Off-axis reflective optical systems have attractive advantages relative to their on-axis or refractive counterparts, for example, zero chromatic aberration, no obstruction, and a wide field of view. For the efficient operation of off-axis reflective system, the surface accuracy of freeform mirrors should be higher than the order of wavelengths at which the reflective optical systems operate. Especially for applications in shorter wavelength regions, such as visible and ultraviolet, higher surface accuracy of freeform mirrors is required to minimize the light scattering. In this work, we propose the error compensation algorithm (ECA) for the correction of wavefront errors on freeform mirrors. The ECA converts a form error pattern into polynomial expression by fitting a least square method. The error pattern is measured by using an ultra-high accurate 3-D profilometer (UA3P, Panasonic Corp.). The measured data are fitted by two fitting models: Sag (Delta Z) data model and form (Z) data model. To evaluate fitting accuracy of these models, we compared the fitted error patterns with the measured error pattern.
This study investigates the effects of a two-sided message on product attitude and purchase intention by using a message structure variable, such as attribute importance in the context of online consumer reviews (OCRs). Study 1 explains the previous inconsistent results of a two-side message by comparing a one-side message and a two-side message by using the attribute importance in negative reviews. Study 2 determines the reasons for the inconsistent results of a refutational two-sided message research by using the attribute importance in negative reviews and website trust. Two experiments are designed to test our hypotheses. The first experiment is a $2{\times}2$ factorial design with 84 participants. The second experiment uses a $2{\times}2{\times}2$ factorial design with 196 participants. In study 1, two-sided OCRs are more credible than one-sided OCRs, and two-sided OCRs that use low important attributes are more effective in making favorable product attitude/purchase intention. In study 2, refutational two-sided OCRs that use high attribute importance render positive effects on product attitudes in trustworthy websites. However, the refutation could negatively affect product attitude/purchase intention in low trustworthy websites.
Purpose: The purpose of this study is to provide a statistical method from the data of ASRP's results and to apply to the reliability assessment of 155mm propelling charge, KM4A2. Methods: The accumulated data through ASRP for 155mm propelling charge were analyzed using regression analysis and MINITAB reliability analysis. The analysis methods used for this study were applied to statistical data types such as continuous data, binominal data. Results: The results of this study are as follows; The failure of 155mm propelling charge is mainly due to the broken charge bag, the decline of stabilizer content. The shelf-life(B5) regarding broken charge bag is 21.1years. The stabilizer content decrease with 0.0227%/year and safety storage period of propellant is 34.6years. Conclusion: The shelf-life of 155mm propelling charge determined by charge bag is estimated 21.1years.
Let R be a ring with identity. An ideal N of R is called ideal-symmetric (resp., ideal-reversible) if $ABC{\subseteq}N$ implies $ACB{\subseteq}N$ (resp., $AB{\subseteq}N$ implies $BA{\subseteq}N$) for any ideals A, B, C in R. A ring R is called ideal-symmetric if zero ideal of R is ideal-symmetric. Let S(R) (called the ideal-symmetric radical of R) be the intersection of all ideal-symmetric ideals of R. In this paper, the following are investigated: (1) Some equivalent conditions on an ideal-symmetric ideal of a ring are obtained; (2) Ideal-symmetric property is Morita invariant; (3) For any ring R, we have $S(M_n(R))=M_n(S(R))$ where $M_n(R)$ is the ring of all n by n matrices over R; (4) For a quasi-Baer ring R, R is semiprime if and only if R is ideal-symmetric if and only if R is ideal-reversible.
In this paper we extend the projective properties of representations of a quiver $Q={\bullet}{\rightarrow}{\bullet}$ as left R-modules to the projective properties of representations of quiver $Q={\bullet}{\rightarrow}{\bullet}$ as left $R[x]$-modules. We show that if P is a projective left R-module then $0{\rightarrow}P[x]$ is a projective representation of a quiver $Q={\bullet}{\rightarrow}{\bullet}$ as $R[x]$-modules. And we show $0{\rightarrow}L$ is a projective representation of $Q={\bullet}{\rightarrow}{\bullet}$ as R-module if and only if $0{\rightarrow}L[x]$ is a projective representation of a quiver $Q={\bullet}{\rightarrow}{\bullet}$ as $R[x]$-modules. Then we show if P is a projective left R-module then $R[x]\longrightarrow^{id}P[x]$ is a projective representation of a quiver $Q={\bullet}{\rightarrow}{\bullet}$ as $R[x]$-modules. We also show that if $L\longrightarrow^{id}L$ is a projective representation of $Q={\bullet}{\rightarrow}{\bullet}$ as R-module, then $L[x]\longrightarrow^{id}L[x]$ is a projective representation of a quiver $Q={\bullet}{\rightarrow}{\bullet}$ as $R[x]$-modules.
