For an accurate measurement of the material behavior of small structures, a new optical experimental technique is proposed to measure the deformation. The test method uses the dual microscope that can measure the relative deformation of two adjacent regions. The magnified view is captured by CCD cameras and the relative deformation can be measured by the pattern matching and tracing method. Using this experimental technique, the deformation of solder joints in electronic packaging and the strain of the nickel thin film are measured.
We give a theorem of existence of six nontrivial solutions of the nonlinear Hamiltonian system $\.{z}$ = $J(H_z(t,z))$. For the proof of the theorem we use the critical point theory induced from the limit relative category of the torus with three holes and the finite dimensional reduction method.
본 연구의 목적은 필름/증감지 방식에서 사용된 비감도 측정 방식을 이용하여 컴퓨터 방사선영상에서 영상판의 상대적 발광량을 평가하고자 하였다. 비감도 측정을 위한 특성곡선은 균일한 알루미늄으로 구성된 11 계단의 투과도계를 이용하였다. 디지털 방사선영상을 획득하기 위한 X선 조사조건은 50 kVp, 10 mAs로 조절했다. 영상후처리 알고리즘(MUSICA)의 모든 파라메터들은 제로화하여 원본 데이터에 근사화하였고 레이저 조사분류(exposure class)는 200으로 고정하였다. 영상판의 상대적 발광량 모델링은 X선 조사후 0, 4, 8, 12, 24 시간 보관한 영상판을 이용하였다. 그 결과, 컴퓨터 방사선영상시스템의 영상판 비감도 측정에 필요한 감도점 농도는 모든 특성곡선을 상대적으로 측정하기 용이한 2000 픽셀(pixel) 값이 적합하였다. 또한 영상판의 비감도가 저하될 때 영상신호를 생성하기 위한 빛 발광량도 감소하였다. 본 연구에서 제시한 비감도 평가방법은 컴퓨터 방사선영상시스템에서 영상판의 상대적 발광량을 평가할 수 있는 기술로 활용될 수 있을 것이다.
지하 구조물을 설계하는데 있어서 가장 중요하면서도 어려운 일은 대상 지반의 정확한 공학적 특성을 파악하는 것이다. 본 논문의 주된 목적은 터널 주변지반의 지반정수 평가를 위한 새로운 터널 역해석 기법의 제안에 있다. 이를 위하여, 초기 예측치와 계측치로부터 예측된 값을 합리적으로 조합할 수 있는 확장 Bayesian 방법(Extended Bayesian Method, EBM)을 적용하였다. 또한 터널 내에서 계측된 터널 상대변위만을 역해석 입력값으로 사용함으로써 터널 절대변위 예측을 위한 수학적 연산 과정에서 발생되는 오차를 제거하였으며, 터널 상대변위 발생 경향을 역해석에 충분히 반영하기 위하여 3차원 수치해석을 적용하였다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 터널 상대변위를 이용한 3차원 터널 역해석 기법을 제안하였으며, 가상의 단면에 대한 예제해석을 통해 그 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 정지궤도 위성의 상대 운동과 최적화 기법과의 결합을 통해 새로운 형태의 위치유지 기법을 제안하였다. 상대 궤도 운동을 나타내기 위해 궤도 압축방법을 이용하여 비선형 미분 방정식 형태가 아닌 닫힌 해 형태의 모델을 사용하였으며, 매우 정확한 궤도 전파가 가능함을 확인하였다. 기존의 위치유지 기법은 궤도 요소를 이용하여 목표 궤도를 획득함으로써 궤도 형상을 유지하지만, 본 논문에서는 정밀한 위치유지를 위해 위성의 상대 위치를 직접 제어하였다. 최적화 목적 함수의 설정을 통해 다양한 형태의 기동 전략을 수립하였고, 구속 함수를 이용하여 상황에 따른 위치유지 범위를 설정하였다. 이 방법은 최적화 함수의 변경을 통해 다양한 위치유지 기법을 쉽게 적용할 수 있고, 그에 따른 궤도 운동을 분석할 수 있다. 비선형 시뮬레이션을 통해 위성의 위치가 허용범위 내에 적절하게 유지되고 있음을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.999-1009
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2014
계층적 군집 분석은 분석 결과를 덴드로그램으로 쉽게 표시할 수 있어서 방대한 양의 마이크로어레이 자료를 탐색하기에 유용하며, 군집된 결과를 이용하여 생물학적 현상을 이해하는데 도움을 준다. 하지만, 계층적 군집방법은 두 군집간의 절대값 거리만을 고려하여 병합하기 때문에 군집 간의 상대적 비유사성은 설명하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 상대적 계층적 군집 방법을 소개하고, 마이크로어레이 자료와 같이 다양한 군집의 모양을 가진 모의실험 자료들과 실제 마이크로어레이 자료를 사용하여 상대적 계층적 군집방법과 기존의 계층적 군집 방법을 비교하였다. 두 계층적 군집 방법의 질적 평가는 오분류율, 동질성, 이질성 지표를 이용하여 수행하였다.
