이 연구는 심우주 추적망(Deep Space Network) 측정 시스템의 구현을 위한 한국형 심우주 항법 예비 소프트웨어(Korean Deep Space Orbit Determination Program version 1; K-DSODP ver.1)의 개발을 목표로 한다. 연구의 주 내용은 심우주 항법을 위한 기초 기술 연구로 지구로부터 달까지 진행하는 탐사선의 궤적 추정에 대한 것이며, 연구의 시작에 앞서 사용될 관측 데이터를 얻기 위해 한국형 심우주 항법 관측데이터 생성 소프트웨어(Korean Deep Space Observation Data Generation Program version 1; K-DSODGP ver.1)를 개발하여 사용하였다. 임의의 잡음이 추가된 가상의 관측 데이터를 생성한 후, 이 관측 데이터를 실제 궤도로 상정하여 기하학적인 관측 모델을 수립하였고, 일정한 시간 간격동안 모은 임의의 관측 데이터를 가지고 궤도 결정을 수행하여 추정된 궤도를 전파하였다. 궤도 결정 알고리즘을 구성하기 위해 기본적인 좌표계, 탐사선에 미치는 지구의 중력에 대한 동역학 모델, 천체력과 탐사선의 동역학 모델로 구성된 관측 모델들을 유도하였으며, 탐사선의 위치와 속도를 추정하는 과정에서 가중치 최소 자승법을 적용하여 추정 궤도와 실제 궤도의 최소화를 유도하였다. 이러한 일련의 과정을 통해 요구한 시각의 탐사선의 위치와 속도를 결정하는 궤도결정 시스템을 구현하였고, 궤도 결정 시스템의 성능을 평가하기 위해 전파된 궤도와 실제 궤도의 차이를 분석하였다. 결과적으로 300초마다 관측데이터를 받을 경우, 2일 이상의 궤도결정 시간간격을 상정했을 때 평균 오차는 각각 약 0.26km RMS(range), 6.84km/s RMS(range-rate) 이내의 결과를 얻었고, 600초마다 관측데이터를 받을 경우, 평균 오차는 각각 약 0.30km RMS (range), 6.35km/s RMS(range-rate) 이내의 안정적인 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 통하여 추후 심화된 심우주 항법 소프트웨어 개발을 위한 기반이 마련될 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1274-1278
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2010
우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 구성되어 있다. 현재 국내에서는 홍수유출 해석 시 집중형 모형을 주로 이용하고 있다. 집중형 모형은 대개 유역 최하류 지점의 유출구를 기준으로 홍수유출 해석 모형의 매개변수 추정 및 검증이 이루어지며, 유역의 매개변수를 소유역별로 동일하게 가정하여 입력 자료를 구성한다. 따라서 산지하천 유역의 홍수유출 해석 및 예측 시 경사가 급하고 고도가 높으며 집중시간이 빠른 산지하천의 지형적 요소 및 특징을 적절히 고려하지 못하여 정확한 예측 및 해석을 하는데 어려움이 발생한다. 분포형 모형은 하나의 유출구가 아닌 임의의 지점에서 홍수유출 해석이 가능하며, 강우자료 입력 시 유역 평균강우가 아닌 분포형 강우, 즉 역거리자승법, 크리깅 기법 등을 사용하여 분포형 강우로 변환한 지점강우와 레이더 강우를 사용하여 보다 정확한 홍수유출 해석이 가능하다. 그리고 분포형 모형은 입력하는 모든 매개변수를 지형 자료에서 추출하여 사용하기 때문에 인공적인 해석을 배제할 수 있어 인위적인 오차를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 평창강 상류유역을 시험유역으로 선정하여 연구를 수행하였으며, 분포형 모형의 하나인 $Vflo^{TM}$를 사용하여 홍수유출해석을 수행하였다. 지형자료만을 사용하여 특정 지점이 아닌 유역 내 임의 지점의 홍수유출량과 집중시간, 홍수위를 산정할 수 있어 산지하천에서 돌발적으로 발생하는 홍수를 신속하게 예측할 수 있었다. 또한 임의의 지점에서의 설계홍수량을 손쉽게 산정하여 수공구조물 설계 시 이용할 수 있으므로 홍수에 의한 인적 물적 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.565-568
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2018
본 연구에서는 Lasso Regression을 기반으로 하여 지역 경제 성장과 비만율을 예측한다. 연구는 3단계로 나누어 진행된다. 우선 지역성장을 대변할 수 있는 가상의 GDP 수치를 구한다. 그 다음 가상의 GDP 수치와 비만율 데이터를 이용하여 학습모델을 만든다. 마지막으로 이전의 데이터를 이용하여 앞으로의 성장을 예측하고 학습모델에 적용하여 비만율을 예측한다. 본 연구의 데이터는 학습데이터와 실험데이터를 구성된다. 학습데이터로는 국내의 8도 중 하나인 강원도의 데이터를 이용하며 실험데이터로는 강릉과 원주의 데이터를 이용한다. 평가 비교 대상으로는 과거의 흐름을 반영하는 최소자승법 예측기법을 선정하여 비교한다. 연구 결과 강릉의 경우 비교 데이터와의 오차율 평균은 1.22%로 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법이 과거의 흐름을 기반으로 작성됨을 알 수 있다. 하지만 단순히 과거의 흐름만을 통해 예측하는 것은 여러 요소가 복합적으로 작용하는 비만율 예측에 알맞지 않기 때문에 본 연구 방법이 유의미하다고 여겨진다.
