우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권1호
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pp.25-44
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2010
With the increasing popularity of mobile devices, it has become necessary to protect private information and content in these devices. Face recognition has been favored over conventional passwords or security keys, because it can be easily implemented using a built-in camera, while providing user convenience. However, because mobile devices can be used both indoors and outdoors, there can be many illumination changes, which can reduce the accuracy of face recognition. Therefore, we propose a new face recognition method on a mobile device robust to illumination variations. This research makes the following four original contributions. First, we compared the performance of face recognition with illumination variations on mobile devices for several illumination normalization procedures suitable for mobile devices with low processing power. These include the Retinex filter, histogram equalization and histogram stretching. Second, we compared the performance for global and local methods of face recognition such as PCA (Principal Component Analysis), LNMF (Local Non-negative Matrix Factorization) and LBP (Local Binary Pattern) using an integer-based kernel suitable for mobile devices having low processing power. Third, the characteristics of each method according to the illumination va iations are analyzed. Fourth, we use two matching scores for several methods of illumination normalization, Retinex and histogram stretching, which show the best and $2^{nd}$ best performances, respectively. These are used as the inputs of an SVM (Support Vector Machine) classifier, which can increase the accuracy of face recognition. Experimental results with two databases (data collected by a mobile device and the AR database) showed that the accuracy of face recognition achieved by the proposed method was superior to that of other methods.
Tidal flats develop along the south coast ofthe Korean peninsula. These areas are famous for sea farming. Specially, strong and coherent radar backscattering signals are observed over oyster sea farms that consist of artificial structures. Tide height in oyster farm is possible to measure by using interferometric phase and intensity of SAR data. It is assumed that the radar signals from oyster farm could be considered as double-bouncing returns by vertical and horizontal bars. But, detailed backscattering mechanism and polarimetric characteristics in oyster farm had not been well studied. We could not demonstrate whether the assumption is correct or not and exactly understand what the properties of back scattering were in oyster farm without full polarimetric data. The results of AIRSAR L-band POLSAR data, experiments in laboratory and JERS-l images are discussed. We carried out an experiment simulating a target structure using vector network analyser (Y.N.A.) in an anechoic chamber at Niigata University. Radar returns from vertical poles are stronger than those from horizontal poles by 10.5 dB. Single bounce components were as strong as double bounce components and more sensitive to antenna look direction. Double bounce components show quasi-linear relation with height of vertical poles. As black absorber replaced AI-plate in bottom surface, double bounce in vertical pole decreased. It is observed that not all oyster farms are characterized by double bounced scattering in AIRSAR data. The image intensity of the double bounce dominant oyster farm was investigated with respect to that of oyster farm dominated by single bounce in JERS-l SAR data. The image intensity model results in a correlation coefficient (R2 ) of 0.78 in double bounce dominant area while that of 0.54 in single bouncing dominant area. This shows that double bounce dominant area should be selected for water height measurement using In8AR technique.
GNSS와 ARS는 저가의 무인 항공기를 위한 보편적인 센서로, 오차가 크며 방위각을 독립적으로 알아낼 수 없다는 단점이 있다. 또한 GNSS/INS는 초기정렬 과정과 직선비행 중에 IMU의 오차를 충분히 보상하지 못한다. 자장계는 방위각을 얻는데 효과적으로 활용되는데, 소형의 헬리콥터에 사용되는 전기모터는 정확한 방위각 산출을 방해한다. 이 논문에서는 자장계를 보상하는 방법을 제안하였으며, 비행시험으로 검증하였다. 또한 시뮬레이션 결과는 GNSS/INS에 추가된 자장계가 관측성과 정확도를 높이는 데 효과적임을 보여준다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.10-17
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2017
We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.
본 논문은 모바일 디바이스에서 사용자의 입 바람을 통해 실시간으로 인터랙션 할 수 있는 기법을 제시한다. 모바일과 가상현실 분야에서 사용자의 인터랙션 기술이 중요함에도 불구하고 여전히 사용자 인터페이스 기술의 다양성이 부족하며 대부분 손을 이용한 스크린의 터치나 동작 인식이다. 본 연구에서는 사용자의 입 바람을 이용하여 실시간으로 상호작용할 수 있는 새로운 인터페이스 기술을 제안한다. 사용자와 모바일 디바이스 간의 각도와 위치를 이용하여 바람의 방향을 결정하며 사용자의 입 바람과 가중치 함수를 기반으로 바람의 크기를 계산한다. 제안하는 기술의 우수성을 보여주기 위해 입 바람 외력을 유체 방정식에 적용하여 실시간으로 벡터장의 흐름을 시각화하는 결과를 보여준다. 우리는 제안하는 방법의 결과를 모바일 디바이스 환경에서 보여주지만 인터페이스 기술을 요구하는 가상현실과 증강현실 분야에 응용할 수 있다.
본 연구에서는 상술한 특성을 갖는 유동자에 대하여 신뢰성이 보장된 스펙트 럼 추정법의 모색과 화립을 위해 의사 난류신호(turbulent-like signal)를 자기회기 모형(autoregressive model:AR model)으로 생성하고 추출간격이 유동장에 영향을 받는 비주기적 확률과정을 수치적으로 모사한다. 이 비주기적 실현 신호로 부터 현재 가 장 많이 사용되고 있는 Roberts와 Gaster의 직접 변화법과 추출 및 유지신호의 피리오 도그램(periodogram)법에 대해 데이터 밀도와 난류강도의 다양한 변화에 따른 속도편 의의 영향 등을 살펴보는데 목적을 둔다.
