• 제목/요약/키워드: Position Prediction

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DEVELOPING PREDICTIVE METHOD FOR FOREST SITE DISTRIBUTION USING SATELLITE IMAGERY AND TPI (TOPOGRAPHIC POSITION INDEX)

  • Kim, Dong-Young;Jo, Myung-Hee
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.281-284
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    • 2008
  • Due to the remarkable development of the GIS and spatial information technology, the information on the national land and scientific management are disseminated. According to the result of research for an efficient analysis of forest site, it presents distinguishing of satellite image and methodology of TPI (Topographic Position Index). The prediction of forest site distribution through this research, specified Gyeongju-si area, gives an effect to distinguishing honor system through Quickbird image with the resolution 0.6m. Furthermore it was carried out through TPI grid that is abstracted by DEM, slope of study area and type of topography, as well as it put its operation on analysis and verification of relativity between the result of prediction on forest site distribution and the field survey report. It distinguishes distribution of country rock that importantly effects to producing of soil, using 1: 5000 forest maps and grasping distribution type of soil using satellite image and TPI, it is supposed to provide a foundation of the result on prediction of forest site. With the GIS techniques of analysis, inclination of discussion, altitude, etc, and using high resolution satellite image and TPI, it is considered to be capable to provide more exact basis information of forest resources, management of forest management both in rational and efficient.

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자연순환식 태양열 급탕 시스템의 성능 추정 방법에 관한 연구 (A Study on the System Performance Prediction Method of Natural Circulation Solar Hot Water System)

  • 윤석범;전문헌
    • 태양에너지
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    • 제7권2호
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    • pp.37-53
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    • 1987
  • This study has been prepared for the purpose of developing the system performance prediction method of natural circulation solar hot water system. The storage tank of the natural circulation solar hot water system equipped with flat-plate solar collector is located at higher elevation than the solar collectors. Therefor, the storage tank temperature distribution formed accordance with configuration of storage tank by flow rate of circulating fluid affect system collection efficiency. In this study measure the storage tank temperature distribution with various experimental system under real sun condition and present the theoretical prediction method of the storage tank temperature. Moreover measure the flow rate not only day-time but also night-time reverse flow rate with die injection visual flow meter. Main conclusion obtain from the present study is as follows; 1) The storage tank temperature distribution above the connecting pipe connection position is the same as that of the fully mixed tank and below the connection position is the same as that of stratified tank. 2) The system performance sensitive to the storage tank temperature distribution. Therefore detailed tank model is necessary. Average storage tank temperature can be calculate 3% and storage tank temperature profile can get less than 10% difference with this model system.

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다중주기 칼만 필터를 이용한 비동기 센서 융합 (Asynchronous Sensor Fusion using Multi-rate Kalman Filter)

  • 손영섭;김원희;이승희;정정주
    • 전기학회논문지
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    • 제63권11호
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    • pp.1551-1558
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    • 2014
  • We propose a multi-rate sensor fusion of vision and radar using Kalman filter to solve problems of asynchronized and multi-rate sampling periods in object vehicle tracking. A model based prediction of object vehicles is performed with a decentralized multi-rate Kalman filter for each sensor (vision and radar sensors.) To obtain the improvement in the performance of position prediction, different weighting is applied to each sensor's predicted object position from the multi-rate Kalman filter. The proposed method can provide estimated position of the object vehicles at every sampling time of ECU. The Mahalanobis distance is used to make correspondence among the measured and predicted objects. Through the experimental results, we validate that the post-processed fusion data give us improved tracking performance. The proposed method obtained two times improvement in the object tracking performance compared to single sensor method (camera or radar sensor) in the view point of roots mean square error.

