대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.905-908
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2006
The diffuse attenuation coefficient for downwelling irradiance $(K_d({\lambda}))$ is an important parameter for ocean studies. Based on the optical profile data measured during three cruises in the northern South China Sea in autumn from 2003 to 2005, variations in the $K_d({\lambda})spectra$ were analyzed. The variability of $K_d({\lambda})$ shows much distinct features both in magnitude and spectra shape. The $K_d({\lambda})value$ are much higher in costal waters than that of open oceanic waters and the blue-to-green(443/555) ratios of $K_d({\lambda})$ tends to increases with the chlorophyll a concentration ([Chl a]) from open ocean to coastal waters. These characteristics can be explained primarily by the increasing of $a_{w+p}(433)/a_{w+p}(555)$ with [Chl a]. In the short waveband, the relation between $K_d({\lambda})-K_w({\lambda})$ and [Chl a] can be well described by a power law function, suggesting the large contribution of phytoplankton to the variations in $K_d({\lambda})$. As for the spectral model of the diffuse attenuation coefficient, there are good linear relationships between $K_d(490)$ and $K_d({\lambda})$ at other wavelengths, with the slope parameter and the intercept following linear functions within the spectral range $412{\sim}555$ nm. These variabilities of $K_d({\lambda})$ provided much useful information for us to study the bio-optical properties in the northern South China Sea.
This article presents a new generation of empirical ground motion models for the prediction of response spectral accelerations in soil conditions, specifically developed for the Vrancea intermediate-depth seismic source. The strong ground motion database from which the ground motion prediction model is derived consists of over 800 horizontal components of acceleration recorded from nine Vrancea intermediate-depth seismic events as well as from other seventeen intermediate-depth earthquakes produced in other seismically active regions in the world. Among the main features of the new ground motion model are the prediction of spectral ordinates values (besides the prediction of the peak ground acceleration), the extension of the magnitudes range applicability, the use of consistent metrics (epicentral distance) for this type of seismic source, the extension of the distance range applicability to 300 km, the partition of total standard deviation in intra- and inter-event standard deviations and the use of a national strong ground motion database more than two times larger than in the previous studies. The results suggest that this model is an improvement of the previous generation of ground motion prediction models and can be properly employed in the analysis of the seismic hazard of Romania.
Stochastic processes are used to represent phenomena in many diverse fields. Numerical simulation method is widely applied for the solution to stochastic problems of complex structures when alternative analytical methods are not applicable. In some practical applications the stochastic processes show non-Gaussian properties. When the stochastic processes deviate significantly from Gaussian, techniques for their accurate simulation must be available. The various existing simulation methods of non-Gaussian stochastic processes generally can only simulate super-Gaussian stochastic processes with the high-peak characteristics. And these methodologies are usually complicated and time consuming, not sufficiently intuitive. By revealing the inherent coupling effect of the phase and amplitude part of discrete Fourier representation of random time series on the non-Gaussian features (such as skewness and kurtosis) through theoretical analysis and simulation experiments, this paper presents a novel approach for the simulation of non-Gaussian stochastic processes with the prescribed amplitude probability density function (PDF) and power spectral density (PSD) by amplitude modulation and phase reconstruction. As compared to previous spectral representation method using phase modulation to obtain a non-Gaussian amplitude distribution, this non-Gaussian phase reconstruction strategy is more straightforward and efficient, capable of simulating both super-Gaussian and sub-Gaussian stochastic processes. Another attractive feature of the method is that the whole process can be implemented efficiently using the Fast Fourier Transform. Cases studies demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed algorithm.