최근 블랙박스 및 CCTV 같은 영상 촬영 장치가 보편화되면서, 방대한 양의 영상 데이터가 실시간으로 생성되고 있다. 만약 이 대용량 데이터 안의 차량 정보를 추출할 수 있다면 범죄 차량 추적, 교통 혼잡도 측정 등의 활용이 가능할 것이다. 이를 구현하기 위해서는 수많은 자동차에서 실시간으로 생성되는 영상 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필수적이나, 이러한 시스템을 찾기 힘든 것이 현실이다. 이를 위해 이 논문에서는 아파치 카프카, Hbase를 이용한 영상 빅데이터 처리 시스템을 제안한다. 아파치 카프카는 시스템 내에서 영상 손실이 없는 전송과 영상 처리 노드의 스케줄링을 수행하며, Hbase는 처리된 데이터를 테이블로 저장하고 사용자가 보낸 쿼리를 처리한다. 더불어, Hbase에 인덱스를 구성하여 빠른 쿼리 처리가 가능하도록 만든다. 실험 결과, 제안된 시스템은 인덱스가 없을 때보다 뛰어난 쿼리 처리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 전기 누진요금제의 문제점과 이를 해결하기 위한 해결책으로 드론을 이용한 전력량계 자동 검침 시스템을 제안한다. 전력 사용량을 줄이기 위해 도입된 누진요금제가 도입 의도와는 달리 검침인력부족으로 인한 가구별 검침 시간 차이로 인해 같은 전기량을 사용하더라도 더 많은 요금을 부과 받게 되는 가정이 발생함에 따라 형평성에 대한 논란을 낳았다. 따라서 인건비 상승을 피하고 이를 해결하기 위한 방안으로 검침원을 대신해 드론이 공중에서 비행하며 여러 가구를 대상으로 사용량 정보를 수집하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 검침 시간의 차이를 줄여 형평성을 보장하고 측정 데이터를 수기로 기록할 필요 없이 즉각적으로 데이터화 할 수 있다. 또한 사람이 닿기 힘든 오지에서 활용한다면 인력을 사용하는 것 보다 효과적이고 더 나은 편의성을 제공해 줄 수 있다.
많은 사람이 스마트폰을 소유하고 어디에서나 스마트폰 사용 모습을 볼 수 있을 만큼 스마트폰의 사용이 일상화되어 가고 있다. 스마트폰 사용 중 특히 모바일게임은 스마트폰이 보급된 이후 꾸준히 성장해온 시장으로 많은 게임이 있다. 그 가운데 국내 모바일 게임 시장에서 인기가 있는 게임은 RPG(Role Playing Game)게임이다. RPG 게임은 게임의 재미를 위하여 오랜 시간 성장이 필요하고, 자동기능을 통해 게임을 즐기기보다는 성장에 주목적을 두고 게임을 하고 있다. 이에 본 논문에서는 간단한 조작만으로 게임을 즐길 수 있는 아케이드 게임을 설계하고 Unity를 사용하여 이를 구현하였다.
A constraint based on climatology is introduced to the cost function of the three-dimensional variational assimilation (3dVar) to correct the error of the zonal mean wind structure in the global data assimilation system at Korea Meteorological Administration (KMA). The revised cost function compels the analysis fit to the chosen climatology while keeping the balance between the variables in the course of analysis. The constraint varies selectively with the vertical level and the horizontal scale of the motion. The zonally averaged wind field from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Re-Analysis 40 (ERA-40) is used as a climatology field in the constraint. The constraint controls only the zonally averaged stratospheric long waves with total wave number less than 20 to fix the error of the large scale wind field in the stratosphere. The constrained 3dVar successfully suppresses the erroneous westerly in the stratospheric analysis promptly, and has been applied on the operational global 3dVar system at KMA.
With the recent interests with culture technologies, many studies for recommendation systems have been done. In this vein, various music recommendation systems have been developed. However, they have often focused on the technical aspects such as feature extraction and similarity comparison, and have not sufficiently addressed them in user-centered perspectives. For users' high satisfaction with recommended music items, it is necessary to study how the items are connected to the users' actual desires. For this, our study proposes a novel music recommendation method based on serendipity, which means the freshness users feel for their familiar items. The serendipity is measured through the comparison of users' past and recent listening tendencies. We utilize neural networks to apply these tendencies to the recommendation process and to extract the features of music items as MFCCs (Mel-frequency cepstral coefficients). In that the recommendation method is developed based on the characteristics of user behaviors, it is expected that user satisfaction for the recommended items can be actually increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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