In AGPS method, user position can be obtained even in the shadow region by improving signal sensitivity. A hybrid long integration scheme employing both coherent and non-coherent integration method is commonly used in AGPS receivers. Because coherent loss increases as residual frequency become large, residual frequency should be minimized to maximize coherent integration gain. This paper presents performance analysis of residual frequency estimator using FFT in fine-time assistance AGPS method. Considering the hardware complexity and the estimation accuracy, optimal length of FFT is proposed for GPS L1 C/A signal. Signal sensitivity for estimating the residual frequency is also analysed. By field experimental results, it is found that the residual frequency can be successfully estimated using 1 second snap-shot data when GPS signal strength is larger than -150 dBm and its RMS error is 3Hz.
Purpose: To assess diagnostic accuracy of dynamic contrast enhanced MR mammography in differentiating between benign and malignant lesions. Materials and methods: Ninety-three patients with suspicious mammographic, sonographic or palpable findings underwent pre- or postoperative contrast-enhanced MR imaging of breast using three dimensional fast low-angle shot (3D FLASH) sequence (16/4 msec[repetition time / echo time], 20 flip angle, 3mm slice thickness with no slice gap, 256 by 256 in-plane matrix) covering whole breasts. T1 weighted images were obtained before and after bolus administration of gadopentetate dimeglumine (0.15 mmol/kg). Subtraction images and time-signal intensity curves of region of interest were obtained sequentially and correlated with pathologic diagnoses of lesions.
Camera rigs for shooting 3D video are classified as manual, motorized, or fully automatic. Even in an automatic camera rig, the process of Stereoscopic 3D (S3D) video capture is very complex and time-consuming. One of the key time-consuming operations is capturing the distance parameters, which are near distance, far distance, and convergence distance. Traditionally these distances are measured by tape measure or triangular indirect measurement methods. These two methods consume a long time for every scene in shot. In our study, a compact laser distance sensing system with long range distance sensitivity is developed. The system is small enough to be installed on top of a camera and the measuring accuracy is within 2% even at a range of 50 m. The shooting time of an automatic camera rig equipped with the laser distance sensing system can be reduced significantly to less than a minute.
In this paper, we propose a real-time hand gesture recognition algorithm to eliminate the inconvenience of using hand controllers in VR applications. The user's 3D hand coordinate information is detected by leap motion sensor and then the coordinates are generated into two dimensional image. We classify hand gestures in real-time by learning the imaged 3D hand coordinate information through SSD(Single Shot multibox Detector) model which is one of CNN(Convolutional Neural Networks) models. We propose to use all 3 channels rather than only one channel. A sliding window technique is also proposed to recognize the gesture in real time when the user actually makes a gesture. An experiment was conducted to measure the recognition rate and learning performance of the proposed model. Our proposed model showed 99.88% recognition accuracy and showed higher usability than the existing algorithm.
Since guided missiles with the characteristics of the one-shot system remain stored throughout their entire life cycle, it is important to maintain their storage reliability until the launch. As part of maintaining storage reliability, period of preventive test is set up to perform preventive periodic test, in this case failure detection rate has a great effect on setting up period of preventive test to maintain storage reliability. The proposed method utilizes failure rate predicted by the software on the basis of MIL-HDBK-217F and failure mode analyzed through FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) using data generated from the actual field. The failure detection rate of using the proposed method is applied to set periodic test of the actual guided missile. The proposed method in this paper has advantages in accuracy and objectivity because it utilizes a large amount of data generated in the actual field.
Objective: The purpose of this study is to improve TPI OnBaseU Power Test and golf performance by conducting CrossFit power training. Method: Three male golf players from University B participated in this study. They had 3 to 4 years of golf experience and participated in 8 weeks of CrossFit power training. Results: OnBaseU Power Test: There was a lot of improvement in Sit up throw (27.9%) and Chest pass (10.58%), but there was not much improvement in Baseline Toss (R5.9, L9.8%) and Vertical Jump (4.1%). Golf shot data: There was a very statistically significant difference in Club speed, Ball speed, and Total Length, which are related to speed, and there was no difference in Club path and Smash factor, which are related to accuracy and posture. Conclusion: CrossFit power training was effective in improving TPI OnBaseU Power Test and golf performance (Club speed, Ball speed, Total Length).
