본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 정규압밀점토에서의 피에조 콘 소산시험시 측정된 초기 과잉간극수압을 팔면체 수직응력($\Delta{\sigma}_{oct}$)의 변화에 의해 발생하는 과잉간극수압($\Delta{u}_{oct}$)과 팔면체 전단응력($\Delta{\tau}_{oct},$)의 변화에 의해 발생하는 과잉간극수압($\Delta{u}_{shear}$)으로 구분할 수 있는 방법을 이용하여 초기 과잉간극수압 분포를 가정하고, 연속적인 구형 공동확장 이론과 축대칭 비혼합 선형 압밀이론에 근거한 유한차분법을 사용하여 과잉간극수압의 소산거동을 모사하였다. 이와 같은 방법에 의해 압밀계수를 가정하여 계산된 소산곡선이 실측된 소산곡선과 특정 소산도에서 일치하도록 반복 계산하는 시행착오법을 사용하여 압밀계수를 산정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기존의 이론해를 루이지애나 주립대학교 모형 토조에서 수행된 소형 피에조 콘의 시험결과에 적용한 결과에 의하면 제안된 방법에 의해 산정된 압밀계수가 다른 이론해보다도 실내시험치와 유사한 것으로 나타났으며, 계측된 소산곡선과도 잘 일치하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.
Figueiredo Filho, Luiz Antonio Silva;Sarmento, Jose Lindenberg Rocha;Campelo, Jose Elivalto Guimaraes;de Oliveira Almeida, Marcos Jacob;de Sousa, Antonio Junior;da Silva Santos, Natanael Pereira;da Silva Costa, Marcio;Torres, Tatiana Saraiva;Sena, Luciano Silva
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제31권9호
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pp.1407-1414
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2018
Objective: The aim of this study was to estimate (co) variance components and genetic parameters for categorical carcass traits using Bayesian inference via mixed linear and threshold animal models in Anglonubian goats. Methods: Data were obtained from Anglonubian goats reared in the Brazilian Mid-North region. The traits in study were body condition score, marbling in the rib eye, ribeye area, fat thickness of the sternum, hip height, leg perimeter, and body weight. The numerator relationship matrix contained information from 793 animals. The single- and two-trait analyses were performed to estimate (co) variance components and genetic parameters via linear and threshold animal models. For estimation of genetic parameters, chains with 2 and 4 million cycles were tested. An 1,000,000-cycle initial burn-in was considered with values taken every 250 cycles, in a total of 4,000 samples. Convergence was monitored by Geweke criteria and Monte Carlo error chain. Results: Threshold model best fits categorical data since it is more efficient to detect genetic variability. In two-trait analysis the contribution of the increase in information and the correlations between traits contributed to increase the estimated values for (co) variance components and heritability, in comparison to single-trait analysis. Heritability estimates for the study traits were from low to moderate magnitude. Conclusion: Direct selection of the continuous distribution of traits such as thickness sternal fat and hip height allows obtaining the indirect selection for marbling of ribeye.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
본 논문에서는 전기자동차에서 사용할 수 있는 모델 기반 잔존용량계(model based battery indicator)를 개발했다. 제안된 방법을 이용하면 잔존용량을 측정하는 데 전지의 전압과 전류만 측정하면 되고, 초기 잔존용량값의 영향을 받지 않으며, 전기자동차와 같이 부하가 급변하는 상태에서도 정확하게 계측할 수 있을 뿐 아니라, 그에 따라 주행 가능 거리를 계산하여 예측할 수 있다. 전지의 방전 특성 데이터를 이용해 수학적인 모델링을 한 후, 전압과 전류를 검출하여 이를 모델링한 식에 대입하면, 추정된 전지 전압을 얻을 수 있다. 이 추정 전압과 측정 전압의 차이가 최소가 되도록 하는 잔존용량의 반화량을 이용히여 잔존용량을 추정한다. 실험에서는 제작한 충방전장치와 PC를 이용하여 전지의 전압과 전류를 계측하여 수학적으로 모델링을 하고, 실제의 전기자동차에 탑재 가능한 스탠드 얼론(stand alone)타입의 마이크로 콘트롤러에 모델식 및 알고리즘을 장착하여 모델 기반 잔존용량계를 실제 검증하여 그 유용성을 입증하였다.
강우-유출 모형을 이용하여 직접유출량을 산정할 경우, 유역의 유효우량을 산정하기 위해 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 방법을 주로 사용한다. 그러나 NRCS-CN 방법은 초기손실량을 잠재보유수량의 20%로 가정하고 유효우량을 산정한다. 이는 초기손실량을 과대 추정하여 유효우량의 과소산정을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 강우-유출사상을 바탕으로 초기손실량을 추정하는 방법을 보완하였다. 우리나라 홍수기 동안 강우-유출 자료를 확보한 15개의 유역에 대해 658개의 강우-유출사상에 대하여 NRCS-CN 방법을 기반으로, 초기손실량과 유효우량을 산정하고 이를 관측 직접유출량과 비교 분석하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값(CNT)과 유역의 경사도를 고려하여 조정한 CN값(CNC)을 각 방법들에 적용하였다. 모형의 성과는 Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), 그리고 Percent Bias (PBIAS) 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 CNT를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(0.24, 18.12, and 16.04), NSE(0.54, 0.73, and 0.79), PBIAS(36.54, 20.25, and 12.00)]로 나타났으며. 이와 비슷하게 CNC를 M1, M2, M3에 적용하였을 경우의 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(17.17, 15.88, and 13.82), NSE(0.76, 0.80, and 0.85), PBIAS(3.06, 4.47, and 0.11)]로 나타났다. 본 연구에서 제안된 M3방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값으로 나타났다.
