We prove that two essentially normal elements of a type $II_{\infty}$ factor von Neumann algebra are unitarily equivalent up to the compact ideal if and only if they have the identical essential spectrum and the same index data. Also we calculate the spectrum and essential spectrum of a non-unitary isometry of von Neumann algebra.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.146-149
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2008
Simulation and signal conditioning on the time domain surface elevation records are conducted to verify the proposed Welch's method in non-directional ocean wave spectrum analysis. These spectrum data are further conditioned to provide wave characteristic that better describe the sea states. Comparison of significant wave height and zero crossing period between the proposed method and a reference toolkit are presented.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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pp.560-568
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2000
The aims of this research were to investigate the preprocessing effect of spectrum data on prediction performance and to develop a robust model to predict SSC in intact apple. Spectrum data of 320 Fuji apples were measured with the on-line transmittance measurement system at the wavelength range of 550∼1100nm. Preprocess methods adopted for the tests were Savitzky Golay, MSC, SNV, first derivative and OSC. Several combinations of those methods were applied to the raw spectrum data set to investigate the relative effect of each method on the performance of the calibration model. PLS method was used to regress the preprocessed data set and the SSCs of samples, and the cross-validation was to select the optimal number of PLS factors. Smoothing and scattering corection were essential in increasing the prediction performance of PLS regression model and the OSC contributed to reduction of the number of PLS factors. The first derivative resulted in unfavorable effect on the prediction performance. MSC and SNV showed similar effect. A robust calibration model could be developed by the preprocessing combination of Savitzky Golay smoothing, MSC and OSC, which resulted in SEP= 0.507, bias=0.032 and R$^2$=0.8823.
본 논문에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상에 SVD (Singular Value Decomposition) - Pseudo Spectrum 알고리즘을 적용하고 그 성능을 기존 알고리즘과 비교한다. 이 논문의 목적은 SAR 영상의 해상도 및 목표물 분해능을 높이고자 하는 것이다. 본 논문에서는 신호 성분으로 이루어진 Hankel Matrix와 SVD (Singular Value Decomposition) 방법을 사용하여 잡음에 강인하고 sidelobe이 적으며 스펙트럼 추정에서 해상도를 높인 SVD-Pseudo Spectrum 방법을 제안하였다. 또한 분해될 목표물을 모델링하여 알고리즘의 성능을 분석하고 SVD-Pseudo Spectrum 방법이 기존의 퓨리에 변환 기반 방법과 고해상도 기술 기반의 MUSIC 방법보다 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.
윈드프로파일러(RWP, radar wind profiler)는 기상 상태와 관계없이 시공간 분해능이 높은 바람장 자료를 제공하며 생산된 바람의 정확도나 품질에 대한 검증이 필수적이다. 기존 정확도 검증 방식은 레윈존데와의 동시 관측을 통해 윈드프로파일러에서 생성된 바람 벡터를 기준 자료로 활용하는 것이다. 본 연구에서는 평균 모멘트 자료로부터 스펙트럼과 원시 시계열 자료를 시뮬레이션하는 알고리즘을 통해 윈드프로파일러의 신호처리 알고리즘을 단계별로 검증하는 방안을 제시하고, LAP-3000의 원시 자료와의 비교를 통해 해당 알고리즘의 가능성을 확인하였다. 기상 신호의 밀도 함수를 모멘트값을 인자로 하는 왜곡된 정규 분포의 밀도 함수로 가정하여 생성하였고, 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였다. 또한, 난수 위상과 역 이산푸리에 변환으로 간섭 평균된 시뮬레이션 원시 시계열 자료를 생성하고 최종적으로 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 통해 간섭 평균 전 단계의 원시 시계열 자료를 생성하였다.
Two-dimensional infrared (2D-IR) spectroscopy can probe the fast structural evolution of molecules under thermal equilibrium. Vibrational frequency fluctuation caused by structural evolution produced the time-dependent line shape change in 2D-IR spectrum. A variety of methods has been used to connect the evolution of 2D-IR spectrum with Frequency-Frequency Correlation Function (FFCF), which connects the experimental observables to a molecular level description. Here, a new method to extract FFCF from 2D-IR spectra is described. The experimental observable is the time-dependent frequency shift of maximum peak position in the slice spectrum of 2D-IR, which is taken along the excitation frequency axis. The direct relation between the 2D-IR peak shift and FFCF is proved analytically. Observing the 2D-IR peak shift does not need the full 2D-IR spectrum which covers 0-1 and 1-2 bands. Thus data collection time to determine FFCF can be reduced significantly, which helps the detection of transient species.
