Accurate quantitative evaluation of baseflow contribution to streamflow is imperative to address seasonal drought vulnerability, flood occurrence and groundwater management concerns for efficient and sustainable water resources management in watersheds. Several baseflow separation algorithms using recursive filters, graphical method and tracer or chemical balance have been developed but resulting baseflow outputs always show wide variations, thereby making it hard to determine best separation technique. Therefore, the current global shift towards implementation of artificial intelligence (AI) in water resources is employed to compare the performance of deep learning models with conventional hydrograph separation techniques to quantify baseflow contribution to streamflow of Piney River watershed, Tennessee from 2001-2021. Streamflow values are obtained from the USGS station 03602500 and modeled to generate values of Baseflow Index (BI) using Web-based Hydrograph Analysis (WHAT) model. Annual and seasonal baseflow outputs from the traditional separation techniques are compared with results of Long Short Term Memory (LSTM) and simple Gated Recurrent Unit (GRU) models. The GRU model gave optimal BFI values during the four seasons with average NSE = 0.98, KGE = 0.97, r = 0.89 and future baseflow volumes are predicted. AI offers easier and more accurate approach to groundwater management and surface runoff modeling to create effective water policy frameworks for disaster management.
본 연구의 제 1 부에서는 통일된 행렬표현 기법을 통하여 여러가지 블럭적응 여파기 구현방법들을 도출할 수 있음을 보였다. 제 2 부에서는 여러 주파수영역 블럭적응 여파기들 중에서도 수렴속도가 매우 빠른 self-orthogonalizing 알고리즘과 계산량이 대폭 감소되는 비제약 알고리즘의 수렴특성들을 overlap-save 및 overlap-add 블럭데이타 분할방법에 대해서 분석한다. 먼저, 수렴인자가 상수일 때와는 달리, 앞에서 언급한 두 주파수영역 여파기들이 공통의 자기상관행렬의 지배를 받기 때문에 수렴특성 분석에 있어서 서로 밀접한 관련이 있음을 보인다. 다음으로 여파기 계수의 수효가 충분히 클 때, 주파수영역 블럭적응 여파기는 계수적응 알고리즘에서 제약의 유무에 관계없이 동일한 최적해를 가짐을 보인다. 그리고 나서 비제약 알고리즘의 계수들은 적절한 조건하에서 원래의 제약알고리즘과 같이 동일한 최적해에 수렴함을 증명한다. 이에 반하여, 최소자승오차 관점에서의 성능분석 결과는 제약을 풀었을 경우에 정상상태에서 약간의 성능저하가 있음을 밝혀낸다. 한편으로 계수의 수효가 작을 때는 원래의 제약 알고리즘은 심한 성능저하를 초래하는 반면에 비제약 알고리즘은 제약의 제거를 통해 상대적으로 계수의 수효가 증가한 효과 대문에 훨씬 좋은 수렴특성을 가짐을 보인다. 또한 self-orthogonalizing 주파수영역 블럭적응 여파기의 자기상관행렬이 주파수 영역에서 대각행렬로 됨을 보여 줌으로써 효율적으로 수렴시간을 단축시키는 구현방법임을 뒷받침한다.
최근 IT 산업의 발전으로 다양한 분야에서 컴퓨터 융합 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 반도체 분야에서 생산 공정에 반도체 소자의 결함을 검사하기 위하여 카메라와 컴퓨터를 융합한 비전 시스템을 많이 사용하고 있다. 이러한 영상 관련 시스템들은 데이터를 처리하는 과정에서 열화 현상이 발생하기에 주유한 요인인 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 BGA 패키지 소자를 대상으로 양산 과정에서 결함을 사전에 인식하여 불량을 검출하기 위하여 영상 데이터의 잡음제거에 많이 사용하고 있는 가우시안 필터, 미디언 필터, 평균 필터를 이용한 측정 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 BGA 패키지 생산 공정에 적용하면 신속하게 양품과 불량을 판정할 수 있어 생산성이 향상될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 DTV, TV-PIP, PC-video, camcorder, videophone 등에 널리 웅용되고 있는 영상 축소기를 제안한다. 제안된 영상 축소기는 2차원 위상 교정 디지털 필터를 이용한 고성능/고화질의 축소이미지를 제공하는 영상 축소기이다. 본 논문에서는 기존 제품에 웅용된 영상 축소기 방식인 Pixel-drop 방식, Upsampling 방식 및 Scaler32 방식의 문제점들을 모두 보완하는 엘리어싱 노이즈 제거 방법과 하드웨어 부담을 최소화한 방법인 디지털 필터의 위상 특성을 웅용한 축소원리를 설명할 것이다. 또한, 제안된 영상 축소기의 성능이 Scaler32 방식보다 우수함을 최종 시뮬레이션 결과(축소 영상)를 Scaler32 방식에 의한 결과와 비교하여 그 타당성을 증명할 것이다. 본 논문에서 제안된 영상 축소기는 라인메모리, 수직축 축소기, 수평축 축소기 및 FIFO로 크게 4블럭으로 구성되어 있다. 또한, 시스템 면적의 최소화를 위해 사용된 필터의 계수는 덧셈기와 천이기로 구현이 가능하며, 필터는 MUX-adder 형태의 구조를 가진다. 그리고, 보상 필터의 추가로 인한 필터의 대역제한폭이 영상 대역제한폭인 6MHz 까지 향상되어 원영상의 고주파 성분의 손실이 최소화된다. 제안된 영상 축소기는 하드웨어 언어인 Verilog-HDL로 설계되고, Cadence로 검증된다. 그리고, 회로 합성은 Synopsys 합성기로 합성되며, 레이아웃은 Mentor에서 수행된다. 사용되는 칩 마스터는 4,500$\mu\textrm{m}$$\times$4,500$\mu\textrm{m}$이며, 실제 레이아웃 크기는 2,528$\mu\textrm{m}$$\times$3,237$\mu\textrm{m}$이다.
