최근에 Cho와 Shin (2016)가 변동성 예측 모형으로 유명한 HAR (Corsi, 2009) 모형보다 단위근을 부과한 IHAR 모형이 더 우수하다는 것이 보고하였다. 금융시계열에 비대칭 변동성이 존재한다는 것은 널리 알려져 있다. 이 논문에서는 IHAR 모형에 레버리지를 고려한 LIHAR 모형을 제안한다. LIHAR 모형과 IHAR 모형 기존의 HAR 모형, LHAR 모형과의 예측력 비교를 통해 LIHAR 모형의 우수성을 보인다. 모형을 평가하기 위해 Oxford-Man 라이브러리 20개의 실현변동성 데이터를 이용하였다. 특히 DJIA, S&P 500, Russell 2000, KOSPI Composite 데이터는 다양한 분석을 하였다. 주가와 같은 금융지수의 변동성에는 장기기억성과 비대칭 변동성이 존재하고, 이런 특징을 LIHAR 모형이 HAR, IHAR, LHAR 모형보다 적절하게 반영하고 있는 것을 확인 하였다. 또한 예측력도 LIHAR 모형이 가장 우수하였다. 금융시계열의 실현변동성에 장기기억성, 비대칭변동성, 비정상성을 모두 반영하여 예측하는 것이 상당한 가치가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 Kinect 카메라를 통해 촬영된 영상 처리를 통해 상반된 감성 자극 관점에서 안면 움직임의 차이를 분석하는 연구를 진행하였다. Russell의 2차원 감성 모델에서 원점 대칭 위치에 존재하는 두 상반된 감성인 "Sad - Excitement", "Contentment - Angry" 감성을 유발하기 위해 피험자에게 시각자극과 청각자극을 동시에 제공하였다. Kinect Face Tracking SDK에서 제공되는 121개 특징점으로 구성된 안면 active appearance model에서 안면 움직임을 잘 표현하는 31개의 주요 특징점 주변의 화소 변화를 측정하였다. 안면 근육의 비선형적 움직임 문제를 해결하기 위해 지역 이동 기반 최소거리 결정 방법(local minimum shift matching)을 사용하였다. 분석 결과, sad 감성에서는 우측 안면 움직임이 많이 나타났고, excitement 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타남으로써 두 상반된 감성 자극에 대한 안면 움직임의 위치 또한 상반된 결과를 보였다. 또한 "Contentment" 감성에서는 좌측 안면 움직임이 많이 나타났고, "Angry" 감성에서는 안면의 좌우 구분 없이 움직임이 나타남으로써, 두 상반된 감성 자극에 대해서는 우측 안면에서 차이를 확인할 수 있었다.
This paper addresses the dynamic loading characteristics of the shock tube onto sandwich steel beams as an efficient and accurate alternative to time consuming and complicated fluid structure interaction using finite element modeling. The corrugated sandwich steel beam consists of top and bottom flat substrates of steel 1018 and corrugated cores of steel 1008. The corrugated core layers are arranged with non-uniform thicknesses thus making sandwich beam graded. This sandwich beam is analogous to a steel beam with web and flanges. Substrates correspond to flanges and cores to web. The stress-strain relations of steel 1018 at high strain rates are measured using the split-Hopkinson pressure. Both carbon steels are assumed to follow bilinear strain hardening and strain rate-dependence. The present finite element modeling procedure with an improved dynamic impulse loading assumption is validated with a set of shock tube experiments, and it provides excellent correlation based on Russell error estimation with the test results. Four corrugated graded steel core arrangements are taken into account for core design parameters in order to maximize mitigation of blast load effects onto the structure. In addition, numerical study of four corrugated steel core placed in a reverse order is done using the validated finite element model. The dynamic behavior of the reversed steel core arrangement is compared with the normal core arrangement for deflections, contact force between support and specimen and plastic energy absorption.
본 연구에서는 OAIS 참조모형(ISO 14721)의 ‘보존기술정보(Preservation Description Information: PDI)'에서 제시하는 디지털자료의 기술요소유형들과 국가기록원 및 국회기록보존소에서 디지털문서의 보존을 위하여 사용하고 있는 기술요소들을 비교?분석하여 개선방안을 제시함으로써 국제표준에 입각한 국가기록 디지털문서의 장기보존 기반환경을 도모하고자 하였다. 국가기록원의 경우 2009년도 기록물관리지 침과 2007년도 기록관리 메타데이터 표준을 대상으로 하였고, 국회기록보존소의 경우에는 2009년도 국회기 록보존소 내부문서인 기록관리업무편람과 국회기록관리시스템에서 적용되는 메타데이터 규칙을 대상으로 하였다. 또한 실무전문가들을 중심으로 한 그룹인터뷰를 병행함으로써 확장하여야 할 보존기술요소들을 확인하였다. 확인 결과 현재 국가기록원과 국회기록보존소에서 적용하고 있는 디지털문서 보존기술은 특정 요소에 편중성을 보이고 있었다. 이에 본 연구에서는 OAIS PDI의 개념적용 및 Calanag, Russell 등의 연구에서 제시된 PDI 요소들을 기반으로 중심요소(elements)와 중심요소에 따르는 하위요소(sub-elements)들을 상세 하게 정립하였다.
