이 연구는 수치사진측량의 기본과정 중의 하나인 입체영상 표정에서 관계영상정합 (relational matching)을 이용한 초기 근사값 결정에 관한 연구를 목적으로 한다. 수치입체영상에 대한 상호표정(relative orientation)을 자동화하기 위한 연구가 수치사진측량(Digital Photogrammetry) 및 컴퓨터 비젼(Computer Vision) 분야에서 많이 이루어져 왔다. 그러나 현재 까지의 자동화된 상호표정에 있어서는 초기 근사값 산정에 의한 문제가 제약조건이 되어 왔으므 로, 보다 일반적인 적용을 목적으로 관계영상정합이 제안되고 이에 대해 연구가 시작되었다. 이 연구에서는 특수한 관계설정(relational description)을 사용하여, 초기 근사값을 결정하는 보다 유연한 방법이 제시되고 적용되었으며, Cost 함수를 평가함수(evaluation fuction)로 적용하였다. 본 연구에서 제시된 관계정합방법에 일부로서 매칭오류(mismatch) 탐색과정을 부가하였다. 또 한, 반복적인 형태, 파단선, 사각지역 등이 다수 포함되어 있는 도심지의 영상에 대해 적용하므르 서 본 연구에서 제시된 관계영상정합이 실제 적용가능하다는 것을 입증하였다. 영상정합의 분야에서의 관계영상정합에 대한 이 연구는 기존의 영상정합법에 대한 장단점을 도 출하였으며, 수치사진측량 분야에서의 관계영상정합의 응용과 개발에 대한 향후의 연구방향을 제 시하였다.
Lepage, Arnaud;Dandois, Julien;Geeraert, Arnaud;Molton, Pascal;Ternoy, Frederic;Dor, Jean Bernard;Coustols, Eric
Advances in aircraft and spacecraft science
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제4권2호
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pp.145-167
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2017
The presented paper gives an overview of several projects addressing the experimental characterization and control of the buffet phenomenon on 3D turbulent wings in transonic flow conditions. This aerodynamic instability induces strong wall pressure fluctuations and therefore limits flight domain. Consequently, to enlarge the latter but also to provide more flexibility during the design phase, it is interesting to try to delay the buffet onset. This paper summarizes the main investigations leading to the achievement of open and closed-loop buffet control and its experimental demonstration. Several wind tunnel tests campaigns, performed on a 3D half wing/fuselage body, enabled to characterize the buffet aerodynamic instability and to study the efficiency of innovative fluidic control devices designed and manufactured by ONERA. The analysis of the open-loop databases demonstrated the effects on the usual buffet characteristics, especially on the shock location and the separation areas on the wing suction side. Using these results, a closed-loop control methodology based on a quasi-steady approach was defined and several architectures were tested for various parameters such as the input signal, the objective function, the tuning of the feedback gain. All closed-loop methods were implemented on a dSPACE device able to estimate in real time the fluidic actuators command calculated mainly from the unsteady pressure sensors data. The efficiency of delaying the buffet onset or limiting its effects was demonstrated using the quasi-steady closed-loop approach and tested in both research and industrial wind tunnel environments.
