Spectral features of the seismic wave propagation from Odaesan Earthquake were evaluated based on the commonly treated random error between the observed data and the prediction values by the stochastic point-source ground-motion spectral model regarding the source, path and site effects. Radiation pattern of the error according to azimuth angle was found to be similar to the theoretical estimate. It was also observed that the spatial distribution of the errors was correlated with the geological map and the Q0 map which are indicatives of seismic boundaries.
Mori, T.;Oyabu, S.;Kaneda, H.;Ishihara, D.;Yamagishi, M.
천문학논총
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제27권4호
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pp.263-264
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2012
We present the properties of dust and the near-infrared spectral features in nearby early-type galaxies. The properties of dust are obtained from the AKARI far-infrared all-sky survey diffuse map. The AKARI/IRC is used for the near-infrared spectra. We improve spectral data with the new dark subtraction method on the basis of the knowledge acquired in our laboratory experiments of the engineering-model detector for the IRC. We have succeeded in fitting the continuum by a power-law function and detecting CO and SiO absorption features in early-type galaxy spectra. Comparing the properties of dust and near-infrared spectral features, we find that the power-law slope depends on dust temperature, but not on the dust mass, which suggests that low-luminosity AGNs may contribute to the changes in the power-law slope and dust temperature.
We present $5-14{\mu}m$ Infrared Spectrograph spectra of 14 T Tauri stars which show Polycyclic Aromatic Hydrocarbon (PAH) features and reside in 0.7 pc from ${\Theta}_1$ Ori C. The spectral types of nine out of 11 stars have spectral type information, with types ranging from K7-M5. These stars do not supply strong enough UV photons to excite PAH emission in their disks. Therefore, we consider the detection of PAH emission in disks around low mass stars illuminated by an external source of UV photons, namely, from Trapezium OB association, including ${\Theta}_1$ Ori C. The morphological features of PAH emission from most disks around K-M type host stars are unique, not belonging to any known classes of PAH features. We found that the PAH emission strengths decrease as the projected distance of the objects from ${\Theta}_1$ Ori C increase. We suggest future far-IR and submm/mm observations for better understanding of the characteristics and distribution of PAHs in these disks.
Supernovae classes have been defined phenomenologically, based on spectral features and time series data, since the specific details of the physics of the different explosions remain unrevealed. However, the number of these classes is increasing as objects with new features are observed, and the next generation of large-surveys will only bring more variety to our attention. We apply the machine learning technique of multi-label classification to the spectra of supernovae. By measuring the probabilities of specific features or 'tags' in the supernova spectra, we can compress the information from a specific object down to that suitable for a human or database scan, without the need to directly assign to a reductive 'class'. We use logistic regression to assign tag probabilities, and then a feed-forward neural network to filter the objects into the standard set of classes, based solely on the tag probabilities. We present STag, a software package that can compute these tag probabilities and make spectral classifications.
To reproduce the multiple broad peaks and the fine spectral features in the spectral energy distributions (SEDs) of T Tauri stars, we model dust around T Tauri stars using a radiative transfer model for multiple isothermal circumstellar dust shells. We calculate the radiative transfer model SEDs for multiple dust shells using the opacity functions for various dust grains at different temperatures. For six sample stars, we compare the model results with the observed SEDs including the Spitzer spectral data. We present model parameters for the best fit model SEDs that would be helpful to understand the overall structure of dust envelopes around classical T Tauri stars. We find that at least three separate dust components are required to reproduce the observed SEDs. For all the sample stars, an innermost hot (250-550 K) dust component of amorphous (silicate and carbon) and crystalline (corundum for all objects and forsterite for some objects) grains is needed. Crystalline forsterite grains can reproduce many fine spectral features of the sample stars. We find that crystalline forsterite grains exist in cold regions (80-100 K) as well as in hot inner shells.
디지털 통신 시스템에서의 음성 인식은 음성 부호화기에 의한 음성 신호의 왜곡으로 인하여 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 음성 부호화기에 의한 스펙트럼 왜곡을 분석하고 왜곡된 주파수 정보를 보상하는 전처리 과정을 통하여 음성 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 널리 사용되는 표준 음성 부호화기인 IS-127 EVRC, ITU G.729 CS-ACELP. IS-96 QCELP를 사용하여 부호화에 의한 왜곡을 분석하고, 모든 음성 부호화기에 공통으로 적용하여 왜곡을 보상할 수 있는 전처리 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 왜곡 보상 방법을 세 종류의 음성부호화기에 각각 적용하였으며, 왜곡된 음성 신호에 대한 음성 인식률에 비하여 최대 $15.6\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
For exact classification of the defect, good feature selection and classifier is necessary. In this paper, various features such as brightness features, shape features and statistical features are stated and Bayes classifier using Gaussian mixture model is used as classifier. Also feature extraction method based on spectral graph theory is presented. Experimental result shows that feature extraction method using graph Laplacian result in better performance than the result using PCA.
이 연구에서는 카올리나이트의 분광반사 특성과 ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflectance Radiometer) 영상 자료를 이용하여 경상남도 하동지역 고령토 광산의 분포를 추출하였다. ASTER 영상의 광물별 파장 흡수 밴드특성을 이용하여 고령토 광상의 주 구성 광물인 카올리나이트의 분포 양상을 추출하기 위해서 밴드 비연산 모델을 적용하였다. 분광반사 특성 곡선에 따르면 카올리나이트는 Al-OH에 의해서 0.96과 $2.18{\mu}m$ 파장 인근에서 흡수특성이 나타나며, $1.24{\mu}m$와 $1.38{\sim}1.41{\mu}m$에서 OH의 영향을 받는다. 이러한 카올리나이트 분광특성을 ASTER 영상에 적용하여 현재 개발 중인 고령토 광산을 포함하여 채굴적 등의 분포를 판독하였다.
인공위성의 본체 및 탑재체 제작에 사용되고 있는 구성품 재질 12점을 수집하여 가시광 영역에서 지상 분광실험을 수행한 결과 위성체 구성품 재질별로 분광반사율과 분광유형이 뚜렷이 차이를 보였고 위성체의 재질별 분류 및 식별이 가능하였다. 인공위성 재질의 지상 분광실험 결과는 운용초기에 있는 인공위성이나 우주잔해물을 실제로 분광관측하여 얻은 자료와 비교함으로써 대상물의 재질유형 및 재질구성비, 그리고 크기와 중량을 예측하는데 활용될 수 있을 것이다.
개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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