본 논문에서는 마르코프 랜덤 필드(Markov random fields: MRF) 기반으로 배경을 모델링하는 방식과 함께 관련 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 화소 기반의 배경 모델링 기법은 인근 화소 간의 연관성을 고려하지 않고 화소 단위의 시간적 변화에 대한 통계적 특성에 주로 의존하므로 판정 오류를 줄이는데 한계가 있다. 제안 알고리즘은 화소 기반으로 배경 모델을 일차적으로 수행한 다음 MRF를 이용하여 시공간적으로 인근한 화소 간의 상호 의존성을 활용하여 배경모텔의 정확도를 향상시키는데 그 목적을 두고 있다. MRF는 기본적으로 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 기존의 MRF 기반 알고리즘은 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하고 있다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 배경/전경 상태변수를 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 파라미터들을 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 상대변수를 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 실내외의 다양한 환경에서 촬영한 비디오를 이용하여 제안한 방식 성능을 확인한다.
Several studies have reported the presence of sodium excess objects having neutral atomic absorption lines at $5895{\AA}$ (NaD) and $8190{\AA}$ that are deeper than expected based on stellar population models that match the stellar continuum. The origin of these lines is therefore hotly debated. van Dokkum & Conroy proposed that low-mass stars (0.3M) are more prevalent in massive early-type galaxies, which may lead to a strong NaI 8190 line strength. It is necessary to test this prediction, however, against other prominent optical line indices such as NaD, Mgb, and Fe5270, which can be measured with a significantly higher signal-to-noise ratio than NaI 8190. We identified a new sample of roughly one thousand NaD excess objects (NEOs; ~8% of galaxies in the sample) based on NaD line strength in the redshift range 0.00$H{\beta}$ line strengths and significant emission lines, which are indicative of the presence of young stellar populations. This result implies that the presence of the interstellar medium and/or dust contributes to the increase in NaD line strengths observed for these galaxies.
인간이 지식을 얻는 대부분의 수단은, 눈으로 사물을 보거나 귀로 소리를 들어 입력되는 패턴.영상또는 소리.을 인식하고 그것을 지식으로 축적하는 연속적인 과정이다. 그중 문자인식은 시각정보를 통하여 문제를 인식하고 나아가 의미를 이해하는 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하려는 패턴인식의 한분야로서 신경망을 사용한 패턴인식 시스템으로 발전되고 있다. 신경망의 학습에 있어서를 출력값을 재사용하는 신경망모델로는, 순환신경망( Recurrent Neural Netwrek)이 있다. 최근 들어서 이러한 순환신경망을 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분든 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적용되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분르하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다.본논문에서는 Jordan과 Elman Model 을 확정 결합한 새로운 J-E(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신명망보다 성능이 향상되었음을 보여 준다.
The operating tasks of overhead crane have caused undue stress to the operators from physical, mental, and environmental workload. Existing workload assessment models for musculoskeletal disorders such as OWAS, RULA, and QEC have limited applicability to the crane operating tasks because they focus mainly on physical factors and do not consider the relative importance of each factor. The present study was to develop a workload assessment model customized to overhead crane operation, following a systematic process: (1) analyzing task characteristics, (2) selecting workload factors, (3) developing assessment methods, (4) establishing action levels, and (5) computerizing the assessment model. Based on literature review, worksite survey, and focus group interview, 4 physical factors (awkward posture, static posture, repetitive motion, and excessive force), 6 mental factors (visual demand, auditory demand, task complexity and difficulty, time urgency, work schedule related stress, and safety related stress), and 4 environmental factors (noise, vibration, dust, and temperature) were selected and their rating scales and relative weights were determined. Then, based on the workload assessment results of 8 overhead cranes operated at different workplaces, the action levels of each factor category were established. Finally, the crane operation assessment model was computerized for effective analysis and report preparation. The present approach is applicable to develop a customized workload assessment model for an operating task under consideration.
Adenoviral vectors are among the most promising vectors available for human gene therapy. However, the use of recombinant adenoviral vectors, including replicationcompetent adenovirus (RCA), raises a variety of safety concerns in relation to the development of new therapies based on gene therapy. To examine how organic compounds change in rat plasma following the injection of adenovirus, $\beta$-galactosidase expressing recombinant adenovirus (designated rAdLacZ) or RCA, we investigated the content of fatty acids (FAs), which are important biochemical indicators in pathological conditions. Pattern recognition analysis on the level of FAs in rat plasma is described for the visual discrimination of adenovirus infection groups from normal controls. Plasma FAs from four control rats (normal group), and from four rats with rAdLacZ infection and six rats with RCA infection (the two abnormal groups), were examined by gas chromatography-mass spectrometry in selected ion monitoring modes as their tert-butyldimethylsilyl derivatives. In total, 20 FAs were positively detected and quantified. The results of the Student's t-test on the normal mean of two abnormal groups, the levels of three FAs (p<0.05) from rAdLacZ group and eleven FAs (p<0.05) from RCA group were significantly different. When star symbol plotting was applied to the group mean values of 20 FAs after normalization to the corresponding normal mean values, the resulting eicosagonal star patterns of the two infected groups were distorted into similar shapes, but were distinguishable from each other. Thus, these approaches will be useful for screening and monitoring of diagnostic markers for the effects of infection following the use of adenoviral vectors in gene therapy.