대화 문장 내 고유명사와 같은 개체명에 대한 인식 연구는 효율적 대화 정보 예측을 위한 가장 기본적이며 중요한 연구 분야이다. 목적 지향 대화 시스템에서 가장 주요한 부분은 대화 내 객체가 어떤 속성을 가지고 있느냐 하는 것을 인지하는 것이다. 개체명 인식모델은 대화 문장에 대하여 전처리, 단어 임베딩, 예측 단계를 통해 개체명 인식을 진행한다. 본 연구는 효율적인 대화 정보 예측을 위해 전처리 단계에서 사용자 정의 사전을 이용하고 단어 임베딩 단계에서 최적의 파라미터를 발견하는 것을 목표로 한다. 그리고 설계한 개체명 인식 모델을 실험하기 위해 생활 화학제품 분야를 선택하고 관련 도메인 내 목적 지향 대화 시스템에서 적용 할 수 있는 개체명 인식 모델을 구축하였다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권2호
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pp.1-17
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2021
Pseudo relevance feedback (PRF) is a powerful query expansion (QE) technique that prepares queries using the top k pseudorelevant documents and choosing expansion elements. Traditional PRF frameworks have robustly handled vocabulary mismatch corresponding to user queries and pertinent documents; nevertheless, expansion elements are chosen, disregarding similarity to the original query's elements. Word embedding (WE) schemes comprise techniques of significant interest concerning QE, that falls within the information retrieval domain. Deep averaging networks (DANs) defines a framework relying on average word presence passed through multiple linear layers. The complete query is understandably represented using the average vector comprising the query terms. The vector may be employed for determining expansion elements pertinent to the entire query. In this study, we suggest a DANs-based technique that augments PRF frameworks by integrating WE similarities to facilitate Arabic information retrieval. The technique is based on the fundamental that the top pseudo-relevant document set is assessed to determine candidate element distribution and select expansion terms appropriately, considering their similarity to the average vector representing the initial query elements. The Word2Vec model is selected for executing the experiments on a standard Arabic TREC 2001/2002 set. The majority of the evaluations indicate that the PRF implementation in the present study offers a significant performance improvement compared to that of the baseline PRF frameworks.
전파를 수신하여 측위를 수행하는 GNSS 수신기는 본질적으로 재밍에 취약하다. 재밍 발생 검출, 재밍 신호 종류 판별, 재밍원 위치추정 기능을 갖는 GNSS 재밍 모니터링 시스템은 안전한 자율주행 환경구축에 도움을 준다. 이를 위하여 다수의 저가 GNSS 수신기들의 배치로 구성된 GNSS 모니터링 네트워크 구축이 필요하며, 앞서 언급한 3가지 기능 구현을 위하여 네트워크 내 독립된 저가 GNSS 수신기 간 정밀 시각 동기가 요구된다. 본 논문은 신호영역 TDOA 기술 직접 사용방식의 수신기 간 시각 동기화 기법을 제안한다. 계산 효율성을 위하여 상대적으로 낮은 샘플링 주파수에도 시각 동기 정밀도를 유지하고자 블록 보간법을 추가로 활용한다. 수치적 시뮬레이션을 통하여 제안한 GNSS 수신기 간 시각 동기화 기법의 가용성을 입증한다.
바둑은 2,500년 이상의 역사를 지녔고, 바둑에서의 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구축 시에 반드시 해결해야 되는 기본 문제영역이 된다. 본 논문에서는 사활문제와 직결되는 3, 4, 5, 6궁에 대한 원형 안형의 개수 확인과 4-튜플 형식으로 표현된 원형 안형을 분류하고자 했다. 실험은 몬테카를로 방법과 점 패턴 매칭에 의해 수행되었다. 실험 결과에 따르면 원형 안형의 개수는 3궁 2개, 4궁 5개, 5궁 12개, 6궁 35개가 된다. 아울러 4-튜플 형식으로 된 원형 안형을 분류하면 3궁 1가지, 4궁 3가지, 5궁 4가지, 6궁 8가지로 분류된다.
The main objective of this research work is to investigate the free vibration behavior of annular sandwich plates resting on the Kerr foundation at thermal conditions. This sandwich configuration is composed of two FGM face sheets as coating layer and a porous GPLRC (GPL reinforced composite) core. It is supposed that the GPL nanofillers and the porosity coefficient vary continuously along the core thickness direction. To model closed-cell FG porous material reinforced with GPLs, Halpin-Tsai micromechanical modeling in conjunction with Gaussian-Random field scheme is used, while the Poisson's ratio and density are computed by the rule of mixtures. Besides, the material properties of two FGM face sheets change continuously through the thickness according to the power-law distribution. To capture fundamental frequencies of the annular sandwich plate resting on the Kerr foundation in a thermal environment, the analysis procedure is with the aid of Reddy's shear-deformation plate theory based high-order shear deformation plate theory (HSDT) to derive and solve the equations of motion and boundary conditions. The governing equations together with related boundary conditions are discretized using the generalized differential quadrature (GDQ) method in the spatial domain. Numerical results are compared with those published in the literature to examine the accuracy and validity of the present approach. A parametric solution for temperature variation across the thickness of the sandwich plate is employed taking into account the thermal conductivity, the inhomogeneity parameter, and the sandwich schemes. The numerical results indicate the influence of volume fraction index, GPLs volume fraction, porosity coefficient, three independent coefficients of Kerr elastic foundation, and temperature difference on the free vibration behavior of annular sandwich plate. This study provides essential information to engineers seeking innovative ways to promote composite structures in a practical way.
