본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.
폭염의 발생 메커니즘은 대부분 종관 규모적 관점에서 연구가 이루어지고 있으나, 폭염발생 이전의 또 다른 자연재해로 인한 연쇄적인 영향을 해석하기 위한 연구도 중요하다. 본 연구에서는 폭염 발생 이전에 나타나는 가뭄과의 인과관계 및 영향을 평가하기 위해 부분최소제곱 구조방정식 모형(PLS-SEM)을 이용하였다. 1974년부터 약 46년간 발생한 여름철 폭염에 미치는 계절별 가뭄의 영향정도는, 겨울철 서울(경기)지역은 37%, 강원지역은 21 %, 충청지역은 17 %이며, 봄철 서울(경기)지역은 29 %, 강원지역은 18 %, 충청지역은 8 %이며, 여름철 서울(경기)지역은 22 %, 강원지역은 29 %, 충청지역 38 %로 확인되었다. 이는 지역별로 나타나는 폭염과 계절별 가뭄이 미치는 영향의 정도가 다르기 때문에 따라 나타나는 결과로 해석된다. 여름철 가뭄-폭염 간의 영향이 크게 나타난 강원, 충청 지역은 서울(경기)지역에 비해 가뭄-폭염으로 인한 피해양상이 복합적으로 나타날 가능성이 있다.
산불은 대부분 인위적인 원인에 의해 발생되지만, 산불의 피해가 대규모로 확산하는 연소 조건은 자연현상에 의해 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 여러 인자 사이의 의존 및 인과관계를 분석할 수 있는 부분최소제곱 구조방정식 모형(PLS-SEM)을 이용하여 기상 및 가뭄이 산불 발생에 미치는 인과관계와 영향 정도를 평가하였다. 그 결과 지난 2015년부터 약 5년 기간 동안 발생한 강원도 산불에 미치는 가뭄의 영향은 27 %, 기상학적 영향은 38 %로 확인되었다. 또한, 강원도에서 발생한 산불 중에서 봄철에 발생한 산불은 약 60 %의 비율을 차지하며, 이는 기상학적 요인과 더불어 이전 연도의 가을과 겨울철 가뭄이 산불 발생에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 산불 발생위험을 평가하는 데 있어 극심한 기상학적 가뭄이 가을과 겨울철에 발생했다면, 이듬해 봄에는 산불의 발생확률은 증가할 가능성이 있다.
연구목적: 본 연구의 목적은, 지체 장애인 대피경로 시설에 영향을 미치는 계획요인들을 도출하고, 각 시설별로 영향을 미치는 계획요소들을 규명하고자 하였다. 연구방법: 표본수의 문제와 다중공선성의 문제를 해결하기 위해 PLS(부분최소제곱) 회귀분석을 활용하였다. 연구결과: 분석결과, 각 시설별로 가장 중요한 계획요소는 출입문 : 출입문 닫히는 시간(1.131), 복도 : 휠체어를 위한 경사로(1.227), 계단 : 계단 비상조명(1.117), 대피공간 : 대피공간 편의시설(1.106)으로 도출되었다. 결론: 효율적인 장애인 대피경로를 계획하기 위해서는 일괄적인 반영이 아닌 장애인들의 인식, Needs, 만족도를 고려한 유니버설 디자인을 고려해야 한다.
코로나 19가 발생한 이래 각국은 국민들을 코로나19로부터 보호하기 위해서 다양한 정책을 펴고 있고, 가장 유력한 방안으로 백신접종을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 대학생들의 대상으로 백신접종에 어떤 요인들이 영향을 미치는지를 규명하기 위해 다차원건강통제소재의 3가지 건강통제소재와 건강신념모형의 지각된 취약성과 심각성을 융합하여 백신접종 의도를 탐색하였다. PLS경로모형 분석을 실시한 결과 최종적으로 우연 건강통제소재(CHLC)가 취약성 지각을 매개하여 백신접종의도에 영향을 미치고 있었다. 이는 코로나 19에 대해 운명론적 태도가 클수록 코로나 19에 대해 더 취약하다고 인식하고 백신을 접종하려는 의도가 더 커진다는 것을 의미한다. 따라서 예방접종율을 높이기 위해서는 보건당국은 다양한 방안을 활용하여 국민들의 질병에 대한 감수성 인식을 활성화 하도록 동기를 부여할 필요가 있다. 이 과정에서 사람들의 숙명론적 경향이 선행변인 역할을 할 수 있음도 고려해야 한다.