Kim, Minjae;Kim, Jongrae;Kim, Sanghee;Jin, EonSeon
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제30권11호
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pp.1777-1784
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2020
To increase the availability of microalgae as producers of valuable compounds, it is necessary to develop novel systems for gene expression regulation. Among the diverse expression systems available in microalgae, none are designed to induce expression by low temperature. In this study, we explored a cold-inducible system using the antifreeze protein (AFP) promoter from a polar diatom, Chaetoceros neogracile. A vector containing the CnAFP promoter (pCnAFP) was generated to regulate nuclear gene expression, and reporter genes (Gaussia luciferase (GLuc) and mVenus fluorescent protein (mVenus)) were successfully expressed in the model microalga, Chlamydomonas reinhardtii. In particular, under the control of pCnAFP, the expression of these genes was increased at low temperature, unlike pAR1, a promoter that is widely used for gene expression in C. reinhardtii. Promoter truncation assays showed that cold inducibility was still present even when pCnAFP was shortened to 600 bp, indicating the presence of a low-temperature response element between -600 and -477 bp. Our results show the availability of new heterologous gene expression systems with cold-inducible promoters and the possibility to find novel low-temperature response factors in microalgae. Through further improvement, this cold-inducible promoter could be used to develop more efficient expression tools.
An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.
다이아몬드를 반도체용 열방산용기판 등으로 사용하기 위해서는 수백 $\mu\textrm{m}$ 두께의 대면적 웨이퍼가 요구된다. 이를 위해서 DC are jet CVD, MW PACVD, DC PACVD 등이 개발되어, 현재 4"에서 8"까지의 많은 문제를 일으키고 있다. 본 연구에서는 multi-cathode DC PACVD법에 의한 4" 다이아몬드 웨이퍼의 합성과 합성된 막의 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 웨이퍼의 휨과 crack 발생거동과 대한 고찰을 통래 휨과 crack이 없는 웨이퍼의 제작방법을 고안하였다. 사용된 음극의 수는 일곱 개이며, 투입된 power는 각 음극 당 약 2.5kW(4.1 A-600V)이었다. 사용된 기판의 크기는 직경 4"이었다. 합성압력은 100Torr, 가스유량은 150sccm, 증착온도는 125$0^{\circ}C$~131$0^{\circ}C$, 수소가스네 메탄조성은 5%~8%이었다. 합성 중 막에 인가되는 응력은 합성 중 증착온도의 변화에 의해 제어하였다. 막의 결정도는 Raman spectroscopy 및 열전도도를 측정을 통해 분석하였다. 성장속도 및 다이아몬드 peak의 반가폭은 메탄조성 증가(5%~8%)에 따라 증가하여 각각 6.6~10.5$\mu\textrm{m}$/h 및 3.8~5.2 cm-1의 분포를 보였다. 6%CH4 및 7%CH4에서 합성된 웨이퍼에서 측정된 막의 열전도도는 11W/cmK~13W/cmK 정도로 높게 나타났다. 막두께의 uniformity는 최대 3.5%로 매우 균일하였다. 막에 인가되는 응력의 제어로 직경 4"k 합성면적에서 두께 1mm 이상의 균열 및 휨이 없는 다이아몬드 자유막 웨이퍼를 합성할 수 있었다.다이아몬드 자유막 웨이퍼를 합성할 수 있었다.active ion에 의해 sputtering 이 된다. 이때 plasma 처리기의 polymer 기판 후면에 magnet를 설치하여 높은 ionization을 발생시켜 처리 효과를 한층 높여 주었다. 이 plasma 처리는 표면 청정화, 표면 etching 이 동시에 행하는 것과 함께 장시간 처리에 의해 표면에서는 미세한 과, C=C기, -C-O-의 극성기의 도입에 의한 표면 개량이 된다는 것을 관찰할 수 있다. OPP polymer 표면을 Ar 100%로 plasma 처리한 경우 C-O, C=O 등의 carbonyl가 발생됨을 알 수 있었다. C-O, C=O 등의 carbynyl polor group이 도입됨에 따라 sputter된 Al의 접착력이 향상됨을 알 수 있으며, TEM 관찰 결과 grain size도 상당히 작아짐을 알 수 있었다.onte-Carlo 방법으로 처리하였다. 정지기장해석의 경우 상용 S/W인 Vector Fields를 사용하였다. 이를 통해 sputter 내 플라즈마 특성, target으로 입사하는 이온에너지 및 각 분포, 이들이 target erosion 형상에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 이들 결과로부터 간단한 sputtering 모델을 사용하여 target으로부터 sputter된 입자들이 substrate에 부착되는 현상을 Monte-Carlo 방법으로 추적하여 성막특성도 살펴보았다.다.다양한 기능을 가진 신소재 제조에 있다. 또한 경제적인 측면에서도 고부가 가치의 제품 개발에 따른 새로운 수요 창출과 수익률 향상, 기존의 기능성 안료를 나노(nano)화하여 나노 입자를 제조, 기존의 기능성 안료에 대한 비용 절감 효과등을 유도 할 수 있다. 역시 기술적인 측면에서도 특수소재 개발에 있어 최적의 나노 입자 제어기술 개발 및 나노입자를 기능성 소재로 사용하여 새로운 제품의 제조와 고압 기상
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[게시일 2004년 10월 1일]
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