Licensing the next-generation of nuclear reactor designs requires extensive use of Modeling and Simulation (M&S) to investigate system response to many operational conditions, identify possible accidental scenarios and predict their evolution to undesirable consequences that are to be prevented or mitigated via the deployment of adequate safety barriers. Deep Learning (DL) and Artificial Intelligence (AI) can support M&S computationally by providing surrogates of the complex multi-physics high-fidelity models used for design. However, DL and AI are, generally, low-fidelity 'black-box' models that do not assure any structure based on physical laws and constraints, and may, thus, lack interpretability and accuracy of the results. This poses limitations on their credibility and doubts about their adoption for the safety assessment and licensing of novel reactor designs. In this regard, Physics Informed Neural Networks (PINNs) are receiving growing attention for their ability to integrate fundamental physics laws and domain knowledge in the neural networks, thus assuring credible generalization capabilities and credible predictions. This paper presents the use of PINNs as surrogate models for accidental scenarios simulation in Nuclear Power Plants (NPPs). A case study of a Loss of Heat Sink (LOHS) accidental scenario in a Nuclear Battery (NB), a unique class of transportable, plug-and-play microreactors, is considered. A PINN is developed and compared with a Deep Neural Network (DNN). The results show the advantages of PINNs in providing accurate solutions, avoiding overfitting, underfitting and intrinsically ensuring physics-consistent results.
4차 산업혁명 시대에는 산업혁신이라는 목표를 달성하기 위해 기존 산업의 생산성을 높일 수 있는 디지털 전환이 더욱 중요해지고 있다. 디지털 전환에는 디지털 뉴딜과 스마트 국방 등이 있으며, 이들은 인공지능과 빅데이터 분석기술, 사물인터넷을 이용한다. 이러한 변화는 사이버공간을 지속해서 확장함으로써 국가의 국방, 사회, 보건 등의 산업화 영역을 더 지능적인 새로운 서비스들로 혁신하고 있다. 하지만 이로 인해 업무 생산성, 효율성, 편리성, 산업 안전성 등은 강화되겠지만, 디지털 전환영역의 확대로 사이버공격에 따른 위험성 또한 지속해서 증가할 것이다. 본 고의 목표는 이러한 위협에 선제적으로 대응하기 위해 미래의 변화로 나타날 수 있는 위협시나리오를 고찰하고, 이를 해결할 근본적인 대안 중의 하나인 미래의 복합안보 상황에서 요구되는 4차 산업혁명 시대의 선제적 위협 대응 모델을 제안한다. 본고는 향후 미래 사회에서 사이버 위협에 능동적으로 대응할 사이버안보 전략과 기술 개발의 선행 연구로 활용할 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 PSC 거더교를 통상적인 경간 이상으로 장경간화할 수 있는 기법들을 고찰하고, 각 기법이 경간에 미치는 영향을 평가하는 체계적인 방법론을 제안하는 것이다. 전편 논문에서는 평가에 필요한 그래프를 구성하는 기본적인 수식들을 유도한 바 있다. 여기에서는 이러한 방법론을 PSC 거더교 예제에 적용하여 각 장경간화 기법들이 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 제안된 도식적인 방법은 각 기법이 장경간화에 기여하는 이유를 일목요연하게 파악할 수 있고, 더 나아가 장경간화를 위한 개선점을 용이하게 도출할 수 있는 장점이 있음을 보였다. 분석 결과 여러가지 기법들 중 특히 거더의 고강도화, 바닥판 합성 전 2차 긴장을 실시하는 다단계 긴장 기법, Decked PSC 거더 기법 등이 장경간화에 크게 기여하는 것으로 나타났다. 장경간 거더의 증가된 자중에 대처할 수 있는 시공성 및 경제성만 뒷받침된다면 PSC 거더교도 기존 박스거더교의 영역인 50~70 m 경간까지 충분히 설계 및 시공될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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