LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.
There are two datasets to estimate the area-mean and time-mean precipitation rate. For one, an array of surface rain gauges represents a series of rods that have to the time axis of the volume. And another data is that of a remote sensing make periodic overpasses at a fixed interval such as radar. The problem of optimally combining data from surface rain gauge data and remote sensed data is considered. In order to combining remote sensed data with Automatic Weather Station (AWS), we use optimal weighting method, which is similar to the method of [2]. They had suggested optimal weights that minimized value of the mean square error. In this paper, optimal weight is evaluated for the cases such as Changma, summer Monsoon, Typhoon and orographic rain.
중성자 차폐계산에 미치는 칠의 공명에너지 영역에서의 미세군 및 소수군 구조에 의한 효과와 축약과정에서 사용되는 가중스펙트럼에 의한 효과를 ANISN 코드와 ENDF/B-IV자료로써 평가하였다. 다루어진 문제는 소수군효과, 철의 두께 증가에 의한 영향 및 고려된 계를 대상으로한 미상군계산에서 얻은 스펙트럼을 사용한 군축약효과이다. 이용된 군정수와 코드의 정확성을 검토하기 위해, 매우 정확한 계산정도를 갖고 있는 연속에너지 Monte Carlo코드 VIM에 의한 벤치마크계산을 수행하고 결과를 비교-검토하였다.
본 연구는 '시뮬레이션 정부연습'(가칭)에서 연습 실시자의 조치사항을 평가하기 위한 척도에 관한 연구이다. 평가척도의 지표와 지표별 가중치는 조치사항으로 입력한 기관별 data를 평가하는 기준이 된다. 이것은 평가의 객관성과 일관성을 유지하여 관찰평가관의 주관적인 평가를 보완하게 된다. 그래서 평가지표는 정부연습 평가 목적, 시뮬레이션 환경에서의 측정 가능성, 객관성, 지표간의 중복성과 인과성, 평가결과를 적용하는 등급 등을 검토하여 선정하고, 각 지표는 상대적 중요도가 설정돼야 한다. 본 연구에서는 적시성·정확성·적절성의 3개 주요 지표와 주요 지표별로 각 3개의 등급 지표를 설정하고 지표별 개념을 구분하였다. 지표의 가중치는 지표의 계층구조를 고려하여 AHP 분석으로 산정하였다. 향후 연구서의 평가척도가 '시뮬레이션 정부연습'에 적용되면 정량적인 평가를 통하여 조치 평가의 일관성과 객관성을 확보할 수 있을 것이고 과학적인 기법에 의한 사후검토(AAR)가 가능할 것이다.
군집화는 객체들의 특성을 분석하여 유사한 성질을 갖고 있는 객체들을 동일한 집단으로 분류하는 방법이다. 전자 상거래 자료처럼 차원 수가 많고 누락 값이 많은 자료의 경우 입력 자료의 차원축약, 잡음제거를 목적으로 SVD를 사용하여 군집화를 수행하는 것이 효과적이지만, SVD를 통해 변환된 자료는 원래의 속성 정보를 상실하기 때문에 군집 결과분석에서 원본 속성의 가치 해석이 어렵다. 따라서 본 연구는 군집화 수행 후 엔트로피 가중치 및 SVD를 이용하여 군집의 중요한 속성을 발견하기 위한 군집 특징 선택 기법 ENTROPY-SVD를 제안한다. ENTROPY-SVD는 자료의 속성들과 유사객체 군과의 묵시적인 은닉 구조를 활용하기 위하여 SVD를 이용하고 유사객체 군에 포함된 응집도가 높은 속성들을 발견하기 위하여 엔트로피 가중치를 사용한다. 또한 ENTROPY-SVD를 적용한 모델 기반의 협력적 여과기법의 추천 시스템 CFS-CF를 제안하고 그 효용성 및 효과를 평가한다.
수중통신에서 빠른 채널 특성의 변화에 따른 성능 감소를 보상하기 위해, 동일한 데이터를 여러 개의 주파수 대역으로 전송하는 다중 밴드 기법을 적용한다. 그러나 다중 밴드의 적용 시 특정한 밴드의 성능 열화로 전체 성능이 감소하는 현상이 발생한다. 이를 극복하기 위해 각 밴드의 오류율을 분석하여 성능이 열악한 밴드에 낮은 가중치를 할당할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 추정 Bit Error Rate(BER)을 이용한 가중치 설정 방법을 제안한다. 추정 BER을 이용한 가중치 설정 방식은 복호 된 데이터와 복조 후 데이터의 성능 차이를 이용하여 수신된 데이터의 신뢰도를 측정하며, 측정된 값을 이용하여 각 밴드별 가중치를 설정해 복호기로 입력하면 성능이 향상된다. 본 논문에서는 터보 부호화 기법을 적용하였으며 시뮬레이션을 이용하여 최적의 가중치 값을 설정해 해상 실험을 한 결과 추정 BER을 이용한 가중치 설정을 통해 오류를 모두 정정할 수 있었다.
