The development of a parallelized aerodynamic simulation process involving moving bodies is presented. The implementation of this process is demonstrated using a fully systemized Chimera methodology for steady and unsteady problems. This methodology consists of a Chimera hole-cutting, a new cut-paste algorithm for optimal mesh interface generation and a two-step search method for donor cell identification. It is fully automated and requires minimal user input. All procedures of the Chimera technique are parallelized on the Cray T3E using the MPI library. Two and three-dimensional examples are chosen to demonstrate the effectiveness and parallel performance of this procedure.
The development of a parallelized aerodynamic simulation process involving moving bodies is presented. The implementation of this process is demonstrated using a fully systemized Chimera methodology for steady and unsteady problems. This methodology consist of a Chimera hole-cutting, a new cut-paste algorithm for optimal mesh. interface generation and a two-step search method for donor cell identification. It is fully automated and requires minimal user input. All procedures of the Chimera technique are parallelized on the Cray T3E using the MPI library. Two and three-dimensional examples are chosen to demonstate the effectiveness and parallel performance of this procedure.
본 논문은 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 계산량을 줄이면서 움직임 추정의 정확도를 높일 수 있는 새로운 블럭 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 고속 움직임 추정 방식들이 이용하는 탐색 영역내의 일관된 첫 번째 탐색 위치에서 움직임 벡터를 찾는 것이 아니라 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 보다 정확한 탐색영역을 찾아 탐색 영역을 보정함으로써 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 중심으로 움직임 벡터를 탐색한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 방식의 핵심은 움직임 추정의 정확도를 높이기 위해서 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 찾는 것이다. 따라서 움직임 벡터의 시간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임 블럭과 같은 좌표를 갖는 이전 프레임 블럭의 방향성을 조사한다. 또한 공간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임내의 이웃 블럭들의 방향성을 조사한다. 이러한 블럭들이 갖는 방향성을 바탕으로 움직임 추정을 위한 첫번째 탐색 위치를 결정하게 되고 그 위치를 중심으로 일정한 탐색 패턴에 따라 움직임 벡터를 탐색하는 방식이다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR (Peak-to-Signal Noise Ratio) 값에 있어서 평균적으로 1.7dB 개선되고 영상에 따라 최고 3.6dB 정도 우수한 결과를 나타낸다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 대표적인 고속탐색 알고리즘인 3단계 탐색 알고리즘 (Three-step search algorithm) 보다 평균 50% 이상을 줄일 수 있었고, 정확한 움직임 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화 후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘 보다 월등히 우수한 화질을 제공한다. 및 상품과율 등이 모두 10:0 양액보다 높게 나타났다. 식물체내의 무기성분은 8:2의 경우 K+ 및 Mg2+는 잎에서 Ca2+은 뿌리에서 많았으며 PO4-은 과실과 줄기에서 많았다. 10:0에서의 무기성분도 8:2에서와 같은 경향을 나타내었으며, 배지간에 무기성분의 차이는 인정되지 않았다. 양액조성에 따른 무기성분 함량의 차이는 K+, Ca2+ 및 Mg2+는 10:0에서, PO4-은 8:2에서 각각 많았다.uage. The major language of calligraphy pattern was Arabic script and often Persian script. Calligraphy pattern was composed of Kufic and Cursive script. The cursive script was developed various forms. The Islamic tenet prohibit depiction of sacred images, the sacred Arabic calligraphy such as ′Alla′ or ′Mohammad′ was substituted of them. And the content of calligraphy pattern was used with Quranic phrases. The aesthetics of Islamic patterns analyzed aesthetic of ′rhythmic lines′, aesthetic of ′unity in multiplicity′, aesthetic of tessellation and aesthetic of harmony. On the textiles of the Islamic culture, the arabesque, floral, geometric and calligraphy patterns were frequently used.의 증가를 나타냈다.". And the
Acetohydroxyacid synthase (AHAS, EC 2. 2. 1. 6) is the enzyme that catalyses the first step in the common pathway of the biosynthesis of the branched chain amino acids, valine, leucine and isoleucine. For the first time, the AHAS gene from Bacillus anthracis was cloned into the expression vector pET28a(+), and was expressed in the E. coli strain BL21(DE3). The purified enzyme was checked on 12% SDS-PAGE to be a single band with molecular weight of 65 kDa. The optimum pH and temperature for B. anthracis AHAS was at pH 7.5 and 37 oC, respectively. Kinetic parameters of B. anthracis were as follows: Km for pyruvate, K0.5 for ThDP and Mg2+ was 4.8, 0.28 and 1.16 mM respectively. AHAS from B. anthracis showed strong resistance to three classes of herbicides, Londax (a sulfonylurea), Cadre (an imidazolinone), and TP (a triazolopyrimidine). These results indicated that these herbicides could be used in the search for new anti-bacterial drugs.
본 논문은 DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 움직임 예측 및 보상을 위한 새로운 연산 아키텍처를 제안한다. 기존 방식들의 경우 연산 시간의 단축을 위하여 2차원 DCT 계수의 희소성을 충분히 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서의 효율적인 움직임 예측을 위한 재귀 방정식을 유도하고, 이를 바탕으로 PE로 구성된 WAP를 개발한다. 또한, 재귀 방정식을 이용하여, 움직임 예측된 영상이 저주파 성분부터 고주파 성분까지 다양한 주파수 대역을 갖는 것이 가능함을 보인다. WAP는 아키텍처의 수정 없이 로그형 탐색이나 3단계 탐색과 같은 다양한 움직임 예측 알고리즘들을 수행할 수 있으며, 이러한 특성들은 비디오 부호화와 복호화에 필요한 전력 소모를 줄이기 위하여 이용될 수 있다. 본 논문에서 제안한 WAP 아키텍처는 계산의 복잡도와 연산 시간을 효과적으로 감소시키며, SAD기준을 이용한 DCT 영역에서의 움직임 예측 및 보상 방식은 SAD 또는 SSD 기준을 이용한 공간 영역에서의 움직임 예측 및 보상 방식보다 높은 PSNR과 압축률을 제공함을 보여준다.