In this paper, we address the target positioning performance of Multi-Static sonar with respect to target positioning method and measurement error. Based on the analysis on two candidate solution approaches, namely, Least Square (LS) using range and angular information simultaneously and Maximum Likelihood (ML) using only range information as the existing information fusion methods for possible application to Multi-Static sonar, we propose to employ ML using range and angular information. Assuming that each sensor can receive range and angular information, we conduct representative comparison experiments over the existing and proposed methods under various measurement noise scenarios. We also investigate the target positioning performance according to number of sensors, distance between transmitter and receiver. According to the experimental results, RMSE of the proposed ML with distance and direction information is found to be more superior to ML using distance alone and to LS in case distance between transmitter and receiver is longer and number of receiver is smaller.
Purpose: Cross-modality coregistration of positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MR) could enhance the clinical information. In this study we propose a refined technique to improve the robustness of registration, and to implement more realistic visualization of the coregistered images. Materials and Methods: Using the sinogram of PET emission scan, we extracted the robust head boundary and used boundary-enhanced PET to coregister PET with MR. The pixels having 10% of maximum pixel value were considered as the boundary of sinogram. Boundary pixel values were exchanged with maximum value of sinogram. One hundred eighty boundary points were extracted at intervals of about 2 degree using simple threshold method from each slice of MR images. Best affined transformation between the two point sets was performed using least square fitting which should minimize the sum of Euclidean distance between the point sets. We reduced calculation time using pre-defined distance map. Finally we developed an automatic coregistration program using this boundary detection and surface matching technique. We designed a new weighted normalization technique to display the coregistered PET and MR images simultaneously. Results: Using our newly developed method, robust extraction of head boundary was possible and spatial registration was successfully performed. Mean displacement error was less than 2.0 mm. In visualization of coregistered images using weighted normalization method, structures shown in MR image could be realistically represented. Conclusion: Our refined technique could practically enhance the performance of automated three dimensional coregistration.
본 연구에서는 2007-2009년에 간호학과 및 스포츠과학부 해부학 강의에 있어 가상강의를 실시하였고 이에 따른 학생들의 가상강의 컨텐츠의 만족도와 가상강의실 활용빈도에 따른 학업성취도와의 상관관계를 분석하였다. 2007-2009학년도 1학기 해부학 강의를 가상강의 방식으로 수강한 2개 학과 231명을 대상으로 강의 종료 후 가상강의실 게시판 및 컨텐츠 활용 빈도, 개별 설문조사, 학기말 성적을 확보하여 상호간의 상관관계를 분석하였다. 각 학과별 일반 특성을 보기 위하여 연속 변수의 경우 평균과 표준오차를, 범주형 변수의 경우 그 분포 퍼센트를 이용하여 제시하였다. 학과별로 모든 학생들의 총점을 3분위수로 구분하여 낮음, 중간, 높음으로 분류하였으며, 조사된 모든 변수들의 일반 선형성을 GLM 모델을 이용하여 검증하였다. 사후 검증은 최소자승법을 이용하여 실시하였으며, 이를 이용하여 각각의 세부 집단별 점수 차이에 대한 유의성을 평가하였다. 관련 항목들 간 상관성 분석을 위하여 스피어만 상관계수를 이용하여 p 값 0.05를 기준으로 유의성 검증을 실시하였다. 모든 통계분석은 SAS 9.12 버전을 이용하여 분석하였다. 설문 대상자들은 학과와 해부학 성적에 상관없이 가상강의 전반에 대해 높은 만족도를 가졌다. 해부학 성적이 좋을수록 가상강의실 접속횟수가 유의하게 높았다. 아울러 해부학 성적이 좋을수록 난이도가 낮고 흥미도는 높게 나타났다. 또한 평가 요인들 간의 상관관계를 분석한 결과, 가상강의의 만족도는 흥미도와 전공과의 연계성과 밀접한 관련이 있었다. 가상강의 게시판을 통한 과제물 관리, 질의응답에 대한 적절성에 대해서는 성적에 따라 일부 유의한 차이가 나타났으나 높은 만족도를 나타내었다. 결론적으로 건강 및 의료 전공자들을 위한 해부학 강의에 있어 가상강의의 도입과 적용은 성공적이었으며, 이는 해부학 전공 교수진이 매우 부족한 현실에서 해부학 강의의 질적 저하를 막고 효율적인 교육을 위한 대안이 될 것으로 판단된다. 단, 해부학 가상강의 컨텐츠의 개선, 자료 보강 및 가상강의의 접근성 확보는 시급히 개선해야할 과제로 남아 있다.