A rectangle-based relative localization method is proposed for a mobile robot based on a novel geometric formulation. In an artificial environment where a mobile robot navigates, rectangular shapes are ubiquitous. When a scene rectangle is captured using a camera attached to a mobile robot, localization can be performed and described in the relative coordinates of the scene rectangle. Especially, our method works with a single image for a scene rectangle whose aspect ratio is not known. Moreover, a camera calibration is unnecessary with an assumption of the pinhole camera model. The proposed method is largely based on the theory of coupled line cameras (CLC), which provides a basis for efficient computation with analytic solutions and intuitive geometric interpretation. We introduce the fundamentals of CLC and describe the proposed method with some experimental results in simulation environment.
We propose an evaluation method of the relative content of single-walled carbon nanotubes (SWCNT) in SWCNT soot synthesized by arc discharge using UV-VIS-NIR absorption spectroscopy. In this method, we consider the absorbance of semiconducting and metallic SWCNTs together to calculate the relative content of SWCNTs with respect to a highly purified reference. Our method provides the more reliable and realistic evaluation of SWCNT content with respect to the whole carbonaceous content than the previously reported method.
Although many kinds of stereo matching method have been developed in the field of computer vision and photogrammetry, wrong matches are not easy to avoid. This paper presents a new method to reduce wrong matches after matching, and experimental results are reported. The main idea is to analyze the histogram of the image attribute differences between each pair of image patches matched. Typical image attributes of image patch are the mean and the standard deviation of gray value for each image patch, but there could be other kinds of image attributes. Another idea is to check relative position among potential matches. This paper proposes to use Gaussian blunder filter to detect the suspicious pair of candidate match in relative position among neighboring candidate matches. If the suspicious candidate matches in image attribute difference or relative position are suppressed, then many wrong matches are removed, but minimizing the suppression of good matches. The proposed method is easy to implement, and also has potential to be applied as post processing after image matching for many kinds of matching methods such as area based matching, feature matching, relaxation matching, dynamic programming, and multi-channel image matching. Results show that the proposed method produces fewer wrong matches than before.
In this paper, a new noise compensation method based on the eigenvoice framework in feature space is proposed to reduce the mismatch between training and testing environments. The difference between clean and noisy environments is represented by the linear combination of K eigenvectors that represent the variation among environments. In the proposed method, the performance improvement of speech recognition systems is largely affected by how to construct the noisy models and the bias vector set. In this paper, two methods, the one based on MAP adaptation method and the other using stereo DB, are proposed to construct the noisy models. In experiments using Aurora 2 DB, we obtained 44.86% relative improvement with eigen-environment method in comparison with baseline system. Especially, in clean condition training mode, our proposed method yielded 66.74% relative improvement, which is better performance than several methods previously proposed in Aurora project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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