Today, it is not difficult to use information technology (IT), especially, Internet based ones. Many people can not only access IT without learning how to use it but also find and develop new techniques and usages which couldn't be expected by system engineers or designers. This is owing to social interactions among users as well as advancement of IT. Theoretically, such social interactions in using IT can be well explained by adaptive structuration theory (AST) which has been considered as one of trying to capture the change of using IT due to social interactions between users and system. This study is to analyze the relationship between social interactions and motivation in using IT which can determine attitude and intention of using IT. For this purpose we provide a research model, in which two AST related variables, faithfulness of appropriation and consensus on appropriation, are independent variables and three beliefs for using IT, usefulness, ease of use and playfulness, are dependent ones. Additionally, for reflection of changing uses, usefulness is formed as second order factor by two first order factors-usefulness of self-expression and communication. An empirical test of our model for blog users which is analyzed by Partial Least Square method shows supporting most of hypotheses except one, consensus-ease of use.
최근 들어, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 여러 가지 원인에 의해 잡음이 추가되어 영상을 훼손시킨다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거 기술은 주요한 연구 분야가 되었다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 에지보호를 위한 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 공간거리 차이 정보를 고려한 가중치 필터와 적응 가중치 필터로 처리한 결과값의 평균과 마스크내의 분산과 추정된 잡음분산의 관계식에 의해 처리된 값을 합하여, 영상의 최종출력값을 구한다. 따라서 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.
유머는 유아의 삶에서 중요한 능력 중 하나이다. 유아의 인지발달과도 관련된 유머는 유아의 양육자와의 애착, 사회적 관계 형성, 긍정적인 자아개념에도 중요한 요인이기 때문이다. 최근 국내에 소개되고 있는 칼데콧 아너상 수상자인 모 윌렘스의 그림책에는 다양한 형태의 유머들이 등장한다. 본 연구에서는 베르그송의 희극성 유형을 기초로 모 윌렘스의 수상작 5권에 나타난 유머 요소들을 분석하였다. 분석 결과, 모윌렘스 작품의 글과 그림에서 형태의 희극성, 움직임의 희극성, 상황의 희극성, 언어의 희극성, 성격의 희극성이 드러났다. 이러한 결과는 순응적 유머를 담은 모 윌렘스의 그림책이 유아, 부모, 교사의 유머 발달에도 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 교육적 시사점을 제안하였다.
Currently, the second level of the six stages of self-driving technology, as defined by SAE, is commercialized, and the third level is preparing for commercialization. The purpose of ACC is to be evaluated as a system useful for preventing and preventing accidents by minimizing driver fatigue through longitudinal speed control and relative distance control of the vehicle. In this regard, for the study of safety assessment methods in the practical environment of ACC. Distance measurement method using monocular camera and data acquisition equipment such as DGPS are utilized. Based on the evaluation scenario considering the domestic road environment proposed by the preceding study, the relative distance obtained from equipment such as DPGS and the relative distance using a monocular camera in the actual test is verified by comparing and analyzing the safety assessment. The comparison by scenario results showed a minimum error rate of 3.83% in Scenario 1 and a maximum of 14.61% in Scenario 6. The cause of the maximum error is that the lane recognition is not accurate in the camera image and irregular operation conditions such as rushing in or exiting the surrounding area from the walkway. It is expected that safety evaluation using a monocular camera will be possible for other ADAS systems in the future.
