YANG, MICHAEL TING-CHANG;CHOU, YI;HU, CHIN-PING;SU, YI-HAO;HSIEH, HUNG-EN;LIN, CHING-PING;CHUANG, PO-SHENG;LIAO, NAI-HUI
천문학논총
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제30권2호
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pp.193-195
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2015
The Palomar Transient Factory is a project making use of a Schmidt 48 inch telescope located on the Palomar Mountain, which is surveying the sky with dynamical cadences. It was deployed in 2009 and the observed sky region is over 1200 square degrees. We have studied the long-term periodic variabilities of the known galactic cataclysmic variables (CVs). More than 20 of the sources had been found to have long term periodic signals, ranging from several tens of days to several hundreds of days. Some possible scenarios are proposed to explain the results, such as a magnetic field change of the companion star, precession of the accretion disk, triple systems and superoutburst cycles. Some preliminary discussion will be presented in this article.
Rotating systems concern with torsional vibration, and it should be considered in vibration analysis. To do this, the time-dependent torsional vibrations in a single-walled carbon nanotube (SWCNT) under the linear and harmonic external torque, are investigated in this paper. Eringen's nonlocal elasticity theory is considered to demonstrate the nonlocality and constitutive relations. Hamilton's principle is established to derive the governing equation of motion and consequently related boundary conditions. An analytical method, called the Galerkin method, is utilized to discretize the driven differential equations. Linear and harmonic torsional loads, along with determined amplitude, are applied to the SWCNT as the external torques. SWCNT is considered under the clamped-clamped end supports. In free vibration, analysis of small scale effect reveals the capability of natural frequencies in different modes, and this results desirably are in coincidence with another study. The forced torsional vibration in the time domain, especially for carbon nanotubes, has not been done before in the previous works. The previous forced studies were devoted to the transverse vibrations. It should be emphasized that the dynamical analysis of torsion is novel, workable, and at the beginning of the path. The variations of nonlocal parameter, CNT's thickness, and the influence of excitation frequency on time-dependent angular displacement and nondimensional angular displacement are investigated in the context.
Song, Young-Joo;Bae, Jonghee;Hong, SeungBum;Bang, Jun
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제39권4호
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pp.181-194
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2022
Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO), also known as Danuri, was successfully launched on 4 Aug. from Cape Canaveral Space Force Station using a Space-X Falcon-9 rocket. Flight dynamics (FD) operational readiness was one of the critical parts to be checked before the flight. To demonstrate FD software's readiness and enhance the operator's contingency response capabilities, KPLO FD specialists planned, organized, and conducted four simulations and two rehearsals before the KPLO launch. For the efficiency and integrity of FD simulation and rehearsal, different sets of blind test data were prepared, including the simulated tracking measurements that incorporated dynamical model errors, maneuver execution errors, and other errors associated with a tracking system. This paper presents the simulation and rehearsal results with lessons learned for the KPLO FD operational readiness checkout. As a result, every functionality of FD operation systems is firmly secured based on the operation procedure with an enhancement of contingency operational response capability. After conducting several simulations and rehearsals, KPLO FD specialists were much more confident in the flight teams' ability to overcome the challenges in a realistic flight and FD software's reliability in flying the KPLO. Moreover, the results of this work will provide numerous insights to the FD experts willing to prepare deep space flight operations.
본 논문은 그레이 명암도 변화와 HSl 컬러 모형의 Hue 정보를 함께 이용한 번호판 영역 추출 방법을 제안한다. 차량 이미지에서 차량 번호판 추출은 명암도 변화를 이용하여 번호판 후보 영역을 추출하고 후보 영역에 대해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 실제 번호판 영역을 결정한다. 추출된 번호판 영역으로부터 문자를 포함하는 특징 영역 추출은 각 문자들에 대한 히스토그램을 이용하여 추출한다. 그리고 Yager의 합접속 연산자를 이용하여 경계 변수 값을 동적으로 변화시키는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하고 번호판의 개별 문자 인식에 적용한다. 또한 개선된 ART2와 지도 학습 방법을 통합한 SOSL 알고리즘을 제안한다. 100개의 실제 차량 이미지를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 번호판 영역 추출 방법이 단일 컬러 모형을 적용한 기존 추출 방법보다 추출률이 향상되었고, 개선된 알고리즘들이 기존의 ART2 알고리즘과 오류 역전파 알고리즘 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다.