In hospitals, nurses are subjectively determining the urine status to check the kidneys and circulatory system of patients whose statuses are related to patients with kidney disease, critically ill patients, and nursing homes before and after surgery. To improve this problem, this paper proposes a urine spectrum analysis system which clusters urine test results based on a hybrid machine learning model consists of unsupervised learning and supervised learning. The proposed system clusters the spectral data using unsupervised learning in the first part, and classifies them using supervised learning in the second part. The results of the proposed urine spectrum analysis system using a mixed model are evaluated with the results of pure supervised learning. This paper is expected to provide better services than existing medical services to patients by solving the shortage of nurses, shortening of examination time, and subjective evaluation in hospitals.
Vlaskin, Gennady N.;Bedenko, Sergey V.;Ghal-Eh, Nima;Vega-Carrillo, Hector R.
Nuclear Engineering and Technology
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제53권12호
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pp.4067-4071
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2021
The 13C (α,n)16O reaction cross-section is important data for nuclear physics, astrophysical, and neutrino physics experiments, however, they exhibit uncertainties due to the discrepancies in the experimental data. In this study, using the Nedis-2m program code, the energy spectrum of α-induced neutrons in a thin carbon target was calculated and the corresponding reaction cross-section was refined in the alpha particle energy range of 5-8 MeV. The results were used to calculate the intensity and energy spectrum of background neutrons produced in the liquid scintillator of KamLAND. The results will be useful in a variety of astrophysical and neutrino experiments especially those based on LS or Gd-LS detectors.
This research was conducted to develop a method to remove the effect of surface temperature of Shingo pears for sugar content measurement. Sugar content was measured by a near-infrared spectrum analysis technique. Reflected spectrum and sugar content of a pear were used for developing regression models. For the model development, reflected spectrums having wavelengths in the range of 654 to 1,052nm were used. To remove the effect of surface temperature, special sample preparation techniques and partial least square (PLS) regression models were proposed and tested. 71 Shingo pears stored in a cold storage, which had 2$^{\circ}C$ inside temperature, were taken out and left in a room temperature for a while. Temperature and reflected spectrum of each pear was measured. To increase the temperature distribution of samples, temperature and reflected spectrum of each pear was measured four times with one hour twenty minutes interval. During the experiment, temperature of pears increased up to 17 $^{\circ}C$. The total number of measured spectrum was 284. Three groups of spectrum data were formed according to temperature distribution. First group had surface temperature of 14$^{\circ}C$ and total number of 51. Second group consisted of the first and the fourth experiment data which contained the minimum and the maximum temperatures. Third group consisted of 155 data with normal temperature-distribution. The rest data set were used for model evaluation. Results shelved that PLS model I, which was developed by using the first data group, was inadequate for measuring sugar content of pears which had different surface temperatures from 14$^{\circ}C$. After temperature compensation, sugar content predictions became close to the measured values. Since using many data which had wide range of surface temperatures, PLS model II and III were able to predict sugar content of pears without additional temperature compensation. PLS model IV, which included the surface temperatures as an independent variable. showed slightly improved performance(R$^2$=0.73). Performance of the model could be enhanced by using samples with more wide range of temperatures and sugar contents.
최근의 주파수 부족현상을 해결하면서 간섭 없이 스펙트럼을 효율적으로 사용하는 주파수 공동 사용에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 또한, 이와 더불어 급증하는 모바일 데이터 수요에 대처하기 위한 주요 스펙트럼 정책으로서 ASA/LSA(Authorized Shared Access/Licensed Shared Access) 개념을 많은 나라에서 도입하고 있는데, 이는 모바일 트래픽 증가를 해결하기 위한 스몰셀(small cell) 기술을 적용하는데 가장 적합한 스펙트럼 액세스 모델이다. ASA/LSA 주파수로 3.5 GHz 대역이 고려되고 있는 바, 본 논문에서는 가능한 ASA/LSA 대역을 발굴하고, 나아가 면허 없는 대역을 확장하기 위해 국내 3~4 GHz 대역에 대한 SAM(Spectrum Access Model)을 제안하고, 그 결과는 향후 스몰셀 수용 및 개방 주파수 확보를 위한 SAM을 개발하는데 필요한 데이터를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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