해상에 설치된 항로표지 부표의 발달로 다양한 자료가 수집된다. 그러나 원시 관측자료는 기계 결함 및 기상환경에 따라 결측과 이상치를 포함한 오류로 인하여 곧바로 사용되기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 항로표지에서 수집된 미흡한 기상 관측 자료를 기계학습이 가능하도록 누락된 시각의 자료를 추가하여 선형 보간을 실시했다. 이후 XGBoost기법과 KNN-regressor을 이용하여, 오류가 발생한 시점의 자료를 보간하는 기법을 연구하고자 한다.
Pipe welding is used in various ranges such as civil engineering and ship building engineering. Until now, many technicians work for pipe welding manually under harmful, dangerous and difficult conditions. So it is necessary to install automation process. For automation pipe welding, relation between welding parameters & bead shape should be considered. Using this relation, bead shape could be expected from welding parameters. FCAW was used in this study. Instead of pipe workpiece, fillet joint plate is used, which were inclined 0,45,90,135,180 degree. By analyzing between welding parameters (current, welding speed, voltage) and bead shape parameters with non-linear multiple regression, bead shape parameters could be expected. Piecewise Cubic Hermite Interpolation was used to expect smooth curved bead shape with bead shape parameters. From these processes, bead shape could be expected from welding parameters.
본 연구는 연구논제[1]에서 제안한 보정방법을 평창강 지역 11개 강우관측소를 대상으로 적용하였다. 또한 본 연구는 방법별 오차범위 및 주변관측소 개수에 따른 공간적 분포 영향을 분석하였다. 연구 적용 결과 선형계획법이 가장 작은 오차를 나타내었으나 계산을 위한 프로그램이 필요하므로 현장의 실무적용에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 역거리법은 선형계획법과 비교해서 비교적 간단하고 정확한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구결과는 강우량 보정의 정확도를 높이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Sliding mode control with nonlinear interpolation in the boundary layer is proposed. A modified sigmoid function is used for nonlinear interpolation in the boundary layer and its parameter is tuned by a fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller that takes the distance between the system state and the sliding surface as its input guides the choice of parameter of the modified sigmoid function and the parameter is on-line tuned. Owing to the decreased thickness, the proposed method has better tracking performance than the conventional linear interpolation method. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to a simple nonlinear system model.
The goal of language model adaptation is to improve the background language model with a relatively small adaptation corpus. This study presents a language model adaptation technique where additional text data for the adaptation do not exist. We propose the information retrieval (IR) technique with N-gram language modeling to collect the adaptation corpus from baseline text data. We also propose to use a dynamic language model interpolation coefficient to combine the background language model and the adapted language model. The interpolation coefficient is estimated from the word hypotheses obtained by segmenting the input speech data reserved for held-out validation data. This allows the final adapted model to improve the performance of the background model consistently The proposed approach reduces the word error rate by $13.6\%$ relative to baseline 4-gram for two-hour broadcast news speech recognition.
한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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pp.1259-1262
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2006
In this paper, we propose a modified cubic convolution interpolation for the enlargement or reduction of digital images using a pixel difference value. The proposed method has a low complexity: the number of multiplier of weighted value to calculate one pixel of a scaled image has seven less than that of cubic convolution interpolation has sixteen. We use the linear function of the cubic convolution and the difference pixel value for selecting interpolation methods. The proposed method is compared with the conventional one for the computational complexity and the image quality. The simulation results show that the proposed method has less computational complexity than one of the cubic convolution interpolation.
본 논문에서는 volume rendering 기법을 이용하여 2차원 MRI 영상들을 합성하여 3차원 영상 만들 때 보다 해상도를 높이기 위한 개선된 sampling방법을 소개한다 2차원 슬라이스 영상들이 3차원으로 재구성할 때 voxel 기반으로 렌더링을 하기 때문에 오브젝트의 내부 영역까지도 볼 수 있는 것이 volume rendering의 가장 큰 장점이다. 따라서 영상을 재구성하는 과정에서 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 공간 해상도를 향상시키면 보다 명확하게 오브젝트 내부 정보를 살펴 볼 수 있다. 본 논문에서는 nearest neighbor 이나 linear 같은 interpolation으로 sampling한 방법보다 cubic interpolation을 3차원 공간에서 적용 시켜서 보다 resampling이 잘 되도록 하여 해상도를 향상시켜 보았다. 이렇게 향상된 Interpolation 적용시켜서 렌더링할 때 얼마나 오브젝트 내부 영역이 잘 가시화가 되었는지 transfer function을 적용시켜서 오브젝트 내부 정보를 렌더링 해보았고, 임의의 축으로 오브젝트을 잘라서 2D 단면 영상으로 출력해 보았다. 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 resampling을 하면 영상 해상도가 개선되었음을 볼 수 있었다.
