The time-dependent tracking inversion method is developed to extract the potential of the excited state from frequency-domain measurements, such as the absorption profile. Based on the relay of the regularized inversion procedure and time-dependent wave-packet propagation, the algorithm extract the underlying potential piece by piece by tracking the time-dependent data which can be synthesized from frequency-domain measurements. We have demonstrated the algorithm to extract the potential of excited state for a model diatomic molecule. Finally, we describe the merits of the time-dependent tracking inversion method compared to the time-dependent inversion and discuss several extensions of the algorithm.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.263-269
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2012
The ability to characterize feature objects from radar readings is often limited by simply looking at their still frame reflectivity, differential reflectivity and differential phase data. In many cases, time-series study of these objects' reflectivity profile is required to properly characterize features objects of interest. This paper introduces a novel technique to automatically track multiple 3D radar structures in C,S-band in real-time using Doppler radar and profile their characteristic reflectivity distribution in time series. The extraction of reflectivity profile from different radar cluster structures is done in three stages: 1. static frame (zone-linkage) clustering, 2. dynamic frame (evolution-linkage) clustering and 3. characterization of clusters through time series profile of reflectivity distribution. The two clustering schemes proposed here are applied on composite multi-layers CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) radar data which covers altitude range of 0.25 to 10 km and an area spanning over hundreds of thousands $km^2$. Discrete numerical simulations show the validity of the proposed technique and that fast and accurate profiling of time series reflectivity distribution for deformable 3D radar structures is achievable.
전자후각(I-nose)시스템은, 전통적으로 음식물이나 플라스틱 제재의 생산에서 자동화된 품질관리 시스템에 사용되어 왔으나, 최근 호흡가스 등을 통해 당뇨, 호흡 및 소화기 질환과 감염 등을 검사하는 진단영역으로 그 응용분야를 확대하고 있다 이러한 질병과 연관이 없는 휘발성 유기화합물(volatile organic compound, YOC) 에 대하여 I-nose 의 센서어래이는 센서 물질과 휘발성 화합물 사이의 반응으로 인해 고유한 반응을 보이며, 신호의 profile 에 그 흔적을 남긴다. 본 연구에서는 센서어래이의 반응 신호를 profile 형태로 유지 및 분석함으로써 I-nose 의 가스시료 인식 성능을 보다 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 신호의 profile 에는 패턴인식을 위한 기존의 개별적인 특성(feature) 보다 많은 정보가 들어 있으며, 이를 가스의 구분에 효과적으로 이용하기 위해 디지털 영상처리에서 사용되는 패턴 매칭을 응용한time-profile방법을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해, 반도체 공정에 의해 제작된 16채널의 초소형 가스센서 어래이를 사용해 측정된 8종류의 각기 다른 가스시료들에 대하여, 동종 및 이종 가스간의 매칭의 정도를 산출하였다. 기존의 방법과 비교한 결과 동종과 이종 가스간의 뚜렷한 구별이 가능하여 이를 패턴인식에 사용하면 E-nose의 가스 인식 성능을 향상시킬 것으로 전망된다.
For the improvement of environmental comfort in the buildings with the blind control, the objective of this study is to prevent the direct glare caused by the daylight inlet. During the process of solar profile prediction, time are significant factors that may cause error and glare during the blind control. This research proposes and evaluates the correction and control method to minimize prediction error. For the local areas with different longitude and local standard meridian, error occurred in the process of the time conversion from local standard time to apparent solar time. In order to correct error in time conversion, apparent solar time should be recalculated after adjusting the day of year and the equation of time. To solve the problems by the potential time errors, control method is suggested to divide the control sections using the calibrated fitting-curve and this method is verified through simulations. The proposed correction and control method, which considered potential time errors by loop lop leap years, could solve the problems about direct glare caused by daylight inlet on the work-plane according to the prediction errors of solar profile. And also these methods could maximize daylight inlet and solar heat gain, because the blocked area on windows could be minimized.
It is a study on the design of a cam profile for diesel engine SOHC. It is used a reverse engineering method without the usual copy processing. It draws up the contour data from an actual cam and processes by CNC. The profile of the cam is reappeared to be up to operational specifications that are the opening and shutting time, lift, speed and acceleration of the inhalation and escape valves. While the cam operating, the noise and vibration are occurred by the sudden change of speed. The new design of cam profile is suitable fur the valve operations to be smooth. We propose the design method of a cam profile far the reappearance of an actual cam. It is proved to be the propriety about the design of the cam profile through the processing, measurement, and comparison of the cam profile.
