Artificial neural networks (ANN) have been successfully used for classifying remotely sensed imagery. However, ANN still is not the preferable choice for classification over the conventional classification methodology such as the maximum likelihood classifier commonly used in the industry production environment. This can be attributed to the ANN characteristic built-in stochastic process that creates difficulties in dealing with unequally represented training classes, and its training performance speed. In this paper we examined some practical aspects of training classes when using a back propagation neural network model for remotely sensed imagery. During the classification process of remotely sensed imagery, representative training patterns for each class are collected by polygons or by using a region-growing methodology over the imagery. The number of collected training patterns for each class may vary from several pixels to thousands. This unequally populated training data may cause the significant problems some neural network empirical models such as back-propagation have experienced. We investigate the effects of training over- or under- represented training patterns in classes and propose the pattern repopulation algorithm, and an adaptive alpha adjustment (AAA) algorithm to handle unequally represented classes. We also show the performance improvement when input patterns are presented in random fashion during the back-propagation training.
Park, U.H.;Lee, H.W.;Kim, S.J.;Lee, C.R.;Kim, J.H.
International Journal of Automotive Technology
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제8권5호
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pp.623-628
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2007
Reliability analysis based on fracture mechanics requires knowledge of the on statistical parameters m and C in the fatigue crack growth law $da/dN=C({\Delta}K)^m$. The purpose of the present study is to investigate if it is possible to explain the change of parameter m by the fluctuation of C only. In this study, we apply the Paris-Erdogan law treating the parameter C as random and the parameter m as constant. Fluctuations in crack growth rate are assumed to be dependent only on C. The material resistance to fatigue crack growth(Z=1/C) is treated as a spatially random process, that varies along the crack path. The theoretical crack growth rates at various stress intensity factors are discussed. Additionally, the results of constant ${\Delta}K$ fatigue crack growth tests are reported for the structural steel, SM45C. The experimental data have been analyzed to determine the probability distribution of fatigue crack growth resistanc.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5301-5323
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2017
Small cell deployment offers a low-cost solution for the boosted traffic demand in heterogeneous cellular networks (HCNs). Besides improved spatial spectrum efficiency and energy efficiency, future HCNs are also featured with the trend of network architecture convergence and feasibility for flexible mobile applications. To achieve these goals, dual connectivity (DC) is playing a more and more important role to support control/user-plane splitting, which enables maintaining fixed control channel connections for reliability. In this paper, we develop a tractable framework for the downlink SINR analysis of DC assisted HCN. Based on stochastic geometry model, the data-control joint coverage probabilities under multi-frequency and single-frequency tiering are derived, which involve quick integrals and admit simple closed-forms in special cases. Monte Carlo simulations confirm the accuracy of the expressions. It is observed that the increase in mobility robustness of DC is at the price of control channel SINR degradation. This degradation severely worsens the joint coverage performance under single-frequency tiering, proving multi-frequency tiering a more feasible networking scheme to utilize the advantage of DC effectively. Moreover, the joint coverage probability can be maximized by adjusting the density ratio of small cell and macro cell eNBs under multi-frequency tiering, though changing cell association bias has little impact on the level of the maximal coverage performance.
해양 통신을 위한 VHF 대역 데이터 통신 시스템(VHF Data Exchange System: VDES)은 송수신단의 종류에 따라 서로 다른 주파수 대역을 사용하도록 설계되어 있으며, 육상국으로부터 멀리 떨어진 선박국에게 육상국과 연결성을 보장하기 위해 제안된 ASO-TDMA (Ad-hoc Self-Organizing TDMA) MAC 프로토콜을 이용하여 다중-홉 통신을 수행하는 경우에 주파수 채널간 부하 불균형 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 주파수 채널간 부하 불균형 문제를 해결하기 위해 통계적 기하(stochastic geometry) 모델링을 도입한다. 이를 기반으로 동일 홉 영역에서의 공간적 자원 재사용률을 분석하고, 각 홉 영역 별로 최적의 자원 할당을 통해 채널간의 부하 불균형 문제를 해결하여 자원 활용도를 극대화하는 것을 보인다.
본 논문은 멀티스케일 공정-구조 해석의 방법론을 제안하고 단섬유층과 직물층으로 이루어진 배터리 하우징 파트에 적용한다. 특별히 마이크로스케일 대표체적요소(RVE: Representative Volume Element)안 기지의 불확정성을 고려하였다. 마이크로스케일의 RVE내 기지 물성의 랜덤한 공간내 분포는 KLE(Karhunen-Loeve Expansion)을 통해 구현하였다. 공간상 랜덤분포된 기지 물성을 갖는 RVE의 유효 물성을 전산균질화를 통해 얻어 매크로스케일 유한요소 모델에 매핑하였다. 또한 하이브리드 공정해석을 통해 압축 성형 해석으로부터 얻은 잔류응력과 섬유배향을 매핑한 유한요소 모델과 드레이핑 공정 해석결과로부터 얻어진 섬유배향을 매핑한 모델을 결합하였다. 본 연구에 제안된 방법은 배터리 하우징 뿐만 아니라 다양한 재료 구성을 갖는 복합재료의 공정-구조해석을 통해 설계요구도를 엄밀하게 평가할 수 있을 것이라 기대된다.