We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at iteration a upon the arrival of new data. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. In this paper, we propose new tap weight updated RLS algorithm in adaptive transversal filter with data-recycling buffer structure. We prove that convergence speed of learning curve of RLS algorithm with data-recycling buffer is faster than it of exiting RL algorithm to mean square error versus iteration number. Also the resulting rate of convergence is typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. We show that the number of desired sample is portion to increase to converge the specified value from the three dimension simulation result of mean square error according to the degree of channel amplitude distortion and data-recycle buffer number. This improvement of convergence character in performance, is achieved at the (B+1)times of convergence speed of mean square error increase in data recycle buffer number with new proposed RLS algorithm.
Indocyanine green(ICG) and 5-aminolevulinic acid(5-ALA) have been widely used to mark blood vessels or tumors. However, fluorescent dye detection systems were designed to use one type of dyes only. In this study, we proposed a detection system capable of detecting Indocyanine green and 5-aminolevulinic acid. Multiple filters and light sources are integrated into a single system. In this study, we performed analysis of fluorescent dyes and configured a detection system. During the analysis, it was found that Indocyanine green and 5-aminolevulinic acid have the maximum intensity at $40{\mu}M$. We designed light source for fluorescent dyes and conducted compatibility test using a commercial surgical microscope. The fluorescent dye detection system was configured based on the experimental results. The developed system successfully detects Indocyanine green and 5-aminolevulinic acid. Therefore, more efficient surgical operations can be achieved using both fluorescent dyes at the same time. We expect that the developed system can increase the survival rate of patients.
블럭적응 여파기는 구현시에 고속푸리에변환 기법을 이용하면 계산량을 대폭 줄일 수 있음이 밝혀져서 연구자들의 관심을 끌어 왔다. 본 논문은 2편으로 구성되어 있는데, 제 1 부에서는 블럭적응 여파기의 여러가지 구현방법을 연구하고 제 2 부에서는 성능분석의 결과들을 논의하고 있다. 블럭적응 여파기의 계수가 최적해를 추적하도록 하는 적응알고리즘은 시간영역 또는 주파수영역에서 동작하게 할 수 있는데 이를 각각 시간영역 및 주파수영역 블럭적응 여파기로 부른다. 특히 제 1 부에서는 이들 두 구조 사이의 공통점 및 대비 관계를 명확하게 할 것이다. 구체적으로 제 1 부에서는 먼저 overlap-add 방식에 의한 고속 구현방법과 정수론적 변환 기법에 의한 효율적인 구현방법에 관한 새로운 결과들을 발표한다. 그리고 나서 계수 설계시에 주파수영역의 정보를 주파수대역마다 차등으로 적용하는 방법과 여파기 계수의 최적해 추정에 있어서 수렴시간 단축을 위한 self-orthogonalization방법을 주파수영역은 물론 시간영역 블럭적응 여파기들에도 적응할 수 있음을 보인다. 다음으로 계수의 블럭적응을 위한 입출력데이터 블럭분할 방법의 특질에 근거해서 고속푸리에변환 연산을 (부분적으로) 생략할 수 있는 비제약 주파수영역 블럭적응 여파기에 관해서 논의한다. 제 1 부의 마지막으로 여러가지 여파기 상수값들과 서로 다른 알고리즘들이 여파기 수렴특성에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 조사한 결과를 발표한다.
소음이 존재하고, 신호의 전달 시스템이 가변적인 환경에서 신호처리는 일반적으로 적응 알고리즘에 의해 이뤄진다. 다양한 적응 알고리즘들 중에서 LMS 알고리즘은 연산량이 적고, 구현이 쉬우며, 성능이 훌륭해 가장 널리 쓰이는 알고리즘이 되었다. LMS 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 Step Size이다. 일반적으로, Step Size가 크면, 알고리즘 수렴 속도는 빨라지지만, 수렴 오차는 커지게 되고, Step Size가 작으면 수렴 오차는 작아지지만, 수렴 속도는 느려진다. Step Size의 이러한 특성을 상호 보완하고자 많은 방법들이 제안되어 오고 있다. 본 논문에서는 오차 제곱 변화 곡선의 기울기로부터 현재 상태에 대한 카테고리를 분류하여, Step Size를 매 단계마다 적절하게 가변시킴으로써, 결과적으로 수렴 속도와 정확도, 연산량을 향상시킨 새로운 개념의 Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제시하고, 그 성능은 실험을 통하여 수렴 속도와 Excessive Mean Square Error (EMSE), 연산량의 관점에서 향상되었음을 검증하였다.
In this study, flow analysis of single, double, and triple filter systems of cylindrical structures was performed to analyze the flow characteristics of each filter. As a result of the flow analysis of the filter system, the number of filters and the pressure drop rate tend to be proportional to each other. It was found that the area passing through the inside of the filter had almost the same pressure. The maximum pressure drop rate of the triple filter system was about 14.9% for the forward-flow and about 12.4% for the reverse-flow. It was determined that the performance of the filter was stable within 20% of the allowable pressure drop rate of the filter system, which is the standard presented to the Korea Water Technology Certification Institute(KWTCI). In the future, a study on the decompression characteristics of the filter system according to the effect of the arrangement interval and filter density of the triple filter will be conducted.
We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at i(oration n upon the arrival of new data. The RLS algorithm may be viewed as a special case of the Kalman filter. Indeed this special relationship between the RLS algorithm and the Kalman filter is considered. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. The resulting rate of convergence is therefore typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. This improvement in performance, however, Is achieved at the expensive of a large increase in computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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