With the introduction of the e-learning since 2000, the place of the education has not been limited to off-line, but the range of it has become broader in online. The e-learning market has evolved steadily over time. With the advent of the term "Edu-tech", which means a combination of education and technology, various IT technologies have incorporated education. Particularly, the Korean education market collects patterns by computerizing the learning history in classes taught according to curriculums. Because of that environment, various personalized learning services have been developed which maximize the effect of the learning. These services have qualitative differences depending on how many data is accumulated and algorithms are developed for the precise analysis. The purpose of this study is to recognize and data-ize OMR marking by the most suitable method to convert analog data into digital data without harming the Korean education system.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.792-797
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2002
In the following paper two algorithms, suitable for the analysis of panchromatic data as provided by KOMPSAT-1 will be presented. One is a texture analysis which will be used to create a settlement mask based on the variations of gray values. The other is a fusion algorithm which allows the combination of high resolution panchromatic data with medium resolution multispectral data. The procedure developed for this purpose uses the spatial information present in the high resolution image to spatially enhance the low resolution image, while keeping the distortion of the multispectral information to a minimum. This makes it possible to use the fusion results for standard multispecatral classification routines. The procedures presented here can be automated to large extent, making them suitable for a standard processing routine of satellite data.
This paper considers the problem of sampled-data control for continuous linear parameter varying (LPV) systems. It is assumed that the sampling periods are arbitrarily varying but bounded. Based on the input delay approach, the sampled-data control LPV system is transformed into a continuous time-delay LPV system. Some less conservative stabilization results represented by LMI (Linear Matrix Inequality) are obtained by using the Lyapunov-Krasovskii functional method and the reciprocally combination approach. The proposed method for the designed gain matrix should guarantee asymptotic stability and a specified level of performance on the closed-loop hybrid system. Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness and the improvement of the proposed method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권1호
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pp.83-90
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2016
The emergence of cloud has been able to provide a variety of IT service to the user. As organizations and companies are increased that provide these cloud service, many problems arises on integration. However, with the advent of latest technologies such as big data, document-oriented database, and MapReduce, this problem can be easily solved. This paper is intended to design the Cloud Aggregator to provide them as a service to collect information of the cloud system providing each service. To do this, we use the DBaaS(DataBase as a Service) and MapReduce techniques. This makes it possible to maintain the functionality of existing system and correct the problem that may occur depending on the combination.
This paper presents the practical pressure control of hydraulic oil-pump system using SR drive for industrial application. In order to get a high performance of pressure dynamics in actual application, a data based PID control scheme is proposed in this paper. The look-up table from pre-measured data produces an approximately proper current reference according to motor speed and oil-pressure. And, PID controller can compensate the pressure error. With the combination of two references, the proposed control scheme can get a fast dynamics and stable operation. Furthermore, the suitable current controller considering the nonlinear characteristics of SRM(Switched Reluctance Motor) and practical test method for data measuring are introduced. The proposed control scheme is verified by the experimental test.
The running of the electric train are done by powering, breaking and coasting. Powering to start and accelerate the rolling stock means driving the three-phase electric induction motors controlled by VVVF inverters which are connected to overhead power line directly(DC) or indirectly(AC, DC/AC). Breaking is achieved by blending control which is the proportional combination between regenerative breaking of VVVF inverter and air pressure control of breaking operating unit(BOU). Therefore, Data obtained during two operation are very important items to evaluate the running performance of RS. This paper has investigated in real time data acquired from VVVF inverter and measured by pressure sensor directly connected to air breaking line(motor car and trailer car). By analyzing data in the region of time and frequency, fundamental methods for eavaluating the running performance of RS quantitatively and objectively have been suggested.
This paper presents the implementation of an efficient car tracking system based on Inverted DGPS (IDGPS) using mobile phone and internet for data communication link. The IDGPS technique, which may provide the same level of accuracy as DGPS, is subject to degradation in real time applications when transmission time delays occur in the communication links. Therefore, an effective communication system is the key element for successful application of the IDGPS. The combination of internet and mobile phones provides a high data rate, unlimited communication packet size, flexible data structure, and wide coverage without additional communication devices. An implementation of such a data link system is described. Field test results are included to evaluate the performance of the proposed system.
Variations in the number of early health effects resulting from the severe accidents of the YGN 3&4 nuclear power plants were examined for different combinations of release parameters and meteorological data . The release parameters and meteorological data were selected in combination to define a limited number of basic spectra characterized by release height, heat content, release time, warning time, wind speed, rainfall rate, and atmospheric stability class. Variant seasonal spectra were also defined in order to estimate the potential significance of seasonal variations as a factor determining the incidence or number of early health effects. The results show that there are large differences in consequences from spectrum to spectrum, although an equal amount and mix of radioactive material is released to the atmosphere in each case. Also, there are large differences in the estimated number of health effects from season to season due to distinct seasonal variations in meteorological combinations in Korea. Therefore, it is necessary to consider seasonal characteristics in developing optimum emergency response strategies.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제14권2호
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pp.79-81
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2014
In B-scan data measured by a pulse-type monostatic borehole radar, target signatures are seriously obscured by two clutters that differ in orientation and intensity. The primary clutter appears as a nearly constant time delay, which is caused by internal ringing between antenna and transceiver in the radar system. The secondary clutter occurs as an oblique time delay due to the guided borehole wave along the logging cable of the radar antenna. This issue led us to perform adaptive filtering processing for orientation-based clutter removal. This letter describes adaptive filtering processing consisting of a combination of edge detection, data rotation, and eigenimage filtering. We show that the hyperbolic signatures of a dormant air-filled tunnel target can be more distinctly enhanced by applying the proposed approach to the B-scan data, which are measured in a well-suited test site for underground tunnel detection.
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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