타났다. 한편 몸통 체적에 월령을 설명 변수로 추가한 체중 추정의 중회귀 모형에서 결정계수는 0.9083으로 나타났다. Validation dataset에서 중회귀 모형을 이용한 체중 추정의 MAPE와 RMSE는 각각 8.2%, 24.5kg으로 나타났다. 결과적으로 체중 추정을 위한 회귀 모형의 성능이 개선되고, 체중 추정에 소요되는 노력이 절감됨을 고려한다면 3-D 영상에서 결정된 몸통 체적이 한우의 체중 추정에 유효한 변수로 사용될 것이다.
주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.
본 논문에서는 기저 스크리닝 기반 크리깅 모델(BSKM: Basis Screening based Kriging Model) 생성의 정확도를 높이기 위해 페널티를 적용한 최대 우도 평가 방법(PMLE : Penalized Maximum Likelihood Estimation)에 대해서 소개한다. BSKM에서 사용하는 기저함수의 최대 차수와 종류는 그 중요도에 따라서 결정하게 되며, 이때 중요도의 지표는 기저함수에 대한 교차 검증 오차(CVE : Cross Validation Error)로 택한다. 크리깅 모델(KM : Kriging Model) 구성시 최적의 기저함수 조합은 우선 최대 기저함수 차수를 선택하고 개별 기저함수의 중요도를 평가를 하게 된다. 최적 기저함수 조합은 크리깅 모델의 CVE가 최소가 될 때까지 개별 기저함수의 중요도가 높은 순으로 기저함수를 하나씩 추가하며 찾는다. 이 과정에서 KM은 반복적으로 생성해야 하며, 동시에 데이터 사이의 상관관계를 나타내는 하이퍼 매개변수(Hyper-parameters)도 최대 우도 평가방법을 통해 계산하여야 한다. 하이퍼 매개변수의 값에 따라 선택되는 최적의 기저함수 조합이 달라지기 때문에 KM의 정확도에 막대한 영향을 미치게 된다. 정확한 하이퍼 매개변수를 계산하기 위해서 PMLE 방법을 적용하였으며, Branin-Hoo 함수 문제에 적용하여 BSKM 의 정확성이 개선될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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