• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권4호
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• pp.9-17
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• 2012

이 논문에서는 광대역 신호에 대한 전력 증폭기의 메모리 효과를 보이고, 메모리 효과와 결합된 비선형성의 보상 방법을 제시하고 그 성능을 분석한다. 메모리 효과와 결합된 전력 증폭기의 모델링과 보상을 위해 볼테라 급수 모델, 위너 모델, 그리고 해머스타인 모델을 검토하였다. 보상 방법으로는 디지털 피드포워드 기술을 제안하였다. 이 방식은 아날로그 방식의 피드포워드 방식에 비해 안정성과 환경 적응성 등이 우수하고, 기존의 디지털 비선형 보상 방식들에 비해 구조가 간단하다. 애질런트사의 ADS를 이용한 모의실험을 통하여 성능을 살펴본 결과 주파수대역 재성장이 20 dB 이상 억압되었으며, 최소한 10 dB 정도의 백-오프 효과가 있음을 확인하였다. 보상 성능, 구현의 복잡도, 수렴 속도 등을 고려할 때 위너 모델이 제안하는 방식에 가장 적합하다는 결론을 내릴 수 있다.

• 지구물리
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• 제3권4호
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• pp.251-260
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• 2000

수중 SASW 실험에서 얻은 표면파의 실험분산곡선으로부터 지반의 강성을 추정하기 위한 역해석 과정에서 적용할 수 있는 파동해석기법인 로드해석법(2차원 해석법)과 변위해석법(3차원 해석법)의 적용성을 평가하였다. 그 결과 지반의 강성이 깊이에 따라 점진적으로 증가하고 지반 강성이 비교적 낮아 그 압축파 속도가 물의 압축파 속도보다 느린 경우에 대해서는 고유치 해석법을 적용할 수 있었다. 그러나 지반의 강성이 크거나 깊이에 따른 지반강설의 변화가 역전되는 경우에는 고차모트의 영향이나 고유치가 복소수가 되는 등의 문제가 발생하게 되므로 고유치 해석법으로 적절한 이론분산곡선을 얻을 수 없는 경우가 많고, 이 경우에는 변위해석법을 적용하여야 한다는 결론을 얻었다. 한편 수중 SASW 현장실험으로부터 얻은 결과를 제안된 변위해석법을 이용하여 분석한 결과 지반의 강성주상을 적절하게 추정한 수 있어 수중 SASW 실험의 현장 적용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권1호
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• pp.48-54
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• 2013

Purpose: This study evaluated the feasibility of using a discrete wavelet transform (DWT) method as a preprocessing tool for visible/near-infrared spectroscopy (VIS/NIRS) with a spectroscopic transmittance dataset for predicting the internal quality of cherry tomatoes. Methods: VIS/NIRS was used to acquire transmittance spectrum data, to which a DWT was applied to generate new variables in the wavelet domain, which replaced the original spectral signal for subsequent partial least squares (PLS) regression analysis and prediction modeling. The DWT concept and its importance are described with emphasis on the properties that make the DWT a suitable transform for analyzing spectroscopic data. Results: The $R^2$ values and root mean squared errors (RMSEs) of calibration and prediction models for the firmness, sugar content, and titratable acidity of cherry tomatoes obtained by applying the DWT to a PLS regression with a set of spectra showed more enhanced results than those of each model obtained from raw data and mean normalization preprocessing through PLS regression. Conclusions: The developed DWT-incorporated PLS models using the db5 wavelet base and selected approximation coefficients indicate their feasibility as good preprocessing tools by improving the prediction of firmness and titratable acidity for cherry tomatoes with respect to $R^2$ values and RMSEs.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.195-198
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• 2012

일반적으로 표면반사율과 분광반사율을 N차원의 칼라 코드로부터 정확히 복원하기 위해서는 N개의 기저함수가 필요하다. 전형적인 렌더링 응용에서 벡터의 덧셈, 스칼라 곱셈 및 성분별 곱셈에 대한 벡터 연산이 이질동형이라고 가정하고 광원의 중첩, 광원-표면간 상호간섭 및 상호반사와 같은 물리적인 연산을 모델링하지만 벡터 연산이 물리적인 현상을 그대로 반영하는 것은 아니다. 그러나 만약 기저함수가 특성함수로써 제한된다면 표면반사율과 분광반사율의 사상 결과 및 벡터들은 렌더링에서 물리적인 연산인 이질이형을 유지하게 된다. 본 논문은 새로운 N차원의 특성함수를 제안하고 N차원의 기저함수로 근사화된 먼셀 칼라 칩에 대하여 제안한 알고리즘의 정확성을 평가할 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.612-628
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• 2020

This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권1호
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• pp.91-98
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• 2005

On board satellite magnetometer measures all possible magnetic components, such as the core and crustal components from the inner Earth, and magnetospheric, ionospheric and' its coupled components from the outer Earth. Due to its dipole and non-dipole features, separation of the respective component from the measurements is most difficult unless the comprehensive knowledge of each field characteristics and the consequent modeling methods are solidly constructed. Especially, regional long wavelength magnetic signals of the crust are strongly masked by the main field and dynamic external field and hence difficult to isolate in the satellite measurements. In particular, the un-modeled effects of the strong auroral external fields and the complicated behavior of the core field near the geomagnetic poles conspire to greatly reduce the crustal magnetic signal-to-noise ratio in the polar region relative to the rest of the Earth. We can, however, use spectral correlation theory to filter the static lithospheric and core field components from the dynamic external field effects that are closely related to the geomagnetic storms affecting ionospheric current disturbances. To help isolate regional lithospheric anomalies from core field components, the correlations between CHAMP magnetic anomalies and the pseudo-magnetic effects inferred from satellite gravity-derived crustal thickness variations can also be exploited, Isolation of long wavelengths resulted from the respective source is the key to understand and improve the models of the external magnetic components as well as of the lower crustal structures. We expect to model the external field variations that might also be affected by a sudden upheaval like tsunami by using our algorithm after isolating any internal field components.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.70-85
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• 2021