센서 네트워크에서 에너지 효율적 목표 추적 방법의 비교 (The Comparisons Between Energy Effective Target Tracking Methods in Wireless Sensor Network)

  • 오승현
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.139-146
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    • 2007
  • Wireless Sensor network를 이용하여 객체를 추적하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 객체 추적에 사용되는 방법에 따라 에너지의 양과 추적의 정확도 사이에 존재하는 상관관계를 관찰하고, 움직임 예측 방법에서 에너지 소비량을 최소화할 수 있음을 확인하였다. 추적에 사용되는 에너지는 센서노드가 객체를 감지하기 위해 소모하는 것이며, 추적의 정확도는 객체의 실제위치와 감지에 의해 계산된 위치의 차이이다. 몇 가지 추적방법과 파라미터의 조절에 따라 추적의 정확도와 소비되는 에너지의 양에 차이가 있고, 움직임 예측 알고리즘을 사용할 때 가장 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다. 또한 가속도를 고려한 움직임 예측 알고리즘의 개선을 통해 더 나은 정확도와 에너지 효율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과 움직임 예측 알고리즘에서 목표의 미래위치에 따라 노드를 활성화시키는 범위는 예측 알고리즘이 정확할 경우 센서 노드의 감지범위 정도로 제한하는 것이 유리함을 알 수 있었다.

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계산량 제어가 가능한 문턱치 기반 고속 움직임 예측 알고리즘 (Fast Motion Estimation Algorithm Based on Thresholds with Controllable Computation)

  • 김종남
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.84-90
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    • 2019
  • 비디오 압축을 위한 움직임 예측의 전 영역 탐색 및 무손실 방법의 많은 계산량은 고속 움직임 예측 알고리즘 개발을 이끌어 왔다. 여전히 계산량과 예측 화질의 적절한 제어가 필요하며, 본 논문에서는 전 영역 탐색 기반의 방법과 비교하여 예측 화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이고, 동시에 화질과 연산량 제어가 가능한 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부분 블록에러합과 각 단계별 최소 에러 위치 변동의 문턱치들을 이용하여, 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 일련의 문턱치들 적용하여 불가능한 후보들을 조기에 제거하고, 각 단계별 최소 에러 지점의 최적 후보의 불변동 횟수를 비교 판단하여 고속의 움직임 예측을 구현하며, 문턱치를 조절하여 화질과 연산량을 쉽게 제어한다. 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측 화질 대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험 결과에서 이를 검증한다.

운전기록 모니터링에 의한 발전보일러용 고압 급수가열기 내부 튜브의 파손예측 (Prediction of Internal Tube Bundle Failure in High Pressure Feedwater Heater for a Power Generation Boiler by the Operating Record Monitoring)

  • 김경섭;유호선
    • 플랜트 저널
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    • 제15권2호
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    • pp.56-61
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    • 2019
  • 본 연구에서는 500 MW급 초임계압 석탄 화력발전소의 발전보일러용 고압 급수가열기에서 발생한 내부 튜브의 파손 사례 분석을 통해 운전 기록 모니터링에 의한 발전보일러용 고압 급수가열기 내부 튜브의 파손 예측 방안을 모색하고자 하였다. 이 연구를 통해 고압 급수가열기 내부 튜브 파손 시 쉘 측 수위 조절 밸브 개도와 보일러 급수펌프 흡입 유량의 변화로 내부 튜브 파손을 진단할 수 있는 예측 모형을 제안하였고, 제안된 예측 모형은 급수 계통의 불균형이 일어난 추가 사례를 통해 실증하였다. 이에 따라 본 연구와 유사한 특성의 발전보일러용 고압 급수가열기의 경우에도 쉘 측 수위 조절 밸브 개도와 보일러 급수펌프의 흡입 유량의 정상 운전 상태 값 대비 현재 운전 값 비교는 고압 급수가열기 내부 튜브의 파손에 대한 유력한 예측 진단 방안이 될 수 있다고 판단된다.

DIAMETRAL CREEP PREDICTION OF THE PRESSURE TUBES IN CANDU REACTORS USING A BUNDLE POSITION-WISE LINEAR MODEL

  • Lee, Sung-Han;Kim, Dong-Su;Lee, Sim-Won;No, Young-Gyu;Na, Man-Gyun;Lee, Jae-Yong;Kim, Dong-Hoon;Jang, Chang-Heui
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제43권3호
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    • pp.301-308
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    • 2011
  • The diametral creep of pressure tubes (PTs) in CANDU (CANada Deuterium Uranium) reactors is one of the principal aging mechanisms governing the heat transfer and hydraulic degradation of the heat transport system (HTS). PT diametral creep leads to diametral expansion, which affects the thermal hydraulic characteristics of the coolant channels and the critical heat flux (CHF). The CHF is a major parameter determining the critical channel power (CCP), which is used in the trip setpoint calculations of regional overpower protection (ROP) systems. Therefore, it is essential to predict PT diametral creep in CANDU reactors. PT diametral creep is caused mainly by fast neutron irradiation, temperature and applied stress. The objective of this study was to develop a bundle position-wise linear model (BPLM) to predict PT diametral creep employing previously measured PT diameters and HTS operating conditions. The linear model was optimized using a genetic algorithm and was devised based on a bundle position because it is expected that each bundle position in a PT channel has inherent characteristics. The proposed BPLM for predicting PT diametral creep was confirmed using the operating data of the Wolsung nuclear power plant in Korea. The linear model was able to predict PT diametral creep accurately.