본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 2가지 수문학적 과정을 통하여 유출량을 산정하는 수문모형의 모형 최적화를 시도하였으며, 수문모형으로는 융설량과 유출량을 동시에 산정할 수 있는 분포형 수문모형인 HL-RDHM을 이용하였다. 대상유역으로는 융설량 자료를 수집할 수 있는 미국 콜로라도의 Durango River 유역을 선정하였다. 다중최적화기법으로는 MOSCEM을 활용하였으며, 융설과 관련된 매개변수 5개와 유출에 관련된 매개변수 13개를 선정하여 매개변수 보정과 수문모형 최적화를 시도하였다. 모형 최적화를 위해 2004 - 2005년의 자료가 활용되었고, 2001 - 2004년 자료를 이용하여 검증하였다. 융설량과 유출량을 동시에 최적화함으로써 RMSE 기준으로, 3개의 SNOTEL 지점에서 초기해에 의한 모의치 보다 7% - 40%까지 RMSE 오차를 줄일 수 있었고, 유출구의 USGS 관측점에서 초기해에 비해 약 40% 값이 개선됨을 확인하였다.
온도프리스트레싱 공법은 강합성거더교 또는 강구조물에 인위적인 온도경사를 가하여 프리스트레싱력을 도입하기 위해 개발된 공법으로, 연속 강합성거더교에 적용할 경우 부모멘트 발생지점인 연속지점부 부근의 바닥판에 프리스트레스를 도입함으로써 콘크리트 바닥판의 인장균열을 억제하는 한편, 교축방향 보강철근 사용량 및 강거더 단면을 감소시킬 수 있어 경제성과 시공성의 향상이 가능한 공법이다. 이전의 연구에서 가열구간을 설정하기 위해 사용한 시행오차법은 비효율적인 것으로 온도프리스트레싱 공법을 적용한 설계가 효율적으로 이루어지기 위해서는 보다 합리적인 적정 가열구간의 설정기법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 패턴인식, 최적화, 진단 및 예측 등을 수행하는데 많이 사용되고 있는 인공신경망 이론을 적용하여 온도프리스트레싱 공법을 적용한 연속 강합성거더교의 가열구간을 효과적이고 경제적으로 설정하는 기법을 제안하고자 한다. 인공신경망 이론을 학습시키기 위한 학습알고리즘으로는 일반적으로 널리 사용되는 오차역전파 알고리즘을 사용하였으며, 이를 이용하여 2경간 및 3경간 연속 강합성거더교의 가열구간을 예측하고 유한요소해석과의 비교를 통하여 학습알고리즘의 특성 및 예측의 정확도를 분석하였다.
Rozempolska-Rucinska, Iwona;Zieba, Grzegorz;Kibala, Lucyna;Prochniak, Tomasz;Lukaszewicz, Marek
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제30권12호
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pp.1674-1678
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2017
Objective: The aim of the study was to evaluate genetic correlations between the behavioural profile and performance in laying hens as an indirect answer to the question whether the observed behavioural responses are associated with increased levels of stress in these birds. Methods: The assessment of birds' temperament was carried out using the novel objects test. The behavioural test was conducted in two successive generations comprising 9,483 Rhode Island White (RIW) birds (approx. 4,700 individuals per generation) and 4,326 Rhode Island Red (RIR) birds (approx. 2,100 individuals per generation). Based on the recorded responses, the birds were divided into two groups: a fearful profile (1,418 RIW hens and 580 RIR hens) and a brave/curious profile (8,065 RIW hens and 3,746 RIR hens). The birds were subjected to standard assessment of their performance traits, including SM, age at sexual maturity; ST, shell thickness; SG, egg specific gravity; EW, mean egg weight; IP, initial egg production; and HC, number of hatched chicks. The pedigree was three generations deep (including two behaviourrecorded generations). Estimation of the (co)variance components was performed with the Gibbs sampling method, which accounts for the discrete character of the behavioural profile denotation. Results: The analyses revealed negative correlations between the performance traits of the laying hens and the behavioural profile defined as fearful. In the group of fearful RIW birds, delayed sexual maturation (0.22) as well as a decrease in the initial egg production (-0.30), egg weight (-0.54), egg specific gravity (-0.331), shell thickness (-0.11), and the number of hatched chicks (-0.24) could be expected. These correlations were less pronounced in the RIR breed, in which the fearful birds exhibited a decline in hatchability (-0.37), egg specific gravity (-0.11), and the number of hatched chicks (-0.18). There were no correlations in the case of the other traits or they were positive but exhibited a substantial standard error, as for the egg weight. Conclusion: To sum up the results obtained, it can be noted that behavioural responses indicating fearfulness, i.e. escape, avoidance, and approach-avoidance may reflect negative emotions experienced by birds. The negative correlations with performance in the group of fearful hens may indirectly indicate a high level of stress in these birds, especially in the white-feathered birds, where stronger performance-fearfulness correlations were found. Fearful birds should be eliminated from breeding by inclusion of the behavioural profile in the selection criterion in the case of laying hens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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