현대 사회에서는 기업의 의사결정에 있어 고객의 중요성이 지속적으로 증가되고 있으며, 정보통신 기술의 발전에 힘입어 컴퓨터상에서 효과적으로 주요 고객의 선호도를 측정하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 이러한 선호도는 개인의 성향이 크게 반영되므로 명확하게 수치화하기 어렵고 측정 기준에 따라 모호한 결과가 산출되는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 측정된 생체정보를 이용하여 구성한 다중 감성모델을 기반으로 고객의 선호도를 평가하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 여러 생체정보로 이루어진 다차원 벡터의 학습을 통하여 구조화된 감성모델을 이용하므로 동일한 기준을 적용하여 고객 선호도를 평가할 수 있다. 또한 특정 대상에 특화된 감성모델을 학습하여 정확도를 더 향상시키는 것도 가능하며 실험을 통하여 정확도의 향상을 보였다.
Image deblurring by a deconvolution method requires accurate knowledge of the blur kernel. Existing point spread function (PSF) models in the literature corresponding to lens aberrations and defocus are either parameterized and spatially invariant or spatially varying but discretely defined. In this paper, a parameterized model is developed and presented for a PSF which is spatially varying due to lens aberrations and defocus in an imaging system. The model is established from the Seidel third-order aberration coefficient and the Hu moment. A skew normal Gauss model is selected for parameterized PSF geometry structure. The accuracy of the model is demonstrated with simulations and measurements for a defocused infrared camera and a single spherical lens digital camera. Compared with optical software Code V, the visual results of two optical systems validate our analysis and proposed method in size, shape and direction. Quantitative evaluation results reveal the excellent accuracy of the blur kernel model.
The ethical issue is one of the most important themes in both science and environmental education. Especially related to the right of other species, animal dissection has been brought about two contradictory attitudes. In spring 1996, a survey was conducted to assess the status of animal dissection in secondary schools and the awareness of 94 biology teachers and 422 secondary students toward animal dissection. And the meaning of animal dissection in biology class was discussed in terms of environmental education. The findings were as follows: First, most of students(96.6%) had participated once or twice to animal dissection experiments(eg. fish, frog, shellfish, cuttlefish and chicken). And about half of teachers (57.4$\sim$64.9%) and some students(41.9%) felt ethical conflict in animal dissection. Second, many teachers(81.0%) and students(87.1%) thought that animal dissection was effective method to achieve the goal of biology education, but they needed more consideration on the respect for life in animal dissection experiment. Third, many teachers(88.3%) had students, who objected to animal dissection, participate obligatorily or passively. Fourth, teachers and students thought that audio-visual media such as video(teachers 63.5%, students 39.7%), computer simulations(teachers 31.7%, students 28.1%) and models(teachers 22.2%, students 24.1%) could be effective as alternatives. These findings suggest that animal dissection experiment, although it is needed to achieve the goal of biology education, requires careful consideration on the rights of animal and the respect for life, and alternatives for students who object to animal dissection in biology class.
본 논문에서는 항해 시 위치인식에 사용하기 위하여 카메라의 뷰포인트에 무관한 랜드마크를 인식하는 방법을 제안한다. 기존연구에서 사용된 특징들은 카메라의 뷰포인트에 따라 변하고 이에따른 정보 양의 증가로 위치확인을 위한 시각적인 랜드마크의 추출이 어렵다. 본 논문에서 제안된 방법은 특징 추출단계, 학습과 인식단계, 정합단계의 삼단계로 구성된다. 특징 추출단계에서는 영상의 관심영역을 설정, 이 영역 안에서 코너점을 추출하는데, 추출 시 작은 고유값의 통계적 분석을 통해 보다 정확하고 잡음에 강한 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 학습 및 인식단계에서는 5개의 특징점으로 구성된 특징모델이 뷰포인트에 무관한 특징점인지를 검사하여 강건 특징모델을 구성한다. 정합단계에서는 시간 복잡도를 줄이고 정확한 대응점을 산출하기 위하여 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 이용한 정합 방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 가지고 제안한 방법과 기존방법을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보였다.
This study investigates the trends and uncertainty of the impacts of climate change on paddy rice production in the Geumho river basin. The Long Ashton Research Station stochastic Weather Generator (LARS-WG) was used to derive future climate data for the Geumho river basin from 15 General Circulation models (GCMs) for 3 Special Report on Emissions Scenarios (SRES) (A2, A1B and B1) included in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 4th assessment report. The Food and Agricultural Organization (FAO) AquaCrop, a water-driven crop model, was statistically calibrated for the 1982 to 2010 climate. The index of agreement (IoA), prediction efficiency ($R^2$), percent bias (PBIAS), root mean square error (RMSE) and a visual technique were used to evaluate the adjusted AquaCrop simulated yield values. The adjusted simulated yields showed RMSE, NSE, IoA and PBIAS of 0.40, 0.26, 0.76 and 0.59 respectively. The 5, 9 and 15 year central moving averages showed $R^2$ of 0.78, 0.90 and 0.96 respectively after adjustment. AquaCrop was run for the 2020s (2011-2030), 2050s (2046-2065) and 2090s (2080-2099). Climate change projections for Geumho river basin generally indicate a hotter and wetter future climate with maximum increase in the annual temperature of $4.5^{\circ}C$ in the 2090s A1B, as well as maximum increase in the rainfall of 45 % in the 2090s A2. The means (and ranges) of paddy rice yields are projected to increase by 21 % (17-25 %), 34 % (27-42 %) and 43 % (31-54 %) for the 2020s, 2050s and 2090s, respectively. The A1B shows the largest rice yield uncertainty in all time slices with standard deviation of 0.148, 0.189 and $0.173t{\cdot}ha^{-1}$ for the 2020s, 2050s and 2090s, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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