A density-based outlier detection such as an LOF (Local Outlier Factor) tries to find an outlying observation by using density of its surrounding space. In spite of several advantages of a density-based outlier detection method, the computational complexity of outlier detection has been one of major barriers in its application. In this paper, we present an LOF algorithm that can reduce computation time of a density based outlier detection algorithm. A kd-tree indexing and approximated k-nearest neighbor search algorithm (ANN) are adopted in the proposed method. A set of experiments was conducted to examine performance of the proposed algorithm. The results show that the proposed method can effectively detect local outliers in reduced computation time.
오늘날 위성핵심기술은 동보성, 광역성, 고 정밀성, 항 재난성 등을 고려하여 다양한 정보를 제공할 수 있는 방향으로 개발되고 있다. 또한 분야별로 우주발사체, 위성 버스, 위성 탑재체, 지상국시스템 이외에 측위, 영상 등의 기술이 융합되는 방향으로 진화되고 있다. 특히 우주기술 기반 지구관측 정보서비스를 위해서는 막대한 초기 투자비용이 요구된다. 우주개발 분야와 연계되는 특성에 따라 세계 주요국은 우주개발프로그램을 통해 위성기술을 확보하고 있다. 이러한 위성기술동향 및 변화에 따라 우리나라는 차세대 정지궤도 지구관측위성 국내 자립 개발에 대한 필요성을 인정하고 효율적인 사업 추진을 위한 제반 세부추진 계획 등의 기반사항을 마련하고 있다. 우리나라에서도 위성 선진국들처럼 정지궤도 지구관측위성 개발과 관련한 개발목표의 효율적인 추진, 기술 감리 및 품질보증체계의 확립, 우주기술의기획, 평가 및 관리를 통해 위성 개발 프로그램의 추진계획, 진행과정 및 결과가 투명하게 수행되어야 한다. 이를 위해 체계적이고 지속적으로 정지궤도 지구관측위성 개발 사업을 일원화하여 관리할 수 있는 부처별 전문 조직 체계의 운영이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 국내 외 정지궤도 위성 개발 사업의 관리체계를 기반으로 우리나라 차세대 정지궤도 지구관측위성 개발 사업관리 개선 방안을 제시한다.
본 연구는 현재 전국의 모든 영재교육 기관에서 영재 학생을 선발할 때 적용하고 있는 관찰 추천 방법에 활용 가능한 영재 행동 특성 체크리스트를 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 기존 영재 행동 특성 체크리스트들은 제시한 문항들이 학교생활을 통해 관찰이 불가능하거나 애매한 항목들을 다수 포함하고 있거나, 영재 행동 특성으로서 그 중요도가 떨어지거나, 유사한 특성들이 반복되거나 혹은 다수의 문항으로 인해 실제 관찰 추천에서 활용도가 떨어지는 등의 문제점들이 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 본 척도는 기존 연구에서 제시하고 있는 영재 행동 특성 요인들을 바탕으로 학교 현장에서 학생들을 직접 지도하고 있는 영재 교사들에 의해 '실제로' 관찰 가능성이 높은 영재 행동 특성과 각 특성들의 '중요도'를 반영했다는 데 의의가 있다. 본 척도는 현장의 영재 지도교사들을 대상으로 영재 행동 특성 요인과 구체적인 행동 양상에 대한 개방형 설문을 받고, 이를 전문가 그룹의 검토와 예비 검사, 본 검사, 확인적 요인 분석의 과정을 통해 개발하였다. 관찰 가능성과 중요도란 기준 적용으로 개발된 체크리스트는 일부 요인들을 제거하여 최종적으로 10개의 하위요인(논리적 사고, 높은 성취도, 독창성, 완벽주의, 창의적문제해결력, 호기심, 과제집착력, 의사소통 능력, 창의성, 활동성(열정))으로 구성되었으며, 각 요인별로 2~4개 문항이 제시되어 총 32개의 행동 특성 문항으로 개발되었다. 최종 32문항에 대한 내적합치도(${\alpha}$)와 문항-총점 상관을 분석한 결과 모두 양호한 값을 보여 영재 행동 특성 척도의 각 문항이 해당 구인을 일관성 있게 측정하는 것으로 분석되었다. 또한 영재 행동 특성 체크리스트에 대한 확인적 요인 분석 결과 모든 문항들이 각 하위 요인에 높게 부하되어 영재 행동 특성을 측정하는 체크리스트로 적합하며, 현장에서 초등학교 영재 학생들을 관찰 추천할 때 활용할 수 있음을 시사하고 있다.
