본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.
This paper presents an analysis of wind velocity and pressure data obtained in a rural environment with a view to identifying the vortex structures present within the flow and examining the relationship between pressure and dynamic pressure. The data is analysed using both conventional analysis and conditional sampling. A method examining the eigenvalues of a matrix formed by the addition of the square of the strain tensor and the square of the vorticity tensor is also investigated. This method illustrates that there are a number of vortex structures present in the flow. The work presented in this paper suggests that the extreme events occur as a result of the superposition of two independent mechanisms.
Recently in order to describe the complex rheological behavior of polymer melts with long side branches like low density polyethylene, new constitutive equations called the pom-pom equations have been derived by McLeish and Larson on the basis of the reptation dynamics with simplified branch structure taken into account. In this study mathematical stability analysis under short and high frequency wave disturbances has been performed for the simplified differential version of these constitutive equations. It is proved that they are globally Hadamard stable except for the case of maximum constant backbone stretch (λ = q) with arm withdrawal s$\_$c/ neglected, as long as the orientation tensor remains positive definite or the smooth strain history in the now is previously given. However this model is dissipative unstable, since the steady shear How curves exhibit non-monotonic dependence on shear rate. This type of instability corresponds to the nonlinear instability in simple shear flow under finite amplitude disturbances. Additionally in the flow regime of creep shear flow where the applied constant shear stress exceeds the maximum achievable value in the steady now curves, the constitutive equations will possibly violate the positive definiteness of the orientation tensor and thus become Hadamard unstable.
In this study a stretching-mapping method is proposed for calculating the materials' stretching exponents, which are to be used in quantification of the mixing effect. In this method, the mapping tensor associated with the deformation of each fluid material is first obtained. Then deformations of a lot of materials are obtained by applying the mapping tensor. The local stretching rates and their space-average values are next computed with the mapped deformations. Application to a simple time-periodic flow within a cavity shows that the method is indeed effective compared with the conventional method; i.e. the mapping method is fast and yields the same results as the conventional one.
Collagen can be used in building artificial skin replacements for treatment of burns and towards the reconstruction of bone as well as researching cell behavior and cellular interaction. The strength of collagen in connective tissue rests on the characteristics of collagen fibers. 3D confocal imaging of collagen fibers enables the characterization of their spatial distribution as related to their function. However, the image stacks acquired with confocal laser-scanning microscope does not clearly show the collagen architecture in 3D. Therefore, we developed a new method to reconstruct, visualize and characterize collagen fibers from fluorescence confocal images. First, we exploit the tensor voting framework to extract sparse reliable information about collagen structure in a 3D image and therefore denoise and filter the acquired image stack. We then propose to segment the collagen fibers by defining an energy term based on the Hessian matrix. This energy term is minimized by a min cut-max flow algorithm that allows adaptive regularization. We demonstrate the efficacy of our methods by visualizing reconstructed collagen from specific 3D image stack.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.
균열텐서 파라미터는 절리의 기하학적 속성이 결합된 효과를 지시하는 척도로 사용할 수 있으며 불연속절리망(DFN)에서 유체 유동통로의 연결 상태를 정량화할 수 있다. 본 연구는 이차원 DFN의 균열텐서 파라미터와 수리적 특성 간의 상관성 분석을 수행하였다. DFN에서 임의 방향으로의 수리전도도는 이에 직교하는 방향으로 산정된 균열텐서성분과 강한 비선형 관계를 갖는 것으로 평가되었다. 서로 다른 규모의 이차원 DFN 블록에서 방향에 따른 균열텐서의 일차불변량($F_0$)을 방사형 도표로 나타내었을 때, 방향에 따른 $F_0$ 값의 유의미한 변화가 없는 원형의 플롯은 절리성 암반을 대표요소체적으로 취급하기 위한 필요조건이 될 수 있다. DFN 블록에서 임의 방향으로 개별체 해석기법으로 산정한 수리전도도와 이론적 수리전도도 사이의 상대오차(ER)는 $F_0$의 증가에 따라 감소한다. $F_0$는 평균 블록수리전도도와 강한 함수관계를 갖는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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