In this paper, we present a consistent and efficient edit propagation method that is applied for light field data. Unlike conventional sparse edit propagation, the coherency between light field sub-aperture images is fully considered by utilizing light field consistency in the optimization framework. Instead of directly solving the optimization function on all light field sub-aperture images, the proposed optimization framework performs sparse edit propagation in the extended focus image domain. The extended focus image is the representative image that contains implicit depth information and the well-focused region of all sub-aperture images. The edit results in the extended focus image are then propagated back to each light field sub-aperture image. Experimental results on test images captured by a Lytro off-the-shelf light field camera confirm that the proposed method provides robust and consistent results of edited light field sub-aperture images.
We present a new finite-element scheme for direct numerical simulation of particle suspensions in simple shear flow of a viscoelastic fluid in 3D. The sliding tri-periodic representative cell concept has been combined with DEVSS/DG finite element scheme by introducing constraint equations along the domain boundary. Rigid body motion of the freely suspended particle is described by the rigid-shell description and implemented by Lagrangian multipliers on particle boundaries. We present the bulk rheology of suspensions through the numerical examples of single-, two- and many-particle problems, which represent a large number of such systems in simple shear flow. We report the steady bulk viscosity and the first normal stress coefficient, which show shear-thickening behavior for both properties.
A strain smoothing meshfree formulation with stabilized conforming nodal integration is presented for modeling the consolidation process in saturated porous media. In the present method, nodal strain smoothing is consistently introduced into the meshfree approximation of strain and pore pressure gradient variables associated with the saturated porous media. Meanwhile, in order to achieve a consistent numerical implementation, a smoothing approximation of the meshfree shape function within a nodal representative domain is also proposed in the stiffness construction. The resulting discrete system of equations is all expressed in smoothed nodal measures that are very efficient for numerical evaluation. Subsequently the space-time fully discrete equations are further established by the generalized trapezoidal rule for time integration. The effectiveness of the proposed meshfree consolidation analysis method is systematically illustrated by several benchmark problems.
In this paper, we propose an adaptive beamforming algorithm for array antenna. The proposed beamforming algorithm, based on Block LMS (Block - Least Mean Squares) algorithm, has a variable step size from coefficient update. This method shows some advantages that the convergence speed is fast and the calculation time can reduced using a block LMS algorithm from frequency domain. As the adaptive parameter approaches a stationary state, it could reduce the number of filter coefficient update with the help of various step size. In this paper we compared the efficiency of the proposed algorithm with a standard LMS algorithm which is a representative method of adaptive beamforming.
The paper deals with the finite element modelling of the free vibration and structural behavior of a particular four-floor reinforced concrete structure subjected to static equivalent seismic loads and supported by a shallow foundation system called SNSF (Spider Net System Footing). The two FE models are a simple 2D Matlab model and a detailed 3D model based on solid elastic elements using Altairworks (Hypermesh and Optistruct). Both models can simulate the soil structure interaction. We concentrate on the behavior of a representative cell involving two columns on five levels. The influence of the boundary conditions on the external vertical planes of the domain are duly studied. The Matlab model appears relevant for a primary estimation of frequencies and stiffness of the whole structure under vertical and lateral loads.
본 논문은 온톨로지(ontology)에 기반 한 자동화된 웹 페이지 분류 시스템을 제안한다. 웹 페이지의 분류를 위하여 첫 번째 단계에서는 각 웹 페이지가 속한 범주(category)를 대표할 수 있는 단어를 선정하며, 이를 위하여 단어빈도와 문서빈도를 곱한 값을 계산한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에 의해 선택된 단어의 정보이득(information gain)을 계산해 분류 확률이 높은 단어를 우선적으로 선정한다. 두 단계를 통하여 선정된 단어들과 웹 페이지의 분류 정보를 가지고, 기계학습에 의하여 컴파일 된 규칙(compiled rules)을 생성한다. 생성된 규칙은 임의의 웹 페이지들을 도메인 온톨로지에 의해 정의된 범주 별로 분류할 수 있도록 한다. 본 논문의 실험에서는 주어진 웹 페이지 집합에서 각 범주 별로 평균 240개의 단어로부터 78개의 단어를 결과적으로 선정하였으며, 이를 바탕으로 웹 페이지 분류 규칙을 생성하였다. 실험 결과에서 제안한 시스템의 평균 분류 정확도는 약 83.52%로 측정되었다.