고전압 전원공급기를 고 밀도로 제작하기 위하여 고 주파수 동작을 시켜야 한다. 이에 따라 전원 공급기에서 최대의 부피를 차지하는 부품인 변압기는 원하는 주파수에서 최소의 부피로 충분한 전력을 수용하면서 완벽한 펄스재현을 하여야 한다. 고전압 전원공급기는 풀-브릿지 DC/DC 컨버트로 구성되어 있으며 스윗칭 주파수는 100 kHz 이다. 변압기는 일차권선이 1개이며 이차 권선은 4개로 구성된다 일차전압은 250 Vdc, 이차 권선 각각의 출력은 520 Vrms이다. 변압의 이차 권선은 배 전압 회로를 이용하여 승압 후 각각을 직렬로 연결하여 -4,100 VDC와 -2,050 VDC를 만들어 TWT(Travel Wave Tube)의 케소드 및 콜렉트에 공급한다. 이 변압기는 100 kHz 펄스로 동작하고 최대부피가 400$cm^3$이하가 되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 변압기의 설계 방법 및 최소 온도상승을 위한 적절한 동작 자속밀도의 선택에 대하여 기술하고 변압기의 누설 인덕턴스, 분포 케페시턴스, 공진 주파수에 대하여 설계치 및 실험치를 비교 평가하였다.
Nondestructive evaluation of seed viability is one of the highly demanding technologies for seed production industry. Conventional seed sorting technologies, such as tetrazolium and standard germination test are destructive, time consuming, and labor intensive methods. Near infrared spectroscopy technique has shown good potential for nondestructive quality measurements for food and agricultural products. In this study, FT-NIR spectroscopy was used to classify normal and artificially aged lettuce seeds. The spectra with the range of 1100~2500 nm were scanned for lettuce seeds and analyzed using the principal component analysis(PCA) method. To classify viable seeds from nonviable seeds, a calibration modeling set was developed with a partial least square(PLS) method. The calibration model developed from PLS resulted in 98% classification accuracy with the Savitzky-Golay $1^{st}$ derivative preprocessing method. The prediction accuracy for the test data set was 93% with the MSC(Multiplicative Scatter Correction) preprocessing method. The results show that FT-NIR has good potential for discriminating non-viable lettuce seeds from viable ones.
The multivariate statistical analysis methods, using both multiple linear regression(MLR) and partial least square(PLS), have been applied to predict the reactor properties and the product quality of a direct esterification reactor for polyethylene terephthalate(PET) synthesis. On the basis of the set of data including the flow rate of water vapor, the flow rate of EG vapor, the concentration of acid end groups of a product and other operating conditions such as temperature, pressure, reaction times and feed monomer mole ratio, two multi-variable analysis methods have been applied. Their regression and prediction abilities also have been compared. The prediction results are critically compared with the actual plant data and the other mathematical model based results in reliability. This paper shows that PLS method approach can be used for the reasonably accurate prediction of a product quality of a direct esterification reactor in PET synthesis process.
In this study, portable near infrared (NIR) system was newly integrated with a photodiode array detector, which has no moving parts and this system has been successfully applied for evaluation of human skin moisture. The good correlation between NIR absorbance and absolute water content of separated hairless mouse skin was, in vitro, showed depending on the water content (7.42-84.94%) using this portable NIR system. Partial least squares (PLS) regression was used for the calibration with the 1100-1650 nm wavelength range. For the practical use for the evaluation of human skin based on moisture, PLS model for human skin moisture was, in vivo, developed using the portable NIR system based on the relative water content values of stratum corneum from the conventional capacitance method. The PLS model showed a good correlation. This study indicated that the portable NIR system could be a powerful tool for human skin moisture, which may be much more stable to environmental conditions such as temperature and humidity, compared to conventional methods. Furthermore, in order to confirm the performance of newly integrated portable NIR system, scanning type conventional NIR spectrometer was used in the same experiments and the results were compared.
The Artemisia princeps (Compositae) has been used in traditional Korean medicine for the treatment of microbial infections and inflammatory diseases. Since A. princeps is generally difficult to be discriminated from A. capillaris, A. caplillaris has been misused in place of A. princeps. To solve this problem, a rapid and nondestructive method for discrimination of A. princeps and A. capillaris samples was developed using near infrared spectroscopy (NIRS) in the present study. A principal component analysis (PCA) and a partial least squares discrimination analysis (PLS-DA) were performed to discriminate two species. As a result, with the use of PLS-DA, A. princeps and A. capillaris were clustered according to their genus. These outcomes indicated that the NIRS could be useful for the discrimination between Artemisia princeps and Artemisia capillaris.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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