본 논문은 한국어 숫자음 인식을 HMM과 DTW 프로그램을 사용한 필터 뱅크로 수행하였다. 스펙트럼 분석은 주로 성도의 모양에 의한 음성 신호 특징을 나타낸다. 그리고 음성의 스펙트럼 특징은 일반적으로 정의된 주파수 범위에서 적절하게 집중된 스펙트럼, 즉 필터뱅크를 통과해 나가는 것에 의해 얻을 수 있다. 또한 8 개의 밴드 패스 필터는 인간 귀의 지각적인 청취력에 의해 나누었다. 정의된 주파수 범위는 320-330, 450-460, 640-650, 840-850, 900-1000, 1100-1200, 2000-2100, 3900-4000㎐이고, 샘플링 주파수는 8㎑ 이다. 그리고 프레임 폭은 20㎳, 주기는 10㎳이다. 실험 결과는 한국어 숫자음 음성인식에 대해 필터 뱅크를 사용하는 경우 HMM보다 DTW의 인식율이 더 높은 인식율이 나오는 것을 확인 할 수가 있었다. 필터 뱅크를 이용한 한국어 숫자음 인식율은 24차 밴드패스필터에서 93.3%, 16차 밴드패스필터에서, 89.1%, 8차 밴드 패스필터의 하드웨어 음성 다이얼링 시스템에서 88.9%의 인식율을 나타내었다.
감정을 분류하는 대표적인 알고리즘에는 Support-vector-machine (SVM), Bayesian decision rule 등이 있다. 하지만 기존의 연구자들은 위와 같은 방법에는 문제점이 있다고 지적하였다. 이를 보완하기 위해 다른 연구자는 경사도를 이용하여 새로운 패턴인식 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 통해 새로운 EEG 기반의 감정 인식 알고리즘을 제안하고 기존의 연구와 비교한다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 자료를 얻기 위해 여러 논문에서 사용된 DEAP (a database for emotion analysis using physiological signals)를 사용하였다. 또한, 객관적인 검증을 위해 기존의 연구에서 사용된 4개의 뇌파 채널(Fz, Fp2, F3, F4)의 PSD (Power Spectral Density)를 특징으로 사용하여 감정의 2개 척도 (Arousal, Valence)를 분류하였다. 본 논문에서 실시한 교차검증 (4-fold)에 의하면 Valence 축에서 85%, Arousal 축에서 87.5의 정확도를 얻을 수 있었다.
최근 프로테오믹스 분야에서 단백질의 추출, 분리기술의 발전과 고성능 질량분석 장비로 인하여 대량으로, 또 빠르게 샘플을 분석하는 것이 가능해짐에 따라서, 한번의 실험으로부터 얻어지는 실험데이타의 양이 대폭 늘어나게 되었다. 따라서 대량의 데이타를 어떻게 처리하여 필요한 정보만을 얻어내는가가 큰 이슈가 되고 있다. 하지만 기존의 데이타 해석과정은 불필요하게 계산자원을 낭비하는 요소를 상당 부분을 포함하고 있고, 이로 인해 데이타 해석 시간이 증가함은 물론, 종종 옳지 않은 해석 결과를 생성함으로써 결과에 대한 신뢰도의 저하를 초래했다. 본 논문에서는 기존의 데이타 해석 과정에서의 문제점을 지적하고, 데이타 처리의 효율을 높임과 동시에 해석 결과의 신뢰도를 제고하기 위한 SIFTER 시스템을 제안한다. SIFTER 시스템은 본격적인 데이타 해석에 앞서, 질량 스펙트럼의 질을 평가하고 하전량을 결정하는 소프트웨어를 제공한다. 탠덤 질량 스펙트럼에 나타나는 단편 이온의 특성을 고려하여 스펙트럼의 질과 하전량을 정확하게 결정하는 방법을 제공함으로써, 데이타 해석에 앞서 스펙트럼의 질이 낮아 해석이 불가능할 것이 분명한 경우 이들을 미리 제거하고 스펙트럼 해석과정에 잘못된 정보가 사용되지 않도록 한다. 결과적으로 데이타 해석과정에서의 효율과 해석결과의 정확성에 있어 대폭적인 개선을 기대할 수 있다.