본 논문에서는 가우시안 프로세스 모델을 이용한 벡터 그래픽 캐릭터의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 Russell의 내적 정서 상태의 차원 모형을 근거로 재정의된 캐릭터의 26가지 표정 데이터로 부터 주요 특징 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 고차원의 특징 벡터에 대해 SGPLVM이라는 가우시안 프로세스 모델을 이용하여 저차원 특징 벡터를 찾고, 확률분포함수(PDF)를 학습한다. 확률분포함수의 모든 파라메타는 학습된 표정 데이터의 우도를 최대화함으로써 추정할 수 있으며, 이는 2차원 공간에서 사용자가 원하는 얼굴 표정을 실시간으로 선택하기 위해 사용된다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 표정 생성 프로그램은 얼굴 표정의 작은 데이터셋에도 잘 동작하며, 사용자는 표정과 정서간의 관련성에 관한 사전지식이 없이도 연속되는 다양한 캐릭터의 표정을 생성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Photoelectric UBV light curves of AR lacertae made in one season during 1981-82 are presented. Although the shape of the light curves in the outside eclipses shows a strong distortion, the scatter of observations as well as phase coverage are better than those previously available. Fourier coefficients are derived from the V-light curve and the observed curve successfully rectified to the Russell model. Light curve solutions are computed and the geometrical and physical parameters of AR Lac are derived as $a_s$=0.182, $a_g$=0.341, j=$86^{circ}$3, $L_s$=0.372, $L_g$=0.628, k=0.53, $X_s$=0.85, $X_g$=0.4.
People use social media platforms such as Twitter to leave traces of their personal thoughts and opinions. In other words, social media platforms retain the emotions of the people as it is, and accurately understanding the emotions of the people through social media will be used as a significant index for disaster management. In this research, emotion type modeling method and emotional quotient quantification method will be proposed to understand the emotions present in social media platforms. Emotion types are primarily analyzed based on 3 major emotions of affirmation, caution, and observation. Then, in order to understand the public's emotional progress according to the progress of disaster or accident and government response in detail, negative emotions are broken down into anxiety, seriousness, sadness, and complaint to enhance the analysis. Ultimately, positive emotions are further broken down into 3 more emotions, and Russell emotion model was used as a reference to develop a model of 8 primary emotions in order to acquire an overall understanding of the public's emotions. Then, the emotional quotient of each emotion was quantified. Based on the results, overall emotional status of the public is monitored, and in the event of a disaster, the public's emotional fluctuation rate could be quantitatively observed.
Emotion is a central feature of social interactions. In this study, we examined age-related changes in emotion expressiveness and emotion knowledge and how young children's emotion expressiveness and knowledge were related. A total of 300 children attending a daycare center contributed data for the study. Observation and interview data relevant to measures of emotion expressiveness and knowledge were collected and analyzed. Both emotion knowledge and expressed positive affect increased with age. Older preschool children expressed positive affect more frequently than did younger preschoolers. Older preschool children also labeled, recognized, and provided plausible causes mores accurately than did younger preschool children. In addition, we tested whether children's errors on the free labeling component conform to the structural model previously suggested by Bullock and Russell (1986) and found that preschool children were using systematic strategies for labeling emotion states. Relations between emotion expressiveness and emotion knowledge generally were not significant, suggesting that emotional competence is only gradually constructed by the child over the preschool years.
We calculate theoretical isochrones in a consistent way for five filters near the K-band, K, K', $K_s$, F205W, and F222M. Even when displayed in the same Vega magnitude system, the near-infrared colors of the same isochrone can differ by up to 0.18 mag at its bright end, depending on the filter. We analyze isochrones for several different extinction values, and find that a care is needed when comparing extinction values that are estimated by different filter sets, in particular when comparing those between atmospheric and space filter sets. To alleviate this problem, we present an 'effective extinction law' for each filter set and isochrone model, which describes extinction behaviour of isochrones in the observed color-magnitude diagram.
The technology of emotion recognition is necessary for human computer interaction communication. There are many cases where one cannot communicate without considering one's emotion. As such, emotional recognition technology is an essential element in the field of communication. n this regard, it is highly utilized in various fields. Various bio-sensor sensors are used for human emotional recognition and can be used to measure emotions. This paper proposes a system for recognizing human emotions using two physiological sensors. For emotional classification, two-dimensional Russell's emotional model was used, and a method of classification based on personality was proposed by extracting sensor-specific characteristics. In addition, the emotional model was divided into four emotions using the Support Vector Machine classification algorithm. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated through a practical experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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