Korea Institute of Atmospheric Prediction System (KIAPS) has been developing a global numerial prediction model and data assimilation system. We has implemented LETKF (Local Ensemble Transform Kalman Filter, Hunt et al., 2007) data assimilation system to NCAR CAM-SE (National Center for Atmospheric Research Community Atmosphere Model with Spectral Element dynamical core, Dennis et al., 2012) that has cubed-sphere grid, known as the same grid system of KIAPS Integrated Model (KIM) now developing. In this study, we have assimilated Global Positioning System Radio Occultation (GPS-RO) bending angle measurements in addition to conventional data within ensemble-based data assimilation system. Before assimilating bending angle data, we performed a vertical unit conversion. The information of vertical localization for GPS-RO data is given by the unit of meter, but the vertical localization method in the LETKF system is based on pressure unit. Therefore, with a clever conversion of the vertical information, we have conducted experiments to search for the best vertical localization scale on GPS-RO data under the Observing System Simulation Experiments (OSSEs). As a result, we found the optimal setting of vertical localization for the GPS-RO bending angle data assimilation. We plan to apply the selected localization strategy to the LETKF system implemented to KIM which is expected to give better analysis of GPS-RO data assimilation due to much higher model top.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용되는 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 그러므로 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 비선형 시스템 제어에 이용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기를 설정하기 위해서 먼저 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 구한다. 다음에 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 연결강도를 조절한다. 이 직접 적응 웨이브렛 신경회로망 제어기를 비선형 시스템인 역 진자 시스템을 제어하는데 적용한다.
대기중의 고농도 오존의 피해를 줄이기 위해서, 고농도 오존 발생 전에 미리 오존 농도를 예측하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만, 고농도 오존은 그 발생 빈도가 매우 희소하고, 대기 오존 생성 과정이 매우 비선형적이며 복잡한 특징이 있다. 이러한 특징을 극복하고 보다 정확한 예측 모델을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 다양한 데이터 처리 기법을 도입하였다. 데이터 전처리과정에서 FCM(Fuzzy C-mean) 방법을 이용하여 오존 농도별 데이터 클러스터링을 시도하였으며, 결측 또는 비정상 데이터를 처리할 목적으로 Rejection 표본 추출법을 이용하였고, 모델의 입력과 출력의 상관관계를 향상시키기 위해서 로그 변환기법을 응용하였다. 오존 예측을 위한 모델링 기법은 DPNN(Dynamical Polynomial Neural Networks)을 이용하였으며, 최소 바이어스 판별법(Minimum Bias Criterion)으로 최적화된 모델을 선택하였다. 끝으로, 본 논문에서는 로그 변환기법이 예측 모델에 미치는 영향을 보이기 위해서 입력 데이터를 두 개의 집합으로 나누어 다양한 방법으로 예측 결과를 평가했다. 결과적으로 계절적 영향에 의해 특정 분포를 가지는 오존 관련 데이터에 있어서 로그 변환 방법이 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보였다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 양자화 결합하중 +1및 -1로 연결된 환상형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하였다. 상태천이 해석 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 결과, 네트워크는 고정점, 베이슨을 갖는 리미트사이클 및 베이슨이 없는 리미트사이클의 3가지 어트랙터를 가진다. 또한, 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수와 주기를 이론적으로 해석하여 정식화하고, 리미트사이클을 구성하는 상태벡터의 필요조건을 나타내었다. 이론 해석의 결과는 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수가 뉴런(소자)의 수 n에 대해서 지수 함수적으로 증가함을 보여준다. 따라서 순환결합형 신경회로망은 많은 동적 정보를 리미트사이클로 저장하는 메모리 시스템으로 이용할 수 있다.
본 논문에서는 얼굴 표정에서 나타나는 동적인 정서상태 변화를 고려한 얼굴 영상 기반 정서 인식 연구를 제안한다. 본 연구는 얼굴 영상 기반 정서적 특징 검출 및 분석 단계와 정서 상태 분류/인식 단계로 구분할 수 있다. 세부 연구의 구성 중 첫 번째는 Facial Action Units (FAUs)과 결합한 Active Shape Model (ASM)을 이용하여 정서 특징 영역 검출 및 분석기법의 제안이며, 두 번째는 시간에 따른 정서 상태의 동적 변화를 고려한 정확한 인식을 위하여 Hidden Markov Model(HMM) 형태의 Dynamic Bayesian Network를 사용한 정서 상태 분류 및 인식기법의 제안이다. 또한, 최적의 정서적 상태 분류를 위한 HMM의 파라미터 학습 시 Harmony Search (HS) 알고리즘을 이용한 휴리스틱 최적화 과정을 적용하였으며, 이를 통하여 동적 얼굴 영상 변화를 기반으로 하는 정서 상태 인식 시스템을 구성하고 그 성능의 향상을 도모하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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