This study is directed for the development of an efficient system-level Importance Sampling Technique for system reliability analysis of bridge structures Many methods have been proposed for structural reliability assessment purposes, such as the First-order Second-Moment Method, the Advanced Second-Moment Method, Computer Simulation, etc. The Importance Sampling Technique can be employed to obtain accurate estimates of the required probability with reasonable computation effort. Based on the observation and the results of application, it nay be concluded that Importance Sampling Method is a very effective tool for the system reliability analysis.
Under partial shading conditions (PSCs), multiple maximums may be exhibited on the P-U curve of string inverter photovoltaic (PV) systems. Under such conditions, heuristic methods are invalid for extracting a global maximum power point (GMPP); intelligent algorithms are time-consuming; and model-based methods are complex and costly. To overcome these shortcomings, a novel hybrid MPPT (MPF-IP&O) based on a model-based peak forecasting (MPF) method and an improved perturbation and observation (IP&O) method is proposed. The MPF considers the influence of temperature and does not require solar radiation measurements. In addition, it can forecast all of the peak values of the PV string without complex computation under PSCs, and it can determine the candidate GMPP after a comparison. Hence, the MPF narrows the searching range tremendously and accelerates the convergence to the GMPP. Additionally, the IP&O with a successive approximation strategy searches for the real GMPP in the neighborhood of the candidate one, which can significantly enhance the tracking efficiency. Finally, simulation and experiment results show that the proposed method has a higher tracking speed and accuracy than the perturbation and observation (P&O) and particle swarm optimization (PSO) methods under PSCs.
이 연구의 목적은 방과 후 학교 활동으로 직접 활용될 수 있는 고등학교 천체관측반을 대상으로 한 천체 관측 프로그램 개발 및 적용이다. 연구방법은 먼저 현행 지구과학교과서의 천문관련 탐구활동을 분석한 다음, 가장 기본적인 관측 장비의 표준화 프로그램을 개발하였으며, 프로그램을 이용하여 학교 인근 여러 관측지에서 학생들이 직접 탐구활동을 수행하였다. 특히 관측 장비의 경우 일선학교에서도 쉽게 구비할 수 있는 102mm급 굴절망원경과 디지털카메라를 이용하였으며, 대부분 도심지에 위치한 학교의 관측지 환경을 고려한 탐구활동 및 그 수행을 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 교육과정상의 천문관련 탐구활동은 대부분 제시된 자료를 분석하는 자료 해석이나 가상실험활동으로 구성되어 있다. 둘째, 대부분의 학교가 위치한 도심지의 경우 도시 외곽보다 관측 환경이 열악하다. 셋째, 학교 인근 도심지에서 보편화된 관측 장비를 이용한 효율적인 관측 기법과 도심지에서의 관측 기기의 표준화 계수를 결정하였다. 넷째, 이와 같은 일련의 과정을 프로그램화하여 측정한 결과, 도시와 도시외곽에서 실제 별의 등급과 큰 차이를 보이지 않았으며, 학습 프로그램 개발을 통하여 천체 관측에 관한 다양한 탐구 활동을 제공할 수 있었다 현재 천체 관련 교육은 실제 탐구 활동 영역이 결여되어 있으며, 대부분의 학교가 도심지에 위치하고 있어서 관측환경 또한 좋지 못하다. 하지만 이 프로그램을 이용하면 실질적인 천체관측 활동과 관측 결과에 대해 정형화된 보정활동을 거쳐 유의미한 관측 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 여러 가지 활동을 통해 재해석 할 수 있다. 이를 통해 현장 체험 중심의 천체 탐구 활동을 활성화시킬 수 있으며, 과학적 흥미를 높일 수 있다.
