In this paper, we have proposed a novel method which can compose a reflected signal of the underwater target. The synthesis of the reflected signal in the target, the synthesized signal being similar to the characteristics of the reflected signal in the real target, is used the highlight model at the specific points of the target. We suggest the synthesis method of the reflected signal of the target using the pulsewidth variation and each other doppler effect at the highlight point, and compare the composed signal by the proposed method with that by conventional one. Simulation results show that the composed signal using the proposed method and the reflected signal of the real target is similar to the spectral characteristics.
능동소나에서 표적에 의해 산란된 표적신호를 합성하기 위해서는 반사점(Highlight, 이하 HL)에서의 산란현상의 이해가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 음향수조실험에서 얻어진 자료를 분석하여 표적신호를 특징지우고, HL 모델의 기본 가정의 타당성을 검토한다. 수조실험결과는 산란신호가 시간영역에서 신장되고, 도플러효과가 나타나며, 표적의 내부 구조형상이 표적산한신호에 직접반사 이상의 영향을 미침을 보여준다. 이는 표적산란 신호의 합성에 있어서 사용되는 충격응답 또는 그린 함수(Green's function)가 단순한 델타함수가 아닌 필터역할을 하도록 시뮬레이션해야 함을 보여 준다.
본 논문에서는 이색성 반사 모델에서 분할 과정을 없애는 동시에 카메라의 잡음을 제거함으로써 광원을 보상하는 방법을 제안한다. 일반적으로 고휘도 영역의 화소는 광원에 대한 많은 정보를 포함하게 된다. 따라서 고휘도 영역을 분석함으로써 광원의 특성을 쉽게 분석할 수 있다. 이때 기존의 방법은 고휘도 영역 분할이 필요하고, 이로 인해 영역 분할의 정확성이 광원 추정의 결과에 영향을 미치게 된다. 본 논문은 고휘도 영역에 대해 안정도를 평가함으로써 영역 분할 과정을 생략할 수 있다. 또한 이 과정에서 잡음 및 센서의 불균일에 따른 정확성 감소의 요인들은 제거하였다.
최근 다양한 매체를 통해 폭발적인 양의 콘텐츠가 업로드 되고 있으며 그 가운데 게임과 스포츠 영상은 상당한 비율을 차지한다. 방송사에서는 시청자 편의를 위해 경기 영상 중 흥미를 끄는 장면을 모아 하이라이트 영상을 만들어 제공한다. 그러나 이는 시간과 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 본 논문에서는 게임과 스포츠 경기에서 자동으로 하이라이트를 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 방법들이 이미지 정보만을 주로 이용하는데 반해 우리는 오디오와 이미지 정보를 함께 사용하며, 영상의 단기적 전후관계와 중장기적 흐름을 동시에 파악하는 방법을 제시한다. 또한 더 좋은 특징벡터를 찾아내기 위해 GAN을 결합한 모델을 설명한다. 제안하는 모델들은 e스포츠 경기 영상과 야구 경기 영상을 이용하여 평가한다.
본 논문에서는 하이라이트 모델에 기반하여 능동소나의 표적신호를 합성하고, 합성된 신호를 이용하여 표적인식 실험을 수행하였다. 동일 표적이라도 표적의 자세각에 따라 다양한 형태의 파형을 갖는 신호가 합성되는데, 이에 대한 표적인식 결과를 알아보기 위해서 두 가지 방법으로 실험을 수행하였다. 하나는 고정된 여러 가지 자세각에 대한 표적신호에 대한 인식실험이고, 다른 하나는 임의의 자세각을 가지는 교신에 대만 인식 실험을 수행하였다. 인식실험을 위한 특징 인자로는 합성된 표적신호에 대해 시간영역에서 정합필터 및 포락선 검출을 통해 얻어지는 하이라이트 패턴을 사용하였으며, 패턴인식 기법으로는 다중클래스 SVM과 인공신경망을 사용하였다.
Generally, in the underwater target recognition, feature vectors are extracted from the target signal utilizing spatial information according to target shape/material characteristics. In addition, various signal processing techniques have been studied to extract feature vectors which are less sensitive to the location of the receiver. In this paper, we synthesized active echo signals using 3-dimensional highlight distribution. Then, Fractional Fourier transform was applied to echo signals to extract signal features. For the performance verification, classification experiments were performed using backpropagation and probabilistic neural network classifiers based on single aspect and multi-aspect method. As a result, we obtained a better recognition result using proposed feature extraction and multi-aspect based method.
Consumer neuroscience methods have become prevalent in marketing research. Despite their proven significance, very little marketing research has addressed their applications in Asia. Thus, this review aims to introduce practical integrations with consumer neuroscience and marketing research and how they can be carefully applied to these fields, with some identified caveats. Specifically, I review the recent literature from top marketing and science journals to (1) highlight substantial applications of updated neuroscientific methods to marketing research and neuroforecasting approaches, (2) discuss the additional potential of computational models in these applications, and (3) offer a simple framework that adopts a multi-method approach intended to enhance both the external and ecological validity of neuroscientific findings. Along with the need for embracing scientific rigor and marketing theory, more guidelines are also needed to improve the validity issues of neuroimaging uses and highlight practical directions in the nascent field of consumer neuroscience.
수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 3차원 하이라이트 분포를 가지는 모델을 이용하여, 능동소나 표적신호를 음선 추적기법을 기반으로 하여 합성하였다. 합성된 표적신호를 대상으로 Fractional Fourier 변환을 적용하여 특징벡터를 추출하였고, 신경회로망 인식기를 이용하여 인식 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 스테인드글라스 렌더링을 위한 조명 모델을 제안한다. 본 기법은 스테인드글라스에서 중요시되는 광학적 요소를 렌더링 알고리즘에 반영하여 보다 사실적인 스테인드글라스 결과 영상을 만들어낸다. 이를 위해 3단계의 작업을 수행하게 되는데 먼저 스테인드글라스의 표면과 빛의 방향에 의해서 영향을 받게 되는 확산광과 빛과 시선의 각도에 따라 달라지는 하이라이트를 계산한다. 그 다음으로 프레넬 항을 이용하여 스테인드글라스에 투과된 빛의 양을 계산한다. 그 후, 각 유리조각의 색상에 따른 빛의 흡수를 표현하여 사실적인 스테인드글라스 영상을 만든다.
This paper intends to highlight the effect of the third-body in an inclined orbit on a spacecraft orbiting the primary mass. To achieve this goal, a new origin of coordinate is introduced in the primary and the X-axis toward the node of the spacecraft. The disturbing function is expanded up to the second order using Legendre polynomials. A double-averaged analytical model is exploited to produce the evolutions of mean orbital elements as smooth curves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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