Purpose: The purpose of this study was to offer basic data concerning the prevention of obesity for obese children to identify the relationship between their self-efficacy and the degree of performance on health promoting lifestyle profile. Method: The subjects were 148 fourth to sixth grade elementary school students in Gwang-ju, Korea during the period from September 10 to September 25, 2001. The collected data were analyzed by mean, standard deviation, t-test, ANOVA, Pearson's Correlation Coefficient and Stepwise Multiple Regression by using the SPSS program. Result: The relationship between general characteristics of subjects and self-efficacy were significant differences according to eating time(F=5.338, p=.006). The relationship between general characteristics of subjects and health promoting lifestyle profile were significant differences according to grade(F=5.615, p=.005), eating time(F=8.591, p=.000), concern about weight control(F=3.915, p=.022), experience of weight control(t=7.632, p=.006). Health promoting lifestyle profile was showed significant positive correlations with self-efficacy(r=.537, p=.000). Self-efficacy(27.6%) was the highest factor predictor health promoting lifestyle profile of obesity students. In addition to eating time, concern about weight control, explained for 33.3% in health promoting lifestyle profile. Conclusion: Results of this study point to self-dfficiency as a major factor in the health promoting behavior of childhood obesity. According to the results of this study, There is a reason to develop a health program to promote self-efficiency.
차량과 같은 이동환경에서 무선 인터넷 서비스를 사용할 때, 불필요하게 발생하는 핸드오버는 서비스 품질 저하와 시그널링 오버헤드를 유발하여 실시간 멀티미디어 서비스 제공에 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 Mobile Node (MN)가 일정한 이동패턴을 가지고 있을 때, Mobility behavior profile을 이용하여 생성한 DTMC을 이용하여 핸드오버의 발생 횟수를 감소시켜 무선 인터넷 서비스를 향상시킬 수 있는 핸드오버 방법을 제안한다. 기존 핸드오버 방법을 반복적으로 수행하며 Mobility behavior profile을 학습하고, Mobility behavior profile 에 충분한 양이 학습되면 Mobility behavior profile을 이용하여 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 생성한다. 그 이후에는 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 이용하여 핸드오버를 수행하며 Mobility behavior profile을 계속 업데이트한다. 4개의 Mobility model에서의 실험을 통하여 평균 핸드오버 횟수와 평균 RSSI값, 그에 따른 Throughput을 비교한다.
SRS는 특정 센서 네트워크 및 센서 유형에 독립적으로 센서 데이터의 의미를 모바일 기기에 즉시적으로 처리하기 위해 제안되었다. 하지만 새로운 센서 데이터를 수신할 때 마다 센서 데이터 검사 연산을 반복적으로 수행하게 되어 성능 저하를 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 프로파일 기반 SRS가 제안되었다. 앱 프로파일 기반 SRS는 프로파일을 통해 SRS 문제점을 개선하였으나 가상 시뮬레이션 환경에서 실험이 이루어졌으며 이 후 실시간 환경에서 실험을 하였으나 동적인 다양한 요소들을 고려하여 실험하지 못했다. 따라서 이 논문은 사용자의 이동성, 센서 밀집도 등의 인자를 고려하여 실험 평가를 실제 환경에서 수행하고 실험 결과의 분석을 통해 앱 프로파일 기반 SRS의 성능을 평가한다. 그 결과 앱 프로파일 기반 SRS는 밀집도와 센서의 종류에 큰 영향을 받으며, 센서 노드 수는 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다.
Google은 2009년 Bytecode로 구성된 Dex(Dalvik Executable)를 Dalvik Runtime의 Interpreter가 실행하는 형태의 Android를 공개하였다. 이후로 Interpreter 실행 속도 개선을 위해 JIT(Just-in-time) 컴파일 기술을 적용하였고 Lollipop(Android 5.0)부터는 Dalvik Runtime을 대체하여 ART Runtime을 제공하여 AOT(A head-of-time) 컴파일 지원을 통해 앱 설치 이후부터 Bytecode가 아닌 Native code로 동작하도록 함으로써 성능을 높일 수 있게 되었다. 하지만 앱 설치/업데이트 시점에 모든 대상을 컴파일하는 AOT 컴파일은 시간이 오래 걸리고 메모리/CPU 자원을 많이 사용함에 따라 느려지고 발열을 유발하여 사용자 불편함을 초래하였다. 시간이 지날수록 더 복잡하고 큰 코드를 지닌 앱들이 많이 등 장함에 따라 AOT 컴파일로 인해 발생하는 문제들이 더 많이 발생하게 되었고, Nougat(Android 7.0)부터는 이를 개선하여 AOT 컴파일을 앱 설치/업데이트 시점에 모두 수행하지 않고 최적화 시점을 나중으로 미루고 실제 사용자의 사용 기록인 Profile을 사용하는 Profile-guided 컴파일 방법을 통해 문제를 회피하고 있다. 이 연구에서는 앱 실행 속도를 설치 직후부터 개선할 수 있도록 하기 위해 Profile에 따른 앱 실행 속도의 특성을 파악하여 앱 실행 속도를 개선할 수 있는 Profile을 앱 개발 시점에 자동 생성하는 방법과 자동생성한 프로파일을 APK에 포함하고 앱 설치/업데이트 시점에 활용하여 최적화를 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 앱 설치 시점에 Profile에 기반하여 선택적으로 컴파일할 수 있으므로 설치 시점에 발생하는 사용자 불편을 최소화할 수 있으며 앱 설치 이후 Native code 실행을 통해 앱 실행 속도를 최초 실행부터 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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