현재 변전소 자동화의 국제표준으로 대두되고 있는 IEC 61850은 스테이션 버스 뿐만 아니라 프로세서 버스까지도 표준화된 통신 기술을 채용하였고, 자동화에 필요한 모델을 제시하고 있다. 변전소 자동화에 사용되는 프로세서 버스의 대표적인 데이터 측정 및 전송장비인 병합단위장치를 IEC 61850 환경으로 구현할 경우 각각의 장치들이 취득한 정보들이 상호 연관성을 가지고 시스템을 제어하거나 모니터링하기 위해서는 시간 동기화가 필요하다. 본 논문에서는 IEC 61850 기반 병합단위장치를 개발하기 위해서 IRIG-B 프로토콜을 사용한 정밀한 시간동기화 기술을 제안한다. 제안된 IRIG-B 시간 동기화 프로토콜을 구현하고 실험을 통해서 안정적인 시간 동기화를 확인하였다.
In this paper, we proposed a method of fast track merging which is the foundation of track to track association technique. The existing method of track merging is performed throughout comparison between tracks to tracks. Therefore, it has heavy calculation time. In our research, we developed a method for fast clustering by using nearest neighbor measurement identification. The simulation results show that the proposed method is more faster than previous method about 3.3%. We expect that this method could be effectively used in multi-target tracking particularly in heavy clutter environment.
본 논문에서는 한국어 음성인식에 적합한 음성 인식 단위에 대해서 연구하였다. 좋은 음성 인식 시스템을 구현하기 위해서는 발음된 음성내의 조음화현상을 처리할 수 있는 인식단위를 선택해야만 한다. 따라서 음소보다 개념적으로 확대된 인식단위가 필요하게 되는데, diphone은 음소간의 전이영역을 modeling하기때문에 좋은 인식 단위가 될 수 있다. Diphone을 인식 단위로 할 경우에 안정적인 음소영역을 diphone사이에 삽입할 수도 있다. 7명의 남성화자가 발음한 74단어로 구성된 고립단어 인식 실험결과 diphone을 2-state HMM으로, 터짐소리 `ㅂ',`ㄷ','ㄱ'와 묵음을 제외한 음소에 대해서 1-state HMM으로 나타냈을 때 가장 높은 인식률을 보였다. 이때 드물게 발생하는 diphone들을 하나의 단위로 merging했을 때 인식률이 $93.98\%$에서 $96.29\%$로 향상되었다. 또한 merging된 diphone과 제안한 국소보간법 (local interpolation technique)을 사용함으로써 $97.22\%$까지 인식률이 향상되었다.
강우는 물순환 시스템을 이해를 증가 시킬 뿐만 아니라, 효율적인 수자원 확보 및 관리에 있어서 가장 핵심적인 인자이다. 본 연구는 2015년을 대상으로 한반도에서의 92개의 ASOS 지점자료와 최근에 발사된 GPM 위성강우 자료의 비교를 통하여 활용가능성을 평가하였다. 또한 지점 자료의 장점과 인공위성 자료의 장점을 융합함으로써 보다 개선된 강우자료를 산출하기 위해 3가지의 상세화 방법(Geographical Differential Analysis, Geographical Ratio Analysis, Conditional Merging)들을 적용하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. 1) ASOS 자료와의 검증을 통해 GPM 강우자료가 약간 과대산정되는 편향을 가지고 있는 것을 확인하였으며, 특히 여름 기간에 오차가 높게 발생하는 것으로 나타났다. 2) Jackknife 방법을 통하여 각 합성방법에 대해서 검증하였을 때, 공간해상도가 높아짐에 따라서 오차가 줄어드는 것을 확인하였으며, 상세화 방법 중 conditional merging 방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.
