최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.
굴착된 터널 형상 재현에서 단면의 종단 데이터는 터널의 유지를 위해서는 아주 중요하다. 터널이 완성되기전에 설계된 모델을 고려한 완성된 터널의 변형이 고려되어져야 한다. 그리고 변형은 터널 단면 전체를 따라 연속적으로 나타날 수 있다. 본 연구에서는 먼저 수학적 분석으로 접근하였고, 그것을 관측된 터널단면 데이터에 실험 하였다. 그 다음 선추적 방법, 유전자 알고리즘, 패턴 추적 방법 등으로 3D 터널 형상 재현을 비교하였다. 수학적 방법론은 철도 터널과 같은 간단한 원통형은 쉽게 해결이 되었으나, 도로터널과 같은 더욱 복잡한 모델(복심 곡선형과 비원통형)은 구속된 상태하에서 소프트 컴퓨팅 툴을 가지고 해결할 수 있었다. 유전자 알고리즘과 직접탐색법은 많은 계산 시간이 걸렸으나 복잡한 상태하에서 더욱 유연함을 보였으며, 선추적 방법은 초기값들이 제한된 범위 하에서 가장 빠르게 계산되어졌다.
In a modern semiconductor device manufacturing industry, statistical bin limits on wafer level test bin data are used for minimizing value added to defective product as well as protecting end customers from potential quality and reliability excursion. Most wafer level test bin data show skewed distributions. By Monte Carlo simulation, this paper evaluates methods and sample size effect regarding determination of statistical bin limits. In the simulation, it is assumed that wafer level test bin data follow the Poisson distribution. Hence, typical shapes of the data distribution can be specified in terms of the distribution's parameter. This study examines three different methods; 1) percentile based methodology; 2) data transformation; and 3) Poisson model fitting. The mean square error is adopted as a performance measure for each simulation scenario. Then, a case study is presented. Results show that the percentile and transformation based methods give more stable statistical bin limits associated with the real dataset. However, with highly skewed distributions, the transformation based method should be used with caution in determining statistical bin limits. When the data are well fitted to a certain probability distribution, the model fitting approach can be used in the determination. As for the sample size effect, the mean square error seems to reduce exponentially according to the sample size.
표면 보간법을 응용하는 분야에는 모델링 자연현상 가시화 등을 비롯하여 여러 가지를 들 수 있다. 사면체 분할법은 사차원적 표면 형성을 위한 전 처리 단계 중의 하나이다. 사차원 공간상에서 피스와이즈(piecewise) 선형보간법의 질은 삼차원에서 의 자료 점의 분포에 영향을 받을 뿐 아니라 자료 값에도 영향을 받는다. 자료 값을 고려한 사면체 분할법이 추정의 질을 개선시킬 있음을 사차원 공간의 가시화를 통하 여 보여준다. 본 논문에서는 Delaunay 사면분할법의 구 기준(Sphere criterion)과 자 료 의존형 사면체 분할법 중의 하나인 최소 제공제곱 근사기준(least squares fitting criterion)을 논의하였다. 본 논문은 또한 새로운 자료 값을 고려한 기준인 gradient difference와 jump in normal direction derivative들을 논의하였다.
A laser scanner is widely used fur a device fur acquiring point data in reverse engineering. It is more efficient to generate a surface automatically from the line-typed data than scattered data of points clouds. In the case of a compound model, it is hard to represent all the scanned data into one surface maintaining its original line characteristics. In this paper, a method is presented to generate a surface by the segmentation of measured point data. After forming triangular net, the segmentation is done by the user input such as the angle between triangles, the number of facets to be considered as small segment, and the angle for combining small segment. B-spline fitting is implemented to the point data in each segment. The surface generation through segmentation shows a reliable result when it is applied to the models with curvature deviation regions. An useful algorithm for surface reconstruction is developed and verified by applying an practical model and shows a good tools fur reverse engineering in design modification.
In empirical study for fitting a multiple linear regression model for successive cross-sections data observed on the same set of independent variables over several time periods, one often faces the problem of poor $R^2$, the multiple coefficient of determination, which provides a standard measure of how good a specified regression line fits the sample data.