패널 자료는 자료가 축적되는 만큼 그 가치가 증대된다. 이와 동시에 장기추적에 따른 표본이탈은 자료의 신뢰성을 떨어뜨린다. 국내 외 대부분의 패널조사에서 가중값 보정을 통해 표본 이탈 문제를 해결하고 있다. 본 논문에서는 패널자료에서 차수별 응답여부에 따라 연속 응답 그룹과 비연속 응답 그룹으로 나누고, 비연속 응답 그룹에 대한 적정 가중값 산출방법을 검토하였다. 연속/비연속 응답그룹을 구분하여 비연속 응답 그룹의 응답자 특성을 반영한 복합추정 방식의 가중값 작성방법을 제안하고, 그룹의 구분 없이 작성하였던 기존의 가중값 작성방법과 새로 제안한 복합추정 방식의 가중값 산출방법의 효율성을 모의실험과 실증분석을 통해 살펴보았다. 결과적으로 새로 제안한 복합추정 방식의 가중값 산출방법은 기존 방법 보다 편향을 대폭 감소시킴을 모의실험을 통해 볼 수 있었다. 한편, 제시한 가중값 작성방법을 한국고용정보원 고령화연구패널에 적용한 결과도 제시하였다.
본 연구는 지질특성에 따라 해당 지역의 지질조건과 특성을 최대한 반영한 RMR 항목별 가중치를 결정하는 방법을 제안하기 위하여 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 울산지역에 분포하는 백악기 퇴적암을 대상으로 RMR 분류의 인자별 배점체계를 검토하였다. 이 과정에서 기존 연구들이 수행한 경험적 연구방법을 탈피하여 다중회귀분석을 이용한 객관적 과학적 방법으로 인자별 배점을 설정하였다. 이를 통해 인자별 배점설정의 객관적 근거를 확보한 수정된 RMR 분류체계를 제안하고, 그 결과를 지질학적 관점에서 평가하였다. 다중회귀분석을 위해 RMR 항목과 사면경사를 각각 독립변수와 종속변수로 설정하였다. 다중회귀분석을 통한 수정된 RMR 항목별 가중치는 무결암의 강도가 30, RQD가 18, 불연속면 간격이 8, 불연속면 조건이 32, 그리고 지하수 12로 나타났다.
In the multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) system, orthogonal random beamforming (ORBF) scheme is proposed to serve multiple users simultaneously in order to achieve the multi-user diversity gain. The opportunistic space-division multiple access system (OSDMA-S) scheme performs multiple weighting matrices during the training phase and chooses the best weighting matrix to be used to broadcast data during the transmitting phase. The OSDMA-S scheme works better than the original ORBF by decreasing the inter-user interference during the transmitting phase. To save more time in the training phase, a partly random multiple weighting matrices selection scheme is proposed in this paper. In our proposed scheme, the Base Station does not need to use several unitary matrices to broadcast pilot symbol. Actually, only one broadcasting operation is needed. Each subscriber generates several virtual equivalent channels with a set of pre-saved unitary matrices and the channel status information gained from the broadcasting operation. The signal-to-interference and noise ratio (SINR) of each beam in each virtual equivalent channel is calculated and fed back to the base station for the weighting matrix selection and multi-user scheduling. According to the theoretical analysis, the proposed scheme relatively expands the transmitting phase and reduces the interactive complexity between the Base Station and subscribers. The asymptotic analysis and the simulation results show that the proposed scheme improves the throughput performance of the multi-user MIMO system.
본 연구는 한글자동색인에 관한 연구로 한국전자통신연구소의 DOCUMENT Data Base로부터 299개 문헌의 제목과 초록을 무작위로 추출하여 단어분리를 시도하고, 분리된 단어군, 인식어를 제외한 단어군, 인식어와 불용어를 제외한 단어군, 그리고 인식어와 불용어를 제외하고 복합어를 구성하여 포함한 단어군 등 4개의 시험군을 설정한 후, 파오의 전환점 산출기과 스파크죤스의 역문헌 가중기법, 살톤의 문헌분리 가중기법을 적용하여 색인어를 선정하고 이를 비교 평가하여 한글문헌의 자동색인 방안을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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