본 논문에서는 2차원 입력 형상에 대하여 계층 메쉬를 이용한 빠르고, 품질 저하가 적은 평면 형상변형 기법을 제시한다. 입력으로 주어진 2차원형상의 내부와 경계를 조밀하게 샘플링한 정점의 집합으로 구성된 형상 메쉬와, 입력 형상을 근사적으로 둘러싸는 형상 메쉬의 일부 정점으로 구성된 제어 메쉬를 구성한다. 이때, 형상 메쉬 정점은 제어 메쉬의 정점에 대한 평균값 좌표로 표현한다. 사용자의 형상 변형 입력에 대하여 기존의 비선형 최소자승법을 사용한 메쉬 최적화문제를 풀어 제어 메쉬 정점의 변형될 위치를 구하고, 형상 메쉬는 변형된 제어 메쉬의 정점으로부터 평균값 좌표를 이용하여 최종적인 형상의 변형을 빠르게 계산한다. 형상 메쉬는 입력 형상을 정확히 표현하기 위해 많은 수의 정점으로 구성되는 반면에 제어 메쉬는 상대적으로 적은 수의 정점으로 구성된다. 계산양이 많은 최적화 방법은 제어 메쉬에만 적용되기 때문에 전체 수행시간은 매우 빠르지만, 제어 메쉬의 품질저하에 따라 형상변형의 품질 또한 저하된다. 본 논문에서는 형상 변형의 결과를 조절하고 품질 저하를 보정하기 위해서 사용자 제한에 방위 제어를 포함시켜 형상변형의 강성도를 조절하는 방법을 제시한다. 실험적인 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 방법은 비교적 적은 수의 정점을 사용하여 형상 변형의 수행속도가 빠르면서, 변형의 시각적인 품질은 부드럽게 유지된다. 본 논문의 결과는 휴대폰이나 타블렛 PC와 같이 계산속도가 느린 임베디드 시스템에서 형상 변형을 이용한 2차원 애니메이션 제작과 같은 응용문제에 효과적으로 사용될 수 있다.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
2015 개정 수학과 교육과정에서 나타난 주요한 내용 변화 중의 하나는 정비례/반비례를 초등학교에서 중학교로 상향이동하고, 상관관계 관련 내용을 중학교에 추가한 것이다. 이런 변화를 결정하는 데 중요한 근거 자료가 된 것이 국제 비교 결과이다. 이에 본 연구에서는 미국, 영국, 프랑스, 핀란드, 호주, 일본, 싱가포르, 중국, 대만을 대상국으로 정하고, 정비례/반비례와 상관관계를 어느 시기에 어떤 범위에서 다루는지 조사하였다. 더불어 교육과정 내용 조직의 특성을 분석하는 틀로 수직적 계열성, 수평적 계열성, 외적 연결성, 내적 연결성의 네 가지 기준을 설정한 후 이에 기초하여 정비례/반비례와 상관관계 관련 내용을 비교 분석하였다. 연구결과 대부분의 국가가 정비례/반비례를 중학교에서 도입하거나 초등학교에서 도입한 후 중학교에서 심화시키는 방식을 따르고 있으며, 내용 조직의 특성 기준을 비교적 충실히 만족시키고 있다. 상관관계는 핀란드를 제외한 모든 국가가 고등학교 내용으로 포함시키고 있으며, 대부분 상관계수, 회귀직선, 최소제곱법 등 관련 개념들을 소개하면서 다양한 맥락에서 다루고 있었다.
Increasing evidence suggests that gut microbiota underpin the development of health and longevity. However, our understanding of what influences the composition of this community of the longevous has not been adequately described. Therefore, illumina sequencing analysis was performed on the gut microbiota of centenarians (aged 100-108 years; RC) and younger elderlies (aged 85-99 years; RE) living in Bama County, Guangxi, China and the elderlies (aged 80-92 years; CE) living in Nanning City, Guangxi, China. In addition, their diet was monitored using a semiquantitative dietary questionary (FFQ 23). The results revealed the abundance of Roseburia and Escherichia was significantly greater, whereas that of Lactobacillus, Faecalibacterium, Parabacteroides, Butyricimonas, Coprococcus, Megamonas, Mitsuokella, Sutterella, and Akkermansia was significantly less in centenarians at the genus level. Both clustering analysis and UniFraq distance analysis showed structural segregation with age and diet among the three populations. Using partial least square discriminate analysis and redundancy analysis, we identified 33 and 34 operational taxonomic units (OTUs) as key OTUs that were significantly associated with age and diet, respectively. Age-related OTUs were characterized as Ruminococcaceae, Clostridiaceae, and Lachnospiraceae, and the former two were increased in the centenarians; diet-related OTUs were classified as Bacteroidales, Lachnospiraceae, and Ruminococcaceae. The former two were deceased, whereas the later one was increased, in the high-fiber diet. The age and high-fiber diet were concomitant with changes in the gut microbiota of centenarians, suggesting that age and high-fiber diet can establish a new structurally balanced architecture of gut microbiota that may benefit the health of centenarians.