머신러닝을 이용한 골든글러브 수상 요인 분석에 대한 연구 (A Study on the Analysis of Factors for the Golden Glove Award by using Machine Learning)

  • 엄대엽;김성용
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.48-56
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    • 2022
  • 야구에서 데이터분석의 중요성은 점점 더 커지고 있는데, 이는 Billy Beane의 머니볼 이론을 적용한 MLB의 오클랜드 구단과 2020년 KBO 우승팀인 NC다이노스의 사례에서도 알 수 있다. 미국 뿐 만 아니라 우리나라에서도 데이터를 이용한 다양한 연구이 이루어지고 있는데, 특히 경기의 승패를 예측하기 딥러닝 및 머신러닝을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구의 경우 경기 승패 예측에 초점이 맞추어져 있으며, 어떠한 요인이 경기에 중요한 영향을 주었는지에 대한 결과 해석이 어렵다는 한계점이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 포지션별 최고의 선수에게 수여되는 골든글러브 수상 예측 모형을 개발하고, 어떠한 요인이 수상에 영향을 주는지를 파악함으로써, 우수한 선수로 구분되는 척도를 찾고자 한다. 분석 모형으로는 Boosting 기법 중의 하나인 XGBoost를 이용하였으며, 어떠한 요인이 골든글러브 수상에 중요한 영향을 주었는지 파악하기 위하여 XGBoost의 변수 중요도를 이용하였다. 이와 같은 분석을 통해 각 포지션별 중요한 지표를 파악할 수 있었다.

셀 레벨에서의 OPTICS 기반 특질 추출을 이용한 칩 품질 예측 (A Prediction of Chip Quality using OPTICS (Ordering Points to Identify the Clustering Structure)-based Feature Extraction at the Cell Level)

  • 김기현;백준걸
    • 대한산업공학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.257-266
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    • 2014
  • The semiconductor manufacturing industry is managed by a number of parameters from the FAB which is the initial step of production to package test which is the final step of production. Various methods for prediction for the quality and yield are required to reduce the production costs caused by a complicated manufacturing process. In order to increase the accuracy of quality prediction, we have to extract the significant features from the large amount of data. In this study, we propose the method for extracting feature from the cell level data of probe test process using OPTICS which is one of the density-based clustering to improve the prediction accuracy of the quality of the assembled chips that will be placed in a package test. Two features extracted by using OPTICS are used as input variables of quality prediction model because of having position information of the cell defect. The package test progress for chips classified to the correct quality grade by performing the improved prediction method is expected to bring the effect of reducing production costs.

합성곱 신경망 기반 선체 표면 압력 분포의 픽셀 수준 예측 (Pixel level prediction of dynamic pressure distribution on hull surface based on convolutional neural network)

  • 김다연;서정범;이인원
    • 한국가시화정보학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.78-85
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    • 2022
  • In these days, the rapid development in prediction technology using artificial intelligent is being applied in a variety of engineering fields. Especially, dimensionality reduction technologies such as autoencoder and convolutional neural network have enabled the classification and regression of high-dimensional data. In particular, pixel level prediction technology enables semantic segmentation (fine-grained classification), or physical value prediction for each pixel such as depth or surface normal estimation. In this study, the pressure distribution of the ship's surface was estimated at the pixel level based on the artificial neural network. First, a potential flow analysis was performed on the hull form data generated by transforming the baseline hull form data to construct 429 datasets for learning. Thereafter, a neural network with a U-shape structure was configured to learn the pressure value at the node position of the pretreated hull form. As a result, for the hull form included in training set, it was confirmed that the neural network can make a good prediction for pressure distribution. But in case of container ship, which is not included and have different characteristics, the network couldn't give a reasonable result.