최근 활발히 연구되는 딥러닝 방법론은 인공지능의 성능을 급속도로 향상시켰고, 이에 따라 다양한 산업 분야에서 딥러닝을 활용한 시스템이 제시되고 있다. 교통 시스템에서는 GNN을 활용한 공간-시간 그래프 모델링이 교통 속도 예측에 효과적인 것으로 밝혀졌지만, 이는 메모리 병목 현상을 유발하기 때문에 모델이 비효율적으로 학습된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 그래프 분할 방법을 통해 도로 네트워크를 분할하여 메모리 병목 현상을 완화함과 동시에 우수한 성능을 달성하고자 한다. 제안 방법론을 검증하기 위해 인천시 UTIC 데이터 분석 결과를 바탕으로 Jensen-Shannon divergence를 사용하여 도로 속도 분포의 유사도를 측정하였다. 그리고 측정된 유사도를 바탕으로 스펙트럴 클러스터링을 수행하여 도로 네트워크를 군집화하였다. 성능 측정 결과, 도로 네트워크가 7개의 네트워크로 분할되었을 때 MAE 기준 5.52km/h의 오차로 비교 모델 대비 가장 우수한 정확도를 보임과 동시에 메모리 병목 현상 또한 완화되는 것을 확인할 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.42.2-42.2
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• 2020

We report on multi-wavelength observations of AA Ori, a Young Stellar Object in Orion-A star-forming region. AA Ori is known to have a pre-transitional disk based on infrared observations including Spitzer/IRS data. We construct its broadband spectral energy distribution (SED) by not only taking data in the optical and IR region but also including Herschel/PACS, JCMT/SCUBA, and SMA observational data. We use the Monte Carlo radiative transfer code (RADMC-3D) to reconstruct the SED with a viscous accretion disk model initialized by a radially continuous disk and finally having an inner and outer dusty disk separated by a dust-depleted radial gap. By comparing the model SEDs with different configurations of disk parameters, we discuss the limits to find a single solution of model parameters to fit the data. We suggest that some models with a modified inner disk surface density gradient and some degree of dust depletion in the inner disk can explain the AA Ori's SED, from which we infer that the inner disk of AA Ori has evolved. We present that model configurations of a pre-transitional disk with a large gap extended to 60-80 AU in a settled dusty disk of a few hundred AU size with a high inclination angle (~60°) also create model SEDs close to the observed one. To distinguish whether the disk has a just-opened narrow gap or a large gap, with an altered surface density of the inner disk extended to 10 AU, we suggest a further investigation of AA Ori with high angular resolution observations.

• 한국음향학회지
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• 제27권2호
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• pp.66-74
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• 2008

본 논문에서는 HE-AAC (High Efficiency Advanced Audio Coding) 오디오 부호화기의 저주파 대역과 고주파 대역을 담당하고 있는 AAC부호화기와 SBR (Spectral Band Replication) 부호화기에 대해 낮은 비트율에서 효과적인 개선 방법을 제안한다. AAC 부호화기가 담당하는 저주파 대역에서 과도신호가 발생하는 부분의 프리에코를 줄이기 위하여 적용 주파수범위가 저주파 대역 방향으로 선택적으로 확장되는 eTNS (exteded Temporal Noise Shaping) 방법을 고안하였다. 또한 SBR에 의해 부호화되는 고주파 대역에서 톤 성분 복원 시에 잡음층 (Noise floor)이 추가 발생되지 않도록 정현파 모델을 통해 톤을 사전 인지하고 인지된 톤들의 주파수를 QMF 밴드의 중앙으로 재배치하여 성능 향상을 이루었다. 제안한 방법들을 사용하여 복호화한 샘플 음원들에 대해 주/객관적 음질평가를 실시한 결과, 표준 HE-AAC에 비해 향상된 결과를 보여주었다.

• Animal Bioscience
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• 제37권7호
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• pp.1196-1203
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• 2024

Objective: A study was conducted to quantify the performance differences of the near-infrared spectroscopy (NIRS) calibration models developed with different degrees of hay sample preparations. Methods: A total of 227 imported alfalfa (Medicago sativa L.) and another 360 imported timothy (Phleum pratense L.) hay samples were used to develop calibration models for nutrient value parameters such as moisture, neutral detergent fiber, acid detergent fiber, crude protein, and in vitro dry matter digestibility. Spectral data of hay samples prepared by milling into 1-mm particle size or unground were separately regressed against the wet chemistry results of the abovementioned parameters. Results: The performance of the developed NIRS calibration models was evaluated based on R², standard error, and ratio percentage deviation (RPD). The models developed with ground hay were more robust and accurate than those with unground hay based on calibration model performance indexes such as R² (coefficient of determination), standard error, and RPD. Although the R² of calibration models was mainly greater than 0.90 across the feed value indexes, the R² of cross-validations was much lower. The R² of cross-validation varies depending on feed value indexes, which ranged from 0.61 to 0.81 in alfalfa, and from 0.62 to 0.95 in timothy. Estimation of feed values in imported hay can be achievable by the calibrated NIRS. However, the NIRS calibration models must be improved by including a broader range of imported hay samples in the modeling. Conclusion: Although the analysis accuracy of NIRS was substantially higher when calibration models were developed with ground samples, less sample preparation will be more advantageous for achieving rapid delivery of hay sample analysis results. Therefore, further research warrants investigating the level of sample preparations compromising analysis accuracy by NIRS.