Spectral features of the seismic wave propagation from Odaesan Earthquake were evaluated based on the commonly treated random error between the observed data and the prediction values by the stochastic point-source ground-motion spectral model regarding the source, path and site effects. Radiation pattern of the error according to azimuth angle was found to be similar to the theoretical estimate. It was also observed that the spatial distribution of the errors was correlated with the geological map and the Q0 map which are indicatives of seismic boundaries.
최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.
Usually, propagation attenuation of millimeter wave occurs by rainfall, snowfall, temperature, effect of pressure of air. In 60GHz wave band wireless communication network, temperature change becomes big factor of propagation loss department. Also, temperature change causes disturbance of 60GHz frequency at transceiver. In this study, we used 60GHz transceiver and found propagation loss of wireless path and operating frequency disturbance characteristics. In transceiver that there is no temperature compensated device, operating frequency of TX changed by 60.865GHz at temperature of $-5^{\circ}C$, and appeared by 60.730GHz when is $50^{\circ}C$. Therefore, operating frequency change width by temperature change are about 100MHz, greatly. But, in transceiver that there is temperature compensated device, operating frequency of TX changed by 60.830GHz at temperature of $-5^{\circ}C$, and appeared by 60.710GHz when is $50^{\circ}C$. Therefore, operating frequency change width by temperature change are about 20MHz. According to these result, we constructed between buildings examination wireless site for point to point wireless communication using 60GHz band transceivers who have do temperature compensated device, and investigated data transmission characteristics about ambient temperature change. Therefore, if use transceiver that have temperature compensated device, may overcome the wireless transmission error in 60GHz band wireless communication LAN networks despite of ambient temperature change.
The time shift processing of ground measured surface temperature with the meteorological variables has no evaluated function. We introduce new evaluating function. To use this evaluating function, the algorithm of time-shift processing will be able to be reliable and get error-bar for all moving measured point's data. We will finally obtain the area averaged surface temperature by land observation.
비디오 통신에서의 에러 제어와 은닉 문제는 무선 네트워크들과 인터넷 같은 불안정한 채널 상에서의 비디오 전달에 관심이 증가되면서 관심이 증대되고 있다. 훼손된 데이터들을 복구하기 위하여 공간적 또는 시간적, 두 가지의 에러 은닉 방법이 개발되고 있다. 또한 모바일 비디오 데이터 전송 환경에서 공간적 에러 은닉 알고리즘의 사용으로 인한 계산상의 오버헤드는 심각한 오버헤드로 나타난다. 본 논문에서는 에러 증식이 빈번한 무선 네트워크상의 비디오 스트리밍 시스템에서 모바일 단말 수신단의 저하된 MPEG-4 비디오의 퀄리티를 복구하는 하이브리드 에러 은닉 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 MPEG-4 디코더 단에 위치한다. 또한 제안된 방법은 임베디드 멀티미디어 모바일 단말의 높은 성능을 제공하기 위해서 인텔의 무선 MMX 기술을 이용하였고, IP 채널 상에서의 PDA와 같은 모바일 스트리밍 시스템에, 제안한 알고리즘을 채용하여 그 성능을 확인하였다. 제안된 방법은 기존의 전통적인 에러 은닉 알고리즘과의 성능 비교를 통해 낮은 복잡성의 요구와 작은 범위의 검색을 이용하여 인코딩단의 어떠한 변형 없이 비디오 플레이어에 대해 보다 빠른 처리능력과 뛰어난 비디오 품질을 제공하였다.
The Error Back-Propagation(EBP) algorithm is widely applied to train a multi-layer perceptron, which is a neural network model frequently used to solve complex problems such as pattern recognition, adaptive control, and global optimization. However, the EBP is basically a gradient descent method, which may get stuck in a local minimum, leading to failure in finding the globally optimal solution. Moreover, a multi-layer perceptron suffers from locking a systematic determination of the network structure appropriate for a given problem. It is usually the case to determine the number of hidden nodes by trial and error. In this paper, we propose a new algorithm to efficiently train a multi-layer perceptron. OUr algorithm uses stochastic perturbation in the weight space to effectively escape from local minima in multi-layer perceptron learning. Stochastic perturbation probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the EGP learning gets stuck to it. Addition of new hidden nodes also can be viewed asa special case of stochastic perturbation. Using stochastic perturbation we can solve the local minima problem and the network structure design in a unified way. The results of our experiments with several benchmark test problems including theparity problem, the two-spirals problem, andthe credit-screening data show that our algorithm is very efficient.
This paper proposes a novel method based on error back propagation neural networks to fuse laser sensor data and ultrasonic sensor data for enhancing the accuracy of mapping. For navigation of single robot, the robot has to know its initial position and accurate environment information around it. However, due to the inherent properties of sensors, each sensor has its own advantages and drawbacks. In our system, the robot equipped with seven ultrasonic sensors and a laser sensor navigates to map two different corridor environments. The experimental results show the effectiveness of the heterogeneous sensor fusion using an error backpropagation algorithm for mapping.
계산시간(計算時間)의 단축(短縮)을 위하여 EVP(Error Vector Propagation) 방법(方法)을 사용하여 타원형(楕圓形) 완경사방정식(緩傾斜方程式)을 해석(解析)하였다. 수치실험(數値實驗)은 수중(水中)에 타원형(楕圓形) 여울이 존재하는 완경사(緩傾斜) 해역(海域)에서 수행하였으며, 포물선형(抛物線形) 모형(模型) 및 쌍곡선형(雙曲線形) 모형(模型)을 같이 계산하여 각각의 결과(結果)를 수리실험(水理實驗) 결과(結果)와 비교(比較)하였다. 또한 이안제(離岸堤)가 설치된 파랑장(波浪場)의 경우에도 쌍곡선형(雙曲線形) 모형(模型)의 결과(結果) 및 수리실험(水理實驗) 결과(結果)와 비교(比較)하였다. 적용결과(適用結果) 계산시간(計算時間) 면에서는 다른 모형(模型)에 비하여 만족스럽게 단축(短縮)할 수 있었으며, 해(解)의 정확성(正確性)에서는 약간의 진동현상(振動現象)이 나타나지만 그 경향(傾向)은 잘 일치하였다.
A new design procedure for micro cellular coverage prediction is presented here on this paper, which contains a new propagation analysis algorithm based on processing of vector data representing roads and buildings which mainly affect the propagation phenomena in micro-cell environments. The propagation analysis algorithm presented here has been developed to aim at the practical application for micro-cellular systems such as PCS or CE-2. As all the vectors used here are of closed poly lines, i.e., polygons, a simplified ray path search technique can be developed not only to determine if the calculation points are on the road polygons and but also to calculate the amount of blockage by buildings. The result shows a capability of predicting path loss with an RMS error of 5dB or lower.
In this study, rainfall adjust and forecasting using artificial neural network(ANN) which includes a correlation coefficient is application in Seoul region. It analyzed one-hour rainfall data which has been reported in 25 region in seoul during from 2000 to 2006 at rainfall observatory by AWS. The ANN learning algorithm apply for input data that each region using cross-correlation will use the highest correlation coefficient region. In addition, rainfall adjust analyzed the minimum error based on correlation coefficient and determination coefficient related to the input region. ANN model used back-propagation algorithm for learning algorithm. In case of the back-propagation algorithm, many attempts and efforts are required to find the optimum neural network structure as applied model. This is calculated similar to the observed rainfall that the correlation coefficient was 0.98 in missing rainfall adjust at 10 region. As a result, ANN model has been for suitable for rainfall adjust. It is considered that the result will be more accurate when it includes climate data affecting rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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