In order to monitor greenhouse gases including $CO_2$, various types of surface-, aircraft-, and satellite-based measurement projects have been conducted. These data help understand the variations of greenhouse gases and are used in atmospheric inverse modeling systems to simulate surface fluxes for greenhouse gases. CarbonTracker is a system for estimating surface $CO_2$ flux, using an atmospheric inverse modeling method, based on only surface observation data. Because of the insufficient surface observation data available for accurate estimation of the surface $CO_2$ flux, additional observations would be required. In this study, a system that assimilates aircraft $CO_2$ measurement data in CarbonTracker (CT2013B) is developed, and the estimated results from this data assimilation system are evaluated. The aircraft $CO_2$ measurement data used are obtained from the Comprehensive Observation Network for Trace gases by the Airliner (CONTRAIL) project. The developed system includes the preprocessor of the raw observation data, the observation operator, and the ensemble Kalman filter (EnKF) data assimilation process. After preprocessing the raw data, the modeled value corresponding spatially and temporally to each observation is calculated using the observation operator. These modeled values and observations are then averaged in space and time, and used in the EnKF data assimilation process. The modeled values are much closer to the observations and show smaller biases and root-mean-square errors, after the assimilation of the aircraft $CO_2$ measurement data. This system could also be used to assimilate other aircraft $CO_2$ measurement data in CarbonTracker.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1603-1623
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2020
Multiple Mobile Robots System (MMRS) has shown many attractive features in lots of real-world applications that motivate their rapid and wide diffusion. In MMRS, the Cooperative Localization (CL) is the basis and premise of its high-performance task. However, the statistical characteristics of the system noise should be already known in traditional CL algorithms, which is difficult to satisfy in actual MMRS because of the numerous of disturbances form the complex external environment. So the CL accuracy will be reduced. To solve this problem, an improved Adaptive Active Cooperative Localization (A2CL) algorithm based on information optimization strategy for MMRS is proposed in this manuscript. In this manuscript, an adaptive information fusion algorithm based on the variance component estimation under Extended Kalman filter (VCEKF) method for MMRS is introduced firstly to enhance the robustness and accuracy of information fusion by estimating the covariance matrix of the system noise or observation noise in real time. Besides, to decrease the effect of observation uncertainty on CL accuracy further, an observation optimization strategy based on information theory, the Model Predictive Control (MPC) strategy, is used here to maximize the information amount from observations. And semi-physical simulation experiments were carried out to verity the A2CL algorithm's performance finally. Results proved that the presented A2CL algorithm based on information optimization strategy for MMRS cannot only enhance the CL accuracy effectively but also have good robustness.
본 연구는 현재 적극적으로 여가활동에 참여하고 있는 마니아 계층인 독신여성들의 여가 실체를 규명하여 이들의 여가경험의 체험적 맥락과 특성들을 문화기술지 방법으로 규명하고 이해하는데 목적이 있었다. 이에 본 연구에서는 유목적 샘플링 과정을 통하여 4명을 연구 참여자로 선정하였다. 연구방법으로는 2회의 개별면담과 1회의 집단면담을 실시하였다. 다양한 자료 수집을 위해 참여관찰을 실시하였으며, 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 노력하였다. 전사작업, 코드화, 의미화를 통해 자료를 분석하였으며, 개개인의 익명성과 사생활 보호를 위해 노력하였다. 결과는 다음과 같이 도출되었다. 독신여성들은 여가를 '즐거움과 흥미' '해방감' 그리고 '자유로움'을 표출시키기 위한 도구이며, 삶을 긍정적으로 바꾸는데도 매우 중요한 역할을 하는 것으로 인식하고 있었다.
본 연구는 현재 적극적으로 여가활동에 참여하고 있는 마니아 계층인 독신여성들의 여가 실체를 규명하여 이들의 여가경험의 체험적 맥락과 특성들을 문화기술지 방법으로 규명하고 이해하는데 목적이 있었다. 이에 본 연구에서는 유목적 샘플링 과정을 통하여 4명을 연구 참여자로 선정하였다. 연구방법으로는 2회의 개별면담과 1회의 집단면담을 실시하였다. 다양한 자료 수집을 위해 참여관찰을 실시하였으며, 신뢰성과 타당성을 얻기 위해 노력하였다. 전사 작업, 코드화, 의미화를 통해 자료를 분석하였으며, 개개인의 익명성과 사생활 보호를 위해 노력하였다. 결과는 다음과 같이 도출되었다. 독신여성들은 여가를 '즐거움과 흥미' '해방감' 그리고 '자유로움'을 표출시키기 위한 도구이며, 삶을 긍정적으로 바꾸는데도 매우 중요한 역할을 하는 것으로 인식하고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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