양방향 맞춤형 방송의 실현으로 인해 비디오의 내용을 자동으로 분석하여 그 구조를 기술하거나 요약을 생성하는 등의 내용 기반 비디오 분석 기술의 필요성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수요가 높고 특히 맞춤형 방송에 적합한 방송 콘텐츠인 교육용 비디오의 ToC를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 ToC 생성 방법은 씬 분할과 씬 서술의 두 단계로 이루어져 있다. 씬 분할 단계에서는 삿 분할을 수행한 후 샷 간의 연결관계 분석을 통해 입력 영상을 씬 단위로 분할하게 된다. 씬 서술 단계에서는 분할된 각 씬이 장면 분류, 자막 검출, 화자 인식 등에 의해 그 내용이 자동으로 서술된다. 제안된 방법을 통해 생성된 ToC는 씬과 샷의 계층 구조를 통해 비디오의 구성을 표현하고, 검출된 여러 특정을 이용해 각 씬과 샷의 내용을 서술함으로써 사용자가 비디오의 내용을 한눈에 알아볼 수 있고 원하는 내용에 손쉽게 접근할 수 있도록 도와줄 수 있다. 또 보다 상세한 ToC가 요구되는 경우에는 유용한 정보들이 포함되어 있는 초기 형태의 ToC로써 이용되어 수작업에 의한 ToC 생성에 필요한 시간을 효과적으로 줄이는 것이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법으로 여러 개의 교육용 비디오에서 ToC를 효과적으로 생성될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 SARIMA 모형을 활용하여 기존에 다루어지지 않았던 분기별 항만 컨테이너 물동량을 예측하였다. 구체적으로 모델 추정에 활용된 자료는 1994년 1사분기부터 2010년 4사분기까지 총 84분기동안의 국내 전체 항만 컨테이너 물동량 자료이다. 본 연구에서 추정된 예측 모형의 예측 정확도를 검증하기 위하여 2011년 1사분기부터 2013년 4사분기까지 물동량을 예측하여 실제 물동량과 비교하였다. 또한 기존에 널리 활용되고 있는 ARIMA 모형을 활용하여 추정한 예측 모형과의 비교를 통해 분기별 항만 물동량 예측에 있어서 SARIMA 모형의 상대적 우수성을 검증하였다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점이 맞추어져 있다. 또한 월별, 연도별 물동량 자료가 활용된 경우가 대부분이다. 분기별 항만 컨테이너 물동량 자료를 활용하여 단기 수요를 예측함과 동시에 SARIMA 모형의 우수성을 입증한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.
형광 X-선 스펙트럼을 분석 방법은 RoHS 성분 및 중금속 함량 분석 등 여러 분야에 응용이 가능하며 비교적 빠른 시간 안에 함량 분석 결과를 얻을 수 있다. 형광 X-선 스펙트럼에는 잡음 및 여러 요인이 포함되어 있어 분석 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 여러 요인 중 잡음의 특징을 분석하여 형광 X-선 스펙트럼 분석의 정확도를 높이고자 한다. 형광 X-선 스펙트럼은 산탄잡음(푸아송 잡음)의 특징을 가지고 있으며, 따라서 작은 신호에서는 잡음의 크기가 상대적으로 크고, 큰 신호에서는 잡음의 크기가 상대적으로 작은 특징을 가지고 있다. 기존에 잡음을 분석하고 제거하는 방법 및 알고리즘은 이러한 특징을 반영하지 않은 일반적인 목적으로 사용되는 방법으로 일반적인 알고리즘을 사용하여 잡음을 제거하게 되면 왜곡된 결과를 얻게 된다. 정확한 잡음 분석을 기반으로 효율적인 잡음 제거 알고리즘을 설계할 수 있고, 또한 높은 정확도의 원소 함량 분석 결과를 기대할 수 있다.
Star-shot 영상을 이용한 선형가속기의 방사선중심점(radiation isocenter)에 대한 정도관리를 정량적으로 할 수 있는 방법을 개발하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 구현하였다. 구현한 프로그램의 정확도를 검증하고 프로그램을 사용하여 2008년 6월부터 2010년 12월 사이에 수행한 선형가속기 Clinac 21EX (Varian, USA)의 방사선중심점의 정도관리 정보로부터 방사선중심점의 크기를 측정하여 어떤 변화가 있는지 분석하였다. 개발한 방법은 먼저 star-shot 영상의 빔(ray)들 각각의 중심선 위에 있는 두 개의 점들을 찾아서 모든 중심선들의 방정식을 구하고 구한 방정식을 이용하여 중심선들을 모두 가로지르는 원의 최소의 직경을 찾아 방사선중심점의 크기를 구하는 것이다. 프로그램은 중심선의 x-절편과 y-절편을 0.084 mm 이하의 정확도로 찾아냈고 방사선중심점의 크기는 0.053 mm의 정확도로 구하여 검증에 사용한 영상의 해상도 0.085 mm보다 작았다. Clinac 21EX의 radiation isocenter의 크기는 콜리메이터, 갠트리, 테이블 각각 $0.33{\pm}0.27mm$, $0.71{\pm}0.36mm$, $0.50{\pm}0.16mm$였고 측정 기간 동안 2.0 mm보다 작게 나와 모두 허용한도를 만족하였다. 개발한 프로그램은 충분한 정확도로 방사선중심점의 크기를 계산해주어 정기적인 정도관리에 많은 도움이 될 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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