In the working population, muscle fatigue and musculoskeletal discomfort are common, which, in the case of insufficient recovery may lead to musculoskeletal pain. Workers suffering from musculoskeletal pains need to be rehabilitated for recovery. Isokinetic testing has been used in physical strengthening, rehabilitation and post-operative orthopedic surgery. Frequency analysis of electromyography (EMG) signals using the mean frequency (MNF) has been widely used to characterize muscle fatigue. During isokinetic contractions, EMG signals present strong nonstationarities. Hilbert-Haung transform (HHT) and autoregressive (AR) model have been known more suitable than Fourier or wavelet transform for nonstationary signals. Moreover, several analyses have been performed within each active phase during isokinetic contractions. Thus, the aims of this study were i) to determine which one was better suitable for the analysis of MNF between HHT and AR model during repetitive maximum isokinetic extensions and ii) to investigate whether the analysis could be repeated for sequential fixed epoch lengths. Seven healthy volunteers (five males and two females) performed isokinetic knee extensions at $60^{\circ}/s$ and $240^{\circ}/s$ until 50% of the maximum peak torque was reached. Surface EMG signals were recorded from the rectus femoris of the right thigh. An algorithm detecting the onset and offset of EMG signals was applied to extract each active phase of the muscle. Following the results, slopes from the least-square error linear regression of MNF values showed that muscle fatigue of all subjects occurred. The AR model is better suited than HHT for estimating MNF from nonstationary EMG signals during isokinetic knee extensions. Moreover, the linear regression can be extracted from MNF values calculated by sequential fixed epoch lengths (p> 0.0I).
The objective of this study was to estimate the effects of daily milk yield, somatic cell count(SCC), days in milk(DIM), and parity on the compositions of milk and blood in high or low producing dairy cows. To divide the high or low producing group, there were some restrictions in this study. 235 Holstein dairy cows had a average daily milk yield of 23.2 $\pm$ 6.8 kg were grouped into two classes with low producing(average daily milk 17kg) or high producing(average daily milk 29 kg). The other restrictions were two parities(first and second parity), two SCC groups(under $l{\times}10^5$cells/ml, and $l{\times}10^5$ to $7{\times}10^5$ celis/ml), and three DIM groups(under 80, 81 to 180, and 181 to 305DIM). The blood urea nitrogen(BUN), milk urea nitrogen(MUN) and glucose between two group with high and low somatic cell count were not affected by parity, DIM and SCC. But there were significantly different on BUN and glucose between high and low milk producing(p< 0.01), also was different on glucose between parities(p < 0.05). White blood cell(WBC) and lymphocyte were affected(p< 0.05) by SCC level, protein percent was also affected by DIM(p< 0.01). The least square means of protein in second parity was a 1.3 times higher than that in first parity(p < 0.05), and it showed a higher level in the low producing group than the high producing group(p < 0.0l). WBC and lymphocyte were lower in the $1{\sim}7{\times}10^5$ celis/ml than those under $1{\times}10^5$ celis/ml(p< 0.05). Neutrophil was a higher level in first parity than that in second parity(p < 0.05). Only protein and total solid were affected by parity, the other compositions were not affected by parity, DIM, SCC and milk yields. The results suggested that significant differences were in the blood components such as glucose, WBC, lymphocyte and neutrophil between high and low producing cows. The results also show that more studies are required to clarify the factors and markers related to milk yield, quality and mastitis.