목적: 분당서울대병원 검체 검사실에서는 노후화된 전자동방사면역측정기의 교체로 인하여 새로운 자동화 장비가 도입이 되어, 검사원리가 IRMA법인 Insulin 검사로 장비 간 비교실험을 하게 되었다. 실험결과 장비간에 동일한 알고리즘인 선형 보간법을 적용하였음에도 불구하고 특히 저농도값에서 현저한 값 차이를 보였다. 이에 실험실내 보유중인 SR300, Gamma 10, Gamma Pro, Cobra 감마카운터 각각의 장비에 2가지의 알고리즘을 다르게 적용시켰을 때 값 차이를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 검사원리가 IRMA법인 검사법 중 주로 자동화 장비에 검사가 시행 되고 있는 TSH, Ferritin, C-peptide, Insulin 4종목을 각각 10검체씩 저, 중, 고농도 값으로 선별하여 총 30개씩 동일한 검사항목에 대해서 SR300, Gamma 10, Gamma Pro, Cobra 카운터 장비에 선형 보간법과 스플라인 보간법으로 적용했을 때의 결과 값 차이를 비교하여 보았다. 결과: TSH, Ferritin, C-Peptide, Insulin 항목의 결과값에 선형 보간법과 스플라인 보간법을 다르게 적용시켜 장비간 상관성 검사를 시행한 결과 결정계수 $R^2$ 값은 0.9이상으로 모든 장비에서 상관성은 우수한 결과를 나타내었지만 통계적으로 유의성 검증결과 장비간 비교에서는 TSH를 제외하고 Ferritin, C-Peptide, Insulin 항목은 P값의 유의성이 0.001 미만으로 유의한 차이가 있었다. 선형 보간법과 스플라인 보간법 간의 결과값 비교에서는 TSH, ferritin, insulin을 제외하고 C-peptide 항목만 P값의 유의성이 0.03으로 보간법 간에 차이가 있음을 알 수 있었다. Insulin 낮은 값 영역에서 장비간 비교한 결과 P값의 유의성이 0.001 미만으로 Gamma Pro, Gamma 10, Cobra, SR300 카운터 장비간에 유의한 차이가 있었고 선형 보간법과 스플라인 보간법 간의 결과값 비교에서도 P값의 유의성이 0.001 미만으로 보간법간에 서로 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 결론: 연구결과 검사원리가 IRMA법이면서 linear 보간법인 검사결과를 살펴보면 장비마다 Curve Fitting 방식 차이에 따라 Standard 0값을 설정해주는 기대치와 실측치의 값에 차이가 있음을 알 수 있었다. 이러한 원인으로 인해서 저농도 결과값에 영향을 미치고 장비 간에 차이가 유발됨을 알 수 있었다.
파티클 기반의 유체 시뮬레이션에서 파티클 들이 경계면에 부딪쳐 쇄파를 일으키는 경우 과도한 움직임으로 인해 자연스러운 흐름을 표현하기 어렵다. 파티클이 이동하는 시간 간격을 세분화하여 선형보간 함으로써 이 문제를 해결할 수 있다. 이렇게 하면 경계면에 모여 압력이 높아진 파티클 들의 가속도 벡터가 부드럽게 변한다. 하지만 보간을 하기위한 최소 샘플수가 높기 때문에 파티클 들이 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 가중치 보간 방식을 사용한다. 가중치 보간은 파티클의 현재 가속벡터와 이전 가속벡터에 서로 다른 가중치를 주며 차례로 더해 이동벡터를 구한다. 가중치 보간 방식을 쓰면 비슷한 흐름을 표현하는데 필요한 샘플수가 선형 보간 방식보다 적다. 그 결과로 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 선형보간 방식의 문제점을 해결할 수 있다.
연구목적: 본 연구는 화재시뮬레이션 데이터를 증강현실에 연동할시 발생하는 방대한 데이터 구축과 그로 인한 데이터 과부하 문제 해결 방안을 강구하기 위함이다. 연구방법: 데이터 추정 기술인 선형 보간법의 신뢰도와 계산 복잡도를 개선하기 위한 적정 Input 데이터의 간격을 설정하기 위한 실험을 진행하였다. 또한, 선형 보간법이 화재의 동적 변화를 잘 반영하는지 확인하기 위한 타당성 검증을 진행하였다. 연구결과: 연구 대상 건축물인 지하 공동구에 적용 결과 10m 간격으로 데이터 입력시 보간법의 신뢰성과 시뮬레이션의 연산처리 속도 개선에서 높은 만족성을 보였다. 또한, 보간법을 활용한 화재시뮬레이션 데이터의 추정 방식이 높은 설명력과 신뢰성을 가진다는 것을 MAE와 R-Squared를 이용한 평가를 통해 검증하였다. 결론: 본 연구는 화재시뮬레이션에 디지털트윈 기술을 적용하면서 발생하는 데이터 과부하 문제를 보간법을 통해 해결하였으며, 이를 통한 화재 정보 예측과 시각화가 실시간 화재 예방에 크게 기여함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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