본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)을 마찰력 기반의 스크롤을 통해 데이터를 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 인간-콘텐츠 사이의 새로운 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심이 있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 본 논문에서는 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성을 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 마찰력을 제어한다. 제어된 마찰력 기반 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽고 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.
In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.
재료의 피로 파괴과정은 균열의 발생과 전파 및 성장의 과정을 거쳐 마침내 결정적 균열의 크기가 일정한도를 넘어서면 재료의 파괴가 일어난다. 이 때까지의 시간, 즉 피로 수명이 역정규분포를 따를 때 재료의 수명과 스트레스 수준과 관계를 나타 내는 S-N곡선에 대한 대수선형모형(log-linear model)을 제시하고, 이 모형하에서 피로수명시험에 대한 통계적 최적시험설계방법을 찾는다. 통계적 최적여부에 대한 판단기준으로 설계 스트레스 수준하의 특정 시점에서의 신뢰도에 대한 최우추정량의 점근분산을 최소화하는 방법을 사용하였다.
A 1/4 car model(2 DOF system) is employed to evaluate the performance included a quadratic cost functional in frequency domain. The design procedure of feedback control to optimize the performance index results in a modified Linear-Quadratic-Gaussian problem and cultivates a quite simple control algorithm. Computer simulation result is shown that the LQG method using frequency shaped performance index is outstanding in ride comfort and its response converges to the steady state very rapidly in comparison with the known passive suspension, classical design methods LQR/ and LQG.
This paper deals with wafer temperature uniformity control essential in rapid thermal processing (RTP). One of the important control objectives of RTP is to keep the temperature over the wafer surface as uniformly as possible. For this, a discrete time state equation around the operating point is first identified by using the subspace fitting method, and a multivariable LQG(Linear Quadratic Gaussian) controller is designed based on the identified model. Simulation and experimental results show improvement in temperature uniformity over the conventional PID method.
In this thesis, a decomposed LQG/LTR controller is designed for an undersea vehicle. The modellig error which results from decomposition of the original model is considered to the design specification for maintaining the robust stability. The LQG/LTR controller designed with new specification is simulated.
In this paper, we define the weighted U-empirical process for simple linear model and show the weak convergence to a Gaussian process under some conditions. Then we illustrate the usage of our result with examples. In the appendix, we derive the variance of the weighted U-empirical distribution function.
일반화 선형모형(GLM)에 기초한 확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 가장 일반적으로 사용되는 방법인다. 본 논문에서는 다층구조를 이용하여 기존의 GLM weather generator에 공간구조를 소개하였다. 계절별 총강우량의 overdispersion 현상을 효과적으로 제거하기 위해서 smoothing된 계절별 총강우량을 모형에 포함하였고 공간구조를 소개하기 위해서 Stochastic weather generator의 모형계수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 가정하였다. 그리고 제안된 공간구조를 가지는 GLM weather generator 모형을 우리나라 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.
The feature vectors which are used in conventional speaker recognition (SR) systems may have many correlations between their neighbors. To improve the performance of the SR, many researchers adopted linear transformation method like principal component analysis (PCA). In general, the linear transformation of the feature vectors is based on concatenated form of the static features and their dynamic features. However, the linear transformation which based on both the static features and their dynamic features is more complex than that based on the static features alone due to the high order of the features. To overcome these problems, we propose an efficient method that applies linear transformation and temporal information of the features to reduce complexity and improve the performance in speaker verification (SV). The proposed method first performs a linear transformation by PCA coefficients. The delta parameters for temporal information are then obtained from the transformed features. The proposed method only requires 1/4 in the size of the covariance matrix compared with adding the static and their dynamic features for PCA coefficients. Also, the delta parameters are extracted from the linearly transformed features after the reduction of dimension in the static features. Compared with the PCA and conventional methods in terms of equal error rate (EER) in SV, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 다수 반송파 전송의 특수한 형태로 주파수 선택적 페이딩이나 협대역 간섭에 대한 강건함이 증가하기 때문에 차세대 무선 광대역 통신 시스템의 전송 방식으로 큰 관성을 받고 있다. 하지만 출력 신호의 크기가 Rayleigh 분포를 갖기 때문에 무선 통신 환경에서 TWTA (Traveling Wave Tube Amplifier)와 같은 고출력 증폭기 (High Power Amplifier; HPA)의 비선형 특성으로 인하여 단일 반송파 전송 방식보다 심각한 비선형 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 HPA의 비선형성에 의한 비선형 왜곡을 보상하기 위해 SCPWL (Simplicial Canonical Piecewise-Linear) 모델 기반의 새로운 디지털 사전왜곡기를 제안한다. 제안된 사전왜곡기의 성능평가를 위해 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널 하에서 16-QAM과 64-QAM 변조 방식을 이용하고, 1024-point FFT/IFFT로 구현된 OFDM 시스템에서 다양한 실험을 실시하였다. 모의실험 결과, HPA에 의해 발생하는 비선형 왜곡을 효과적으로 보상함으로써 우수한 성능 향상이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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