기계학습은 학습에 이용되는 학습 데이터와 데이터를 예측할 인공신경망을 이용하여 비용함수를 만들고, 비용함수를 최소화시키는 파라미터들을 찾는 과정이다. 파라미터들은 비용함수의 그래디언트 기반 방법들을 이용하여 변화하게 된다. 디지털 신호가 복잡할수록, 학습하고자 하는 문제가 복잡할수록, 인공신경망의 구조는 더욱 복잡해지고 깊어진다. 복잡하고, 깊어지는 인공신경망 구조는 과적합(Over-fitting) 문제를 발생시킨다. 과적합 문제를 해결하기 위하여 파라미터의 가중치 감소 정규화 방법이 사용되고 있다. 우리는 이러한 방법에서 추가로 비용함수의 값을 이용한다. 이러한 방법으로 기계학습의 정확도가 향상되는 결과를 얻었으며 이는 수치 실험을 통하여 우수성이 확인된다. 이러한 결과는 기계학습을 통한 인공지능의 폭넓은 데이터에 대한 정확한 값을 도출한다.
The joint probability distribution of uncertain geomechanical parameters of geotechnical strata is a crucial aspect in constructing the reliability functional function for roof structures. However, due to the limited number of on-site exploration and test data samples, it is challenging to conduct a scientifically reliable analysis of roof geotechnical strata. This study proposes a Copula method based on small sample exploration and test data to construct the intensity characteristics of roof geotechnical strata. Firstly, the theory of multidimensional copula is systematically introduced, especially the construction of four-dimensional Gaussian copula. Secondly, data from measurements of 176 groups of geomechanical parameters of roof geotechnical strata in 31 coal mines in China are collected. The goodness of fit and simulation error of the four-dimensional Gaussian Copula constructed using the Pearson method, Kendall method, and Spearman methods are analyzed. Finally, the fitting effects of positive and negative correlation coefficients under different copula functions are discussed respectively. The results demonstrate that the established multidimensional Gaussian Copula joint distribution model can scientifically represent the uncertainty of geomechanical parameters in roof geotechnical strata. It provides an important theoretical basis for the study of reliability functional functions for roof structures. Different construction methods for multidimensional Gaussian Copula yield varying simulation effects. The Kendall method exhibits the best fit in constructing correlations of geotechnical parameters. For the bivariate Copula fitting ability of uncertain parameters in roof geotechnical strata, when the correlation is strong, Gaussian Copula demonstrates the best fit, and other Copula functions also show remarkable fitting ability in the region of fixed correlation parameters. The research results can offer valuable reference for the stability analysis of roof geotechnical engineering.
This study investigates the influence of technology readiness, fashion innovativeness, and participation level perception on the acceptance intention of 3D virtual fitting systems. We presented a 3D virtual fitting system with detailed information that was watched by respondents who subsequently completed a research questionnaire. The data were collected from 300 subjects with an age range of 21 to 39 who have experienced Internet shopping. Descriptive statistics, Cronbach's alpha, factor analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were conducted. The results were as follows. First, fashion innovativeness, technology innovativeness, participation level perception, and optimism significantly influenced the acceptance intention. Second, fashion innovativeness, technology innovativeness, participation level perception, and optimism positively influenced the acceptance intention in the male group; however, technology innovativeness, participation level perception, optimism, and insecurity significantly influenced the acceptance intention in the female group. The results indicated that a marketing strategy has to be designed that focuses on consumers with high technology, fashion innovativeness, and optimism to increase the acceptance intention. In addition, markers have to enhance a participation level perception that will contribute to the introduction of 3D virtual fitting systems. Another notable finding was the importance to differentiate marketing strategies according to gender.
This study develops tight-fitting upper clothing to measure electrocardiography (ECG) data. Taking into consideration the elasticity of the clothing, we made 4 experimental clothes by applying to each a weft reduction rate of 40%, 50%, 60%, and 70%. The 4 experimental clothes were used to measure resting ECG, exercise ECG, and post-exercise ECG for 4 men in their 20s. We compared clothing pressures using sensors on the human body and on a dressform. Subjective wear sensations of the 4 experimental clothes were evaluated using a subjective 7-point scale (with 7 being most excellent). We measured clothing pressures by using the air type pressure (AMI 3037-2) for upper and lower chest sensors in the developed tight-fitting upper clothing. The lower chest sensor showed that the clothing pressure on a human body and dressform changed consistently as the weft reduction rate decreased. The upper chest sensor showed inconsistent changes in clothing pressure as the weft reduction rate decreased. The wearing-test result for preliminary subjects showed that the lower chest sensor was more stable than the upper chest sensor; therefore, we inserted the sensor at the lower chest position before performing ECG. Except for Subject 4, the resting ECGs were stably measured for 3 subjects (Subject 1, Subject 2, and Subject 3) in all the developed clothes (A clothing, B clothing, C clothing, and D clothing). However, D clothing showed stable ECG values after exercise. The results of the experiment showed that we could measure ECG without difficulty using clothes with a weft reduction rate of 40% when the movement was not intense; however, tight-fitting upper clothing with a weft reduction rate of 70% was necessary to measure exercise ECG and post-exercise ECG values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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