In this paper, applications of neural networks to vibration control of flexible single link robot manipulator are ocnsidered. The architecture of neural networks is a hidden layer, which is comprised of self-recurrent one. Tow neural networks are utilized in a control system ; one as an identifier is called neuro identifier and the othe ra s a controller is called neuro controller. The neural networks can be used to approximate any continuous function to any desired degree of accuracy and the weights are updated by dynamic error-backpropagation algorithm(DEA). To guarantee concegence and to get faster learning, an approach that uses adaptive learning rates is developed by introducing a Lyapunov function. When a flexible manipulator is ratated by a motor through the fixed end, transverse vibration may occur. The motor torque should be controlle dinsuch as way, that the motor is rotated by a specified angle. while simulataneously stabilizing vibration of the flexible manipulators so that it is arrested as soon as possible at the end of rotation. Accurate vibration control of lightweight manipulator during the large body motions, as well as the flexural vibrations. Therefore, dynamic models for a flexible single link manipulator is derived, and LQR controller and nerual networks controller are composed. The effectiveness of the proposed nerual networks control system is confirmed by experiments.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.184-194
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2016
In existing identification methods for on-orbit spacecraft, such as eigensystem realization algorithm (ERA) and subspace method identification (SMI), singular value decomposition (SVD) is used frequently to estimate the modal parameters. However, these identification methods are often used to process the linear time-invariant system, and there is a lower computation efficiency using the SVD when the system order of spacecraft is high. In this study, to improve the computational efficiency in identifying time-varying modal parameters of large spacecraft, a faster recursive algorithm called fast approximated power iteration (FAPI) is employed. This approach avoids the SVD and can be provided as an alternative spacecraft identification method, and the latest modal parameters obtained can be applied for updating the controller parameters timely (e.g. the self-adaptive control problem). In numerical simulations, two large flexible spacecraft models, the Engineering Test Satellite-VIII (ETS-VIII) and Soil Moisture Active/Passive (SMAP) satellite, are established. The identification results show that this recursive algorithm can obtain the time-varying modal parameters, and the computation time is reduced significantly.
이동 통신 시스템에서 음영 지역의 셀 커버리지를 확보하기 위하여 다양한 종류의 중계기가 사용되고 있다. 그러나 일반적인 무선 중계기는 송 수신 안테나 간의 궤환신호로 인한 발진 문제 때문에 고출력 옥외 중계기로 상용하기 어렵다. 궤환 간섭제거 중계기는 디지털 적응필터를 이용하여 송 수신 안테나 간의 궤환신호를 제거하여 발진을 방지한다. 본 논문에서는 dual NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리듬을 제안하며, 궤환 채널의 도플러 주파수 추정을 통하여 적응필터의 스텝 사이즈를 결정한다. 시불변 채널 및 다중 경로 페이딩 채널 환경에서 제안하는 알고리듬의 성능을 분석하고 모의 실험을 통하여 검증한다.
An important problem in low-dose CT is the image quality degradation caused by photon starvation. There are a lot of algorithms in sinogram domain or image domain to solve this problem. In view of strong self-similarity contained in the special sinusoid-like strip data in the sinogram space, we propose a novel non-local filtering, whose average weights are related to both the image FBP (filtered backprojection) reconstructed from restored sinogram data and the image directly FBP reconstructed from noisy sinogram data. In the process of sinogram restoration, we apply a non-local method with smoothness parameters adjusted adaptively to the variance of noisy sinogram data, which makes the method much effective for noise reduction in sinogram domain. Simulation experiments show that our proposed method by filtering in both image and projection domains has a better performance in noise reduction and details preservation in reconstructed images.
In general, Evoluationary Algorithm(EAs) are refered to as methods of population-based optimization. And EAs are considered as very efficient methods of optimal sytem design because they can provice much opportunity for obtaining the global optimal solution. This paper presents a co-evolution scheme of artifical neural networks, which has two different, still cooperatively working, populations, called as a host popuation and a parasite population, respectively. Using the conventional generatic algorithm the host population is evolved in the given environment, and the parastie population composed of schemata is evolved to find useful schema for the host population. the structure of artificial neural network is a diagonal recurrent neural netork which has self-feedback loops only in its hidden nodes. To find optimal neural networks we should take into account the structure of the neural network as well as the adaptive parameters, weight of neurons. So we use the genetic algorithm that searches the structure of the neural network by the co-evolution mechanism, and for the weights learning we adopted the evolutionary stategies. As a results of co-evolution we will find the optimal structure of the neural network in a short time with a small population. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the stabilization and position control of the invered-pendulum system. And we will show that the result of co-evolution is better than that of the conventioal genetic algorithm.
The purpose of this study was to investigate the short-term effects of electrical massager on stress-related parameters including heart rate variability (HRV), heart rate (HR) using the photoplethysmogram (PPG) signal with motion artifact correction. Twenty healthy subjects were randomly allocated to receive a 15-min section of three types ((1) resting mode (control group), (2) light massage mode, (3) strong massage mode). Results indicated that self-report, VAS (Visual Analog Scale) significantly decreased for two massage modes after massage except control group. In strong massage mode, it was associated with significant increases in HF, but significant decreases in LF and LH/HF ratio compared with the light massage mode. For all outcomes, similar changes were not observed in the control group. Also, the result founded that mean HR of all groups decrease. We conclude that electrical massager reduces perceived stress and improves adaptive autonomic response to stress in healthy adults.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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