실제증발산 자료를 융합하기 위한 Modified Kling-Gupta efficiency Fusion (KGF)방법을 제시하였고, 인공위성 및 재분석 증발산 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16)를 활용하여 Simple Taylor skill's Score (STS)와 비교하였다. 한반도와 중국의 세가지 land cover type(i.e., cropland, grassland, forest)을 가진 flux tower에서 비교 검증을 실시하였다. 실제증발산의 융합 방법인 STS와 KGF로 계산된 가중치의 결과를 확인하면, cropland와 grassland에서 재분석 자료(GLDAS, GLEAM)가 높은 가중치 영향을 나타내지만, forest에서 융합 방법에 따라 가중치 영향이 다르게 나타났다. 전반적으로 실제증발산 융합 방법 적용 결과의 비교에서는 cropland에서는 융합에 사용된 자료에 비하여 높은 개선이 이뤄지지 않았지만, grassland와 forest 에서는 개선이 이뤄졌다. 두 방법 중 KGF의 결과가 STS의 결과에 비하여 약간 개선되는 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 형태학적 연산(morphological operation)과 영역 융합(region merging) 방법을 이용한 영상 분할(image segmentation) 방법을 제안한다. 이를 위해서 형태학적 필터(morphological filter)를 이용하여 단순화한 영상에 대해, 다중크기 경사(multiscale gradient) 연산자를 이용하여 경사 영상(gradient image)을 얻는다. 경사 영상에 watershed 변환을 적용하면 분할 영상을 얻을 수 있는데, 이렇게 얻은 분할 영상은 대개 과분할(oversegmentation) 영상이므로, 분할 영역을 줄이기 위해 미소 영역(small region)이나 비슷한 특성을 갖는 인접 영역들은 서로 융합시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 영역을 융합하기 위한 기준으로서 영역간의 평균 에지 강도와 각 영역의 화소값들에 비해 평균값을 사용하는데, 이러한 융합 기준은 contour following 과정에서 계산된다. 제안한 방법은 watershed 알고리듬, 영역에 기반한 영상 분할, 경계에 기반한 분할 방법을 결합한 방법으로서, 향상된 영상 분할이 가능함을 실험을 통하여 제시하였다.
It has been suggested that merging plays an important role in the formation and the evolution of early-type galaxies. Optical-NIR color gradients of early-type galaxies in high density environments are found to be less steep than those in low density environment, hinting frequent merger activities in early-type galaxies in high density environment. In order to confirm if the flat color gradient is the result of dry merger, we decided to look deeply to find merging features and get their relation with color gradient. We selected samples which show extreme values of optical-NIR color gradients based on the data of previous study, and observed them at Maidanak observatory 1.5m telescope with long exposure. After masking out overlaid sources, our analysis reveals that these galaxies do not have extreme color gradient values. High degree sky flat technique was used during observation to aid discovery of faint, extended features. However, flatness of detector (SNUCAM) was good enough, so we could not see any marked improvement in image quality compared to those using normal sky flats. Additionally we noticed a feature that looks like merging tidal tail in the CFHT archival image, but this does not show up on the image we obtained. This demonstrates that flatness and correct sky estimation is very important when we look for faint merging features. In future we plan to enlarge the number of the sample.
The droplet impact and merging process on a flat substrate with contact angle hysteresis is numerically studied. The droplet deformation is determined by an improved level-set method employing a sharp-interface technique for the stress condition at the liquid-gas interface and the contact angle condition at the liquid-gas-solid interline. Based on the computations, the droplet impact and merging pattern is investigated to find the optimal condition in manufacturing a micro-line. The effects of dynamic contact angles and droplet spacing on droplet motion are quantified.
There is a well-known simple, stable standard merge algorithm, which uses only linear time but for the price of double space. This extra space consumption has been often remarked as lack of the standard merge sort algorithm that covers a merge process as central operation. In-place merging is a way to overcome this lack and so is a topic with a long tradition of inspection in the area of theoretical computer science. We present an in-place merging algorithm that rear-ranges the elements to be merged by rotation, a special form of block interchanging. Our algorithm is novel, due to its technique of determination of the rotation-areas. Further it has a short and transparent definition. We will give a presentation of our algorithm and prove that it needs in the worst case not more than twice as much comparisons as the standard merge algorithm. Experimental work has shown that our algorithm is efficient and so might be of high practical interest.
A robust center estimation tecnique of n-fold engineering parts is presented, which use self-organizing neural networks with generating and merging learning for training neural units. To estimate the center of the n-fold engineering parts using neural networks, the segmented boundaries of the interested part are approximated to strainght lines, and the temporal estimated centers by thecosine theorem which formed between the approximaged straight line and the reference point, , are indexed as (.sigma.-.theta.) parameteric vecstors. Then the entries of parametric vectors are fed into self-organizing nerual network. Finally, the center of the n-fold part is extracted by mean of generating and merging learning of the neurons. To accelerate the learning process, neural network uses an adaptive learning rate function to the merging process and a self-adjusting activation to generating process. Simulation results show that the centers of n-fold engineering parts are effectively estimated by proposed technique, though not knowing the error distribution of estimated centers and having less information of boundaries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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