최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.
물리 화학적 불균질 특성을 가진 매질 중 K 임의장과 $K_d$ 임의장이 정(+)의 상관관계를 가지는 경우, 매질 내 이송되는 오염운이 보이는 적률변화를 알아보기 위해 등방매질 내 이송되는 비반응성 오염운에 대한 2차원 몬테카를로 시뮬레이션이 시행되었다. 흡착성이 증가함에 따라 변화하는 이차적률들을 관찰하기 위해 1, 2, 5의 지연요소가 설정되었다. 지연된 종이차공간적률, ${Z_{11}}^{'R}(t',l')$은 오염운의 이송이 진행됨에 따라 증가하며 초기 오염운의 크기가 증가함에 따라 증가한다. 또한 지연요소가 증가함에 따라 감소하며, 일차분석해에 의한 이론적 결과와 비교적 잘 일치함을 보인다. 지연된 종오염운중심분산, ${Z_{11}}^{'R}(t',l')$은 초기오염원의 크기, $l_2'$가 증가할수록 감소하며 설정된 시뮬레이션에 의해서는 아직 에르고딕 이송상태에 도달하지 않았음을 지시해준다. 지연요소가 증가함에 따라 현저히 감소하여 오염운 중심점에 대한 불확실성이 감소함을 보인다. 지연된 단일입자종이송분산, ${X_{11}}^{'R}(t')$은 세 가지 다른 등급의 지연요소에 대해서 모두 일차근사법에 의한 이론적 결과와 비교적 잘 일치한다. 따라서 종방향의 지연된 이차적률들은 추계론적 시뮬레이션에 의해 산출될 수 있으며, 일차근사법에 의한 분석해는 종방향의 지연된 적률들에 대해 상당히 정확한 근사값을 제공하고 있음을 결론지을 수 있다.
Zixu Su;Wei Chen;Changzhen Li;Junyi Yu;Guojiao Gong;Zixin Wang
ETRI Journal
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제45권5호
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pp.768-780
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2023
The application of unmanned aerial vehicles (UAVs) has recently attracted considerable interest in various areas. A three-dimensional multiple-input multiple-output concentric two-hemisphere model is proposed to characterize the scattering environment around a vehicle in an urban UAV-to-vehicle communication scenario. Multipath components of the model consisted of lineof-sight and single-bounced components. This study focused on the key parameters that determine the scatterer distribution. A time-variant process was used to analyze the nonstationarity of the proposed model. Vital statistical properties, such as the space-time-frequency correlation function, Doppler power spectral density, level-crossing rate, average fade duration, and channel capacity, were derived and analyzed. The results indicated that with an increase in the maximum scatter radius, the time correlation and level-crossing rate decreased, the frequency correlation function had a faster downward trend, and average fade duration increased. In addition, with the increase of concentration parameter, the time correlation, space correlation, and level-crossing rate increased, average fade duration decreased, and Doppler power spectral density became flatter. The proposed model was compared with current geometry-based stochastic models (GBSMs) and showed good consistency. In addition, we verified the nonstationarity in the temporal and spatial domains of the proposed model. These conclusions can be used as references in the design of more reasonable communication systems.
이연구에서는산지사면에서측정된토양수분의상관관계분석을수행하고, 이를 통하여 사면에서 발생되는 수문과정의 이해를 도모하였다. 토양수분을 변화시키는 공통된 주요 수문기상인자인 강우의 추계학적인 특성을 토양수분의 시계열로부터 제거하고, 상관성 분석을 수행하였다. 경기도 파주 설마천 범륜사에 위치하고 있는 사면에서 2007년 8월 1일에서 27일 사이의 기간과 동년 9월 18일에서 10월 8일간의 기간에 토양수분 자료를 사용하여 분석을 수행하였고, 수행된 분석은 대상사면의 연직흐름, 수평흐름, 충전흐름, 복류수 흐름의 크기와 분포에 대해서 각각 8곳, 14곳, 7곳, 7곳의 관계를 보여주고 있다. 도출된 토양수분의 상관관계는 공간적으로는 상부사면에서 하단부로 진행되는 사면에서의 수문과정의 변화 양상을 보여주고 있고, 시간적으로는, 장마철의 경우는 토양구조체와 대공극 흐름이 모두 중요한 지배인자이지만, 가을철의 경우는 토양구조체의 흐름이 주요한 역할을 하는 것으로 판단된다.
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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