본 연구는 OTT(Over the Top) 서비스 상에 노출되는 간접광고의 유형에 따른 효과를 실험연구를 통해 실증적으로 검증하였다. 이를 위해 지상파채널에 실제 방영되었던 간접광고를 3가지 유형의 실험 자극물로 구성하여 실험 참가자를 대상으로 시선추적 장비를 이용해 데이터를 수집하였다. 또한 시청한 간접광고에 대한 광고태도, 브랜드 태도, 구매의도를 알아보기 위해 설문조사를 실시하였다. 연구결과 응시시간과 응시횟수 모두 맥락적 PPL, 단순노출 PPL, 일반협찬 PPL순으로 차이가 있음을 밝혀졌으며, 맥락적 PPL과 단순노출 PPL은 브랜드 태도 및 구매의도가 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다. 일반협찬 PPL은 단순회귀분석결과, 광고태도와 브랜드 태도, 구매의도가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 분석되었다. 본 연구는 이러한 연구결과를 바탕으로 OTT서비스에서 간접광고의 가능성과 OTT서비스를 통하여 마케팅을 펼치려는 기업에게 보다 효과적인 간접광고의 전략적 기준을 제시하는데 그 목적이 있다.
본 연구는 CCD카메라로부터 입력된 영상을 분석하여 특징값을 추출하고, 패턴인식기술을 이용하여 화재연기영상을 감지하는 방법을 제안한다. 우선 CCD카메라로부터 획득된 영상들간의 차영상을 이용하여 움직임 영역만을 검출하고, 이후 연기색상모델을 적용하여 후보영역을 생성한다. 연기영역은 유사색상의 군집화를 이루고, 주변에 비해 단순한 질감을 가지며, 시간에 따른 모션정보의 상승 방향성을 가지는 특징을 가진다. 본 논문에서는 연기영역의 이러한 특성을 이용하여 학습영상으로부터 연기의 밝기, 웨이블릿 고주파 성분, 모션 벡터 등의 특징 값을 추출하고 이들 특징 값들에 대해 가우시안 확률 모델을 생성한다. 이렇게 추출된 확률모델은 연기영역의 시간적 연속성을 고려하기 위해 본 논문에서 새롭게 구성한 동적 베이지안 네트워크의 관찰노드에 적용된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 산불을 비롯한 다양한 연기를 감지하였으며, 기존의 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보여주었다.
The purpose of this study is to search for the ways to diversify Outdoor/Environmental Education Program in the Nature Study Center(NSC), especially for the middle school students. For this study, various research methods such as literature review, questionnaire survey (448 students, 11 middle school teachers, 19 NSC staffs), interview and participant observation are used the process of this study consists of two steps. The first step is to define research questions through pilot survey and the second is to investigate the research questions, in the form of hypotheses through main survey. Nine hypotheses are formulated. Six are related with program elements (educational goals, student characteristics, staff resources, teaching methods, instructional resources, contents). three are related with program implementation process(preplan, implementation, post-evaluation). The hypotheses are tested and alternatives for program improvement are proposed. 1. Educational goals : Educational goals of NSC should be focused on Outdoor /Environmental Education and each NSC should specialize on its own theme. The objectives of every sub-program should be unified toward educational goals. 2. Student characteristics: The Outdoor/Environmental Education Program should reflect student characteristics: sex, urban/rural origins, normal/handicapped, number of visit and so on. 3. Staff resources : Provide qualified staff with professional knowledge and positive attitudes, reeducate staffs periodically, reduce management staff and increase teaching staffs. Provide permanent and well paid position, encourage and give opportunities and the middle school teachers to participate in program. 4. teaching method: Increase outdoor classes two way communication between teaching staffs and students adopt more open ended teaching method so that students can exercise coworks in small groups. 5. Instructional resources: Diversify NSC sites(mountains, coastal areas, urban areas and so on), teaching media (audio/visual equipments, graphic design of signs). Consider design for handicapped and integrate indoor and outdoor educational facilities. Plan nature trails with separate themes, allign nature trail so that it passes through diverse environments. 6. Content : Reflect characteristic site potential specialize on day or night program, on seasonal program, and on site specific social issues(such as interpreting of environmental damages around the NSCs). 7. Preplan: Get Information and know about visiting students in advance. Discuss with middle school teachers and adjust program weeks before visits if many or all of the students had already visited a NSC. arrange a visit to other NSC. Provide an introductory class for the teachers and students before they visit a NSC. 8. Implementation: During NSC visit and classes apply various and appropriate techniques to collect in formation for later evaluation. Improve NSC provided evaluation sheet so as to reflect student characteristic. Compare with formal education and investigate on effects of NSC program. 9. Post-evaluation: Formalize a post-evaluation process and organization. During the winter vacation, develop new programs based on the post-evaluationacation, for the next year. Also, have comparative evaluation meetings of staff from various NSCs during the winter vacation while there is no visitors and classes.
미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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