공간 객체를 변경하기 위한 모바일 트랜잭션은 단절 상태에서 지역 데이터를 변경하는 긴 트랜잭션이다. 모바일 트랜잭션이 회복할 때 단절 상태로 인하여 회복 시점보다 먼저 완료된 다른 트랜잭션의 쓰기 집합을 읽을 수 없기 때문에 회복된 트랜잭션이 충돌할 수 있다. 그러나 만약 회복된 긴 트랜잭션을 변경 충돌 때문에 철회하면 회복된 데이터를 포함한 모든 변경 데이터를 취소해야 하기 때문에 장애가 발생한 모바일 트랜잭션의 회복 기법으로 적합하지 않다. 이 논문에서는 회복된 모바일 트랜잭션이 변경 충돌로 인해 철회되는 것을 줄이기 위하여 다른 트랜잭션의 쓰기 집합에서 외래충돌가능객체를 검색하는 회복 기법을 제안한다. 외래충동가능객체는 회복 시점보다 먼저 완료된 다른 트랜잭션이 변경한 객체로서 회복된 트랜잭션이 변경한 객체와 충돌 가능한 객체이다. 제안한 기법은 회복할 때 외래충돌가능객체를 최근 검사점 상태의 읽기 집합과 함께 읽기 때문에 회복된 트랜잭션이 변경 충돌이 발생하지 않도록 객체를 재변경할 수 있다.
다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.
기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.
The parameters of civil engineering structures have time-variant characteristics during their service. When extremely large external excitations, such as earthquake excitation to buildings or overweight vehicles to bridges, apply to structures, sudden or gradual damage may be caused. It is crucially necessary to detect the occurrence time and severity of the damage. The unscented Kalman filter (UKF), as one efficient estimator, is usually used to conduct the recursive identification of parameters. However, the conventional UKF algorithm has a weak tracking ability for time-variant structural parameters. To improve the identification ability of time-variant parameters, an adaptive UKF with forgetting factor (AUKF-FF) algorithm, in which the state covariance, innovation covariance and cross covariance are updated simultaneously with the help of the forgetting factor, is proposed. To verify the effectiveness of the method, this paper conducted two case studies as follows: the identification of time-variant parameters of a simply supported bridge when the vehicle passing, and the model updating of a six-story concrete frame structure with field test during the Yangbi earthquake excitation in Yunnan Province, China. The comparison results of the numerical studies show that the proposed method is superior to the conventional UKF algorithm for the time-variant parameter identification in convergence speed, accuracy and adaptability to the sampling frequency. The field test studies demonstrate that the proposed method can provide suggestions for solving practical problems.
본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 잡음 제거 (NS, noise suppression)가 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression)의 후처리단으로 결합하여 사용되는 구조에서 발생하는 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 마이크로폰 입력신호의 음성부재확률 (SAP, speech absence probability)을 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 따라서 제안된 기법에서는 반향 억제 후 신호에서 잡음전력 갱신을 위한 SAP를 추출하는 대신 입력신호에 대한 SAP를 NS 알고리즘에 적용함으로서 잡음 제거기가 반향 억제 후 왜곡된 잡음 스펙트럼 구간에서는 잡음전력을 갱신하지 않도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.
The equipment of industrial robot in manufacturing and assembly lines has rapidly increased. In order to achieve high productivity and flexibility, it becomes very important to develop the visual feedback control system with Off-Line Programming System(OLPS). We can save much efforts and time in adjusting robots to newly defined workcells by using OLPS. A proposed visual calibration scheme is based on position-based visual feedback. The calibration program firstly generates predicted images of objects in an assumed end-effector position. The process to generate predicted images consists of projection to screen-coordinates, visible range test and construction of simple silhouette figures. Then camera images acquired are compared with predicted ones for updating position and orientation data. Computation of error is very simple because the scheme is based on perspective projection which can be also expanded to experimental results. Computation time can be extremely reduced because the proposed method does not require the precise calculation of tree-dimensional object data and image Jacobian.
System identification of real-scale structure is performed using forced vibration test. There exist various techniques available for identifying the dynamic characteristis of structures using dynamic and static measurements. In this study, The finite element(FE) model of the structure is analytically constructed using ANSYS and the model was updated using the results experimentally measured by the forced vibration test. forced vibration tests showed that Hybrid Mass Damper induced floor responses coincided with the earthquake induced ones which was numerically calculated based on the updated FE model.
In this paper an extension to the method for the identification of mechanical parameters of nonlinear systems proposed in Breccolotti and Materazzi (2007) for MDoF systems is presented. It can be used for damage identification purposes when damage modifies the linear characteristics of the investigated structure. It is based on the following two main features: the solution of the Fokker-Planck equation that describes the response probabilistic properties of the system when it is excited by external Gaussian loads; and a model updating technique that minimizes the differences between the response of the actual system and that of a parametric system used to identify the unknown parameters. Numerical analysis, that simulate virtual experimental tests, are used in the paper to show the capabilities of the method and to analyse the conditions required for its application.
최근 개발 도입되고 있는 첨단항해계기와 관련된 새로운 기술, 관련 국제기준과 세계주요해양대학의 항해계기 관련 교육현황을 분석하였다. 그리고, 분석결과를 바탕으로 새로운 전자항해교육을 위한 교과목의 세부 요목을 제시하였다. 이것은 시대적 흐름을 반영한 해기교육과정의 편성과 해기면허시험의 세부요목을 설정하는데 참고 자료로서 충분히 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 대유역의 유량예측을 위한 수공학적 모형 시스템을 개발하는데 있다. 이 시스템은 각각의 부분유역에서의 기상학적, 수문학적 입력자료를 바탕으로 하천유량을 예측하는 개념적인 수문학적 강우유출모형과 각부분유역의 예측유량을 입력치로 하여 하도홍수추적을 하는 수리학적 모형으로 구성되어 있다. 실시간 해석시 새로운 관측자료로부터 모형의 상태변량을 최적화 할 수 있는 효율적인 상태변량 추정자가 사용되었다. 실시간 유량예측을 위해서 본 연구에서 개발된 모형을 적용하여 본 결과, 예측가능시간이 짧은 경우 대유역의 실시간 유량예측모형으로서 타당한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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