La, Phu Hien;Jeon, Min Cheol;Eo, Yang Dam;Nguyen, Quang Minh;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook
한국측량학회지
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제34권2호
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pp.121-132
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2016
This study proposes an approach for simulating high spatial resolution satellite images acquired under arbitrary sun-sensor geometry using existing images and 3D (three-dimensional) data. First, satellite images, having significant differences in spectral regions compared with those in the simulated image were transformed to the same spectral regions as those in simulated image by using the UPDM (Universal Pattern Decomposition Method). Simultaneously, shadows cast by buildings or high features under the new sun position were modeled. Then, pixels that changed from shadow into non-shadow areas and vice versa were simulated on the basis of existing images. Finally, buildings that were viewed under the new sensor position were modeled on the basis of open library-based 3D reconstruction program. An experiment was conducted to simulate WV-3 (WorldView-3) images acquired under two different sun-sensor geometries based on a Pleiades 1A image, an additional WV-3 image, a Landsat image, and 3D building models. The results show that the shapes of the buildings were modeled effectively, although some problems were noted in the simulation of pixels changing from shadows cast by buildings into non-shadow. Additionally, the mean reflectance of the simulated image was quite similar to that of actual images in vegetation and water areas. However, significant gaps between the mean reflectance of simulated and actual images in soil and road areas were noted, which could be attributed to differences in the moisture content.
여러 가지 방법의 plasma 표면 처리와 산화 공정이 $SiO_2-Si$(100) 계면에 미치는 물리적 영향을 angle resolved uv-photoelectron spectroscopy(ARUPS)를 이용하여 연구하였다. 표면은 ex situ 방법과 함께 in situ 수소 플라즈마를 이용하여 처리되어 졌으며, 이것은 고진공 고온 열 처리 방법과 비교되어졌다. ARUPS 빛띠 상에 나타난 산화물 가전자 띠에 대한 특징적인 peak 위치는 표면 처리 및 산화 공정 방법에 따라 이동하였다. 이러한 peak의 이동은 Si에서의 띠휨에 의한 것으로 분석되어졌다. 또한 peak 이동의 원인으로 Si-SiO2 계면에 형성된 결점과 표면 처리 공정에 따라 달라지는 표면 거칠기 등을 고려할 수 있었다. 여러 공정에 대한 ARUPS 결과를 비교함으로써 $Si--SiO_2$(계면 결합이 표면 처리 및 산화 방법에 깊이 관련되어 있음을 결론지을 수 있었다. 산소 plasma 공정은 가장 작은 band bending을 보여주었다.
We analyzed the line profiles of the planetary nebula (PN) NGC 7009 secured with the Keck I HIES and BOES's spectral data. The 5 positions were taken over the nebular image, 4 points on the bright rim plus 1 point at the central position. The covered spectral wavelength range was $3250{\AA}-8725{\AA}$ in these observations. We decomposed the lines of HI, HeI, HeII, CII, NIII, [ClIII], [NII], [OII], [OIII], [SII], [SIII], [ClIII], and [ArIII] using the IRAF and StarLink/Dipso. After correcting the Earth's movement and the PN's radial velocities, -48.6 & -48.9 km/s, respectively, for the Keck & BOES, we produced the line profiles in a velocity scale. The zero velocity at each line profile clearly indicates which part of the components is approaching or receding, giving a general information of the kinematical structure. Almost all of the low-to-medium excitation lines, such as [NII], [SII], [O III], and [ArIII], secured at the central position and four positions along the major & minor axes, showed 3 components, double peak + a wide wing component, suggesting the fast outflow structures are present. The overall geometry is a prolate shell which also has a fainter outer shell in the halo zone, but there appears to be some peculiar sub-structures inside the main shell. The high excitation He I, HeII, NIII lines which might be formed close to the inner boundary of the shell show unusual features, completely different from the other lines. The HeII and these high excitation lines may be indicative of a relative recent fast outflow from the central star and the permitted lines such as NIII might be affected by the innermost structure. We discuss a possible presence of a jet-like fast outflow structure in an out-flow axis different from the main axis of the spheroid shell.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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