이 논문에서는 GPS L1/L2 이중 주파수 반송파 위상 관측값을 사용하여 100km 이상의 장기선을 가지는 저궤도 편대비행위성의 상대위치결정 기법을 연구하였다. 더욱 다양한 응용분야로의 유연한 확장을 위해 위성의 동역학 모델을 고려하지 않았고 이중 주파수 GPS 관측값과 오차 모델링을 기반으로 확장칼만필터를 통해 구하고자 하는 미지의 변수를 추정하였다. 편대비행위성 간 기선의 증가로 인해 공통오차로 소거되지 않고 남아있는 전리층 지연 오차는 전리층 매핑 모델을 사용하여 계산하였다. 정수형 미지정수 검색은 정수 최소 자승 조건을 만족하는 미지정수를 보다 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 MLAMBDA 기법을 적용하였다. 결정된 정수형 미지정수의 검정은 비율 테스트를 통해 판정하였다. 제안된 기법의 검증을 위해 편대비행위성 간 상대 기선 거리가 100 km 이상 떨어져 있는 가상의 편대비행위성 시나리오를 구성하여 상대위치결정 정확도를 분석하였다. 분석된 결과를 통해 제안된 기법은 장기선에서의 반송파 위상 미지정수 결정과 mm 수준의 정밀한 상대위치결정이 가능함을 확인하였다.
피로해석은 반복하중 하에서의 항공우주 구조물에 대한 구조적 파괴를 예방하기 위해 수행된다. 본 논문에서는 틸트로터형 무인 항공기에 대하여 피로수명에 대한 평가를 하였다. 먼저 틸트로터형 무인항공기의 기동에 맞는 하중 스펙트럼을 생성해 내었으며, F.C.L. 부품중 하나인 플랩퍼론 연결부위에 대하여 피로해석을 수행 하였다. 틸트로터형 무인항공기는 크게 두 가지 기동 형태로 나눌 수 있는데, 이 착륙시의 헬리콥터 형태와 순항시의 고정익 형태가 되겠다. 전체적인 피로하중 스펙트럼을 만들기 위해서 헬리콥터 형태에는 FELIX를, 고정익 형태에서는 TWIST를 사용하였다. 한편으로는, S-N 실험점이 해석에 사용될 때 재료수명의 전 영역에 대한 S-N 회귀식을 얻기 위하여 크리깅 메타 모델이 사용되었다. 그리고 최소 자승법을 이용한 이차 회귀식에 대한 S-N 커브 역시 생성하였다. 더욱이 이 커브들이 갖고 있는 정확도를 측정하기 위하여 결정 계수법을 사용하였다. 마지막으로는 플랩퍼론 연결 부위에 대한 피로수명 결과를 MSC. Fatigue와 비교하였다.
IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.
This studies were carried out to get characteristics of frequency distribution, probable flood flows according to the return periods, and the correlation between return periods and those length of records affect the Risk of failure in the annual maximum series of the main river systems in Korea. Especially, Risk analysis according to the levels were emphasized in relation to the design frequency factors for the different watersheds. Twelve watersheds along Han, Geum, Nak Dong, Yeong San and Seom Jin river basin were selected as studying basins. The results were analyzed and summarized as follows. 1. Type 1 extremal distribution was newly confirmed as a good fitted distribution at selected watersheds along Geum and Yeong San river basin. Three parameter lognormal Seom Jin river basin. Consequently, characteristics of frequency distribution for the extreme value series could be changed in connection with the watershed location even the same river system judging from the results so far obtained by author. 2. Evaluation of parameters for Type 1 extremal and three parameter lognormal distribution based on the method of moment by using an electronic computer. 3. Formulas for the probable flood flows were derived for the three parameter lognormal and Type 1 extremal distribution. 4. Equations for the risk to failure could be simplified as $\frac{n}{N+n}$ and $\frac{n}{T}$ under the condition of non-parametric method and the longer return period than the life of project, respectively. 5. Formulas for the return periods in relation to frequency factors were derived by the least square method for the three parameter lognormal and Type 1 extremal distribution. 6. The more the length of records, the lesser the risk of failure, and it was appeared that the risk of failure was increasing in propotion to the length of return periods even same length of records. 7. Empirical formulas for design frequency factors were derived from under the condition of the return periods identify with the life of Hydraulic structure in relation to the risk level. 8. Design frequency factor was appeared to be increased in propotion to the return periods while it is in inverse proportion to the levels of the risk of failure. 9. Derivation of design flood including the risk of failure could be accomplished by using of emprical formulas for the design frequency factor for each watershed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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