The objective of this study was to develop models for the predict of the milk properties (fat, protein, SNF, lactose, MUN) of unhomogenized milk using the visible and near-infrared (NIR) spectroscopic technique. A total of 180 milk samples were collected from dairy farms. To determine optimal measurement temperature, the temperatures of the milk samples were kept at three levels ($5^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $40^{\circ}C$). A spectrophotometer was used to measure the reflectance spectra of the milk samples. Multilinear-regression (MLR) models with stepwise method were developed for the selection of the optimal wavelength. The preprocessing methods were used to minimize the spectroscopic noise, and the partial-least-square (PLS) models were developed to prediction of the milk properties of the unhomogenized milk. The PLS results showed that there was a good correlation between the predicted and measured milk properties of the samples at $40^{\circ}C$ and at 400~2,500 nm. The optimal-wavelength range of fat and protein were 1,600~1,800 nm, and normalization improved the prediction performance. The SNF and lactose were optimized at 1,600~1,900 nm, and the MUN at 600~800 nm. The best preprocessing method for SNF, lactose, and MUN turned out to be smoothing, MSC, and second derivative. The Correlation coefficients between the predicted and measured fat, protein, SNF, lactose, and MUN were 0.98, 0.90, 0.82, 0.75, and 0.61, respectively. The study results indicate that the models can be used to assess milk quality.
The characteristics of 23 MV photon beam have been presented with respect to clinical parameters of central axis depth dose, tissue-maxi mum ratios, scatter-maximum ratios, surface dose and scatter correction factors. The nominal accelerating potential was found to be $18.5\pm0.5$ MV on the central axis. The half-value layer (HVL) of this photon beam was measured with narrow beam geometry from central axis, and it has been showed the thickness of $24.5\;g/cm^2$. The tissue-maximum ratio values have been determined from measured percentage depth dose data. In our experimental dosimetry, the surface dose of maximum showed only $9.6\%$ of maximum dose at $10\times10\;cm^2$, 100 cm SSD, without blocking tray in. The TMR'S of $0\times0$ field size have been determined to get average $2.3\%$ uncertainties from three different methodis; are zero effective attenuation coefficient, non-ilnear least square fit of TMR's data and effective linear attenuation coefficient from the HVL of 23 MV photon beams of dual energy linear accelerator.
To reveal shear-wave velocities ($v_s$) and site characterization of Wonju, Korea, Rayleigh waves were recorded at 78 sites of lower altitude using 12 to 24 4.5-Hz vertical geophones for 20 days during the period of February to September 2013. Dispersion curves of the Rayleigh waves obtained by the extended spatial autocorrelation method were inverted using the damped least-squares method to derive $v_s$ models. From these 1-D models, the average $v_s$ to a depth of 30 m ($v_s30$), $v_s$ of weathered rocks, depths to these basement rocks, and average $v_s$ of the overburden layer were derived to be $16.3{\pm}0.7m$, $576{\pm}8m/s$, $290{\pm}7m/s$, and $418{\pm}13m/s$, respectively, in the 95% confidence range. To determine adequate proxies for $v_s30$, we computed correlation coefficients of $v_s30$ with topographic slope (r = 0.46) and elevation (r = 0.43). An empirical linear relationship is presented as a combination of individually estimated $v_s30$ with weighting factors of 0.45, 0.45, and 0.1 for topographic slope, elevation, and mapped lithology, respectively. Due to a weak correlation between $v_s30$ obtained from inversion of dispersion curves and the proxy-based estimation (r = 0.50), however, the relatively large error range should be considered for applications of this relationship.
Low, Kah Hin;Zain, Sharifuddin Md.;Abas, Mhd. Radzi;Misran, Misni;Mohd, Mustafa Ali
Journal of the Korean Chemical Society
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v.53
no.6
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pp.717-726
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2009
Multivariate models were developed for the simultaneous spectrophotometric determination of copper (II), nickel (II) and zinc (II) in water with 1-(2-thiazolylazo)-2-naphthol as chromogenic reagent in the presence of Triton X-100. To overcome the drawback of spectral interferences, principal component regression (PCR) and partial least square (PLS) multivariate calibration approaches were applied. Performances were validated with several test sets, and their results were then compared. In general, no significant difference in analytical performance between PLS and PCR models. The root mean square error of prediction (RMSEP) using three components for $Cu^{2+}$, $Ni^{2+}$ and $Zn^{2+}$ were 0.018, 0.010, 0.011 ppm, respectively. Figures of merit such as sensitivity, analytical sensitivity, limit of detection (LOD) were also estimated. High reliability was achieved when the proposed procedure was applied to simultaneous determination of $Cu^{2+}$, $Ni^{2+}$ and $Zn^{2+}$ in synthetic mixture and tap water.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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