It was reported that the latest sensor technology allow an 65536 conductive polymer sensor array to be made with broad but overlapping selectivity to different families of chemicals emulating the characteristics found in biological olfaction. However, the supernumerary redundancy always accompanies great error and risk as well as an inordinate amount of computation time and local minima in signal processing, e.g. neural networks. In this paper, we propose a new method to reduce the number of sensor for analysis by reducing redundancy between sensors and by removing unstable sensors using the cosine similarity method and to decide on representative sensor using FCM(Fuzzy C-Means) algorithm. The representative sensors can be just used in analyzing. And, we introduce DWT(Discrete Wavelet Transform) for data compression in the time domain as preprocessing. Throughout experimental trials, we have done a comparative analysis between gas sensor data with and without reduced redundancy. The possibility and superiority of the proposed methods are confirmed through experiments.
현대 사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에 다양한 디지털 기기들이 보급되고 있다. 하지만 영상을 획득하거나 전송하는 과정 등에서 잡음이 발생하여 정보를 훼손할 뿐 아니라, 시스템에 영향을 끼쳐 오류와 잘못된 동작을 일으킨다. 영상 잡음 중 대표적인 잡음으로 AWGN이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그 중 대표적인 방법으로 AF, A-TMF, MF 등이 있다. 기존의 필터들은 영상의 특성을 고려하기 어려워 고주파 성분이 많은 영역에서는 스무딩 현상이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 고주파영역에서도 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 표준편차 분포도를 구한 후, 커브 피팅 방식을 이용한 라플라스 분포의 확률밀도함수 가중치를 적용하여 최종 출력을 구한다.
형태소는 더 이상 분리하면 본래의 의미를 잃어버리는 말의 최소 단위이다. 한국어에서 문장은 공백으로 구분되는 어절(단어)의 조합이다. 형태소 분석은 어절 단위의 문장을 입력 받아서 문맥 정보를 활용하여 형태소 단위로 나누고 각 형태소에 적절한 품사 기호를 부착한 결과를 생성하는 것이다. 한국어 자연어 처리에서 형태소 분석은 가장 핵심적인 태스크다. 형태소 분석의 성능 향상은 한국어 자연어 처리 태스크의 성능 향상에 직결된다. 최근 형태소 분석은 주로 기계 번역 관점에서 연구가 진행되고 있다. 기계 번역은 신경망 모델 등으로 어느 한 도메인의 시퀀스(문장)를 다른 도메인의 시퀀스(문장)로 바꾸는 것이다. 형태소 분석을 기계 번역 관점에서 보면 어절 도메인에 속하는 입력 시퀀스를 형태소 도메인 시퀀스로 변환하는 것이다. 본 논문은 한국어 형태소 분석을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 모델은 기계 번역에서 높은 성능을 기록한 BERT-fused 모델을 기반으로 한다. BERT-fused 모델은 기계 번역에서 대표적인 Transformer 모델과 자연어 처리 분야에 획기적인 성능 향상을 이룬 언어모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과 형태소 단위 F1-Score 98.24의 성능을 얻을 수 있었다.
기후 변화로 인하여 해수면은 상승 추세에 있으며, 이로 인해 해안가 주변 저지대는 물에 잠길 위험에 처해있다. 따라서 본 연구에서는 위성 고도계 자료(Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) 및 Southern Oscillation Index(SOI) /Pacific Decadal Oscillation (PDO) 자료를 이용하여 해수면 높이 변화와 기후 지수간의 관계를 알아보고자 하였다. 시간 기반의 함수를 주파수 기반 함수 형태로 변환시킨다면 각 자료가 가지고 있는 고유 주기를 분석할 수 있다. 푸리에 변환과 웨이블릿 변환은 대표적인 주기 분석 방법이다. 푸리에 변환은 주기에 대한 정보만 획득 가능하지만, 웨이블릿 변환은 주기 및 시간 정보 둘 다 획득할 수 있다. 웨이블릿 변환은 각 자료에 대한 주기를 찾을 수 있으며, 교차 웨이블릿 변환과 웨이블릿 긴밀도는 두 자료에 대한 공통 주기나 상관 관계 및 위상을 찾을 수 있다. 교차 웨이블릿 변환 결과 해수면 높이 및 두 기후 지수(SOI, PDO)의 1년 주기에서 강한 출력이 확인되었으며, 해수면 높이와 PDO는 역위상 관계를 보였다. 웨이블릿 긴밀도 분석에서는 교차 웨이블릿 변환에서 나타나지 않았던 1년 미만의 단주기 및 장주기에서의 상관관계가 높은 구간을 찾을 수 있었다. 웨이블릿 분석은 각 자료의 주기를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 두 시계열 자료가 가지고 있는 주기 및 위상관계를 찾을 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 웨이블릿 분석을 통해 기후 자료가 가지는 고유의 주기를 분석하는 데 사용될 수 있을 것이며 시계열 자료 분석에서 찾기 어려운 해양의 다양한 현상을 모니터링하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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