본 연구에서는 경기도 안산시 단원구 대부도에서 발굴된 대부도2호선의 목부재와 초본류의 수종분석과 방사성탄소연대분석을 통해 사용된 목재의 재질과 고선박이 난파된 시기를 추정하고자 하였다. 수종분석을 통해 선체부재로 사용된 목재는 모두 소나무속의 경송류로 식별되었으며, 기타 선체부재와 나무못은 경송류, 밤나무속, 참나무속 상수리나무아속 상수리나무류, 느티나무, 오리나무속의 사용을 확인하였다. 동반 출토된 목제빗과 참빗은 단풍나무속과 대나무아과로 확인되었고, 밧줄은 칡으로 만들어졌음이 밝혀졌다. 선수재와 받침목 그리고 씨앗류(감씨)의 방사성탄소연대측정과 위글매치 분석을 통해 대부도2호선은 AD 1151~1224년 사이에 난파된 것으로 밝혀졌다. 이 고선박은 12~13세기 초중반에 난파되었음을 시사한다. 이는 출토된 도자기의 편년과 일치하는 결과이다.
Six-port 위상 상관기는 한 개의 divider와 세 개의 coupler로 구성되어 진다. 일반적인 wilkinson power divider와 $90^{\circ}$ hybrid coupler를 결합하여 제작시 10% 미만의 대역특성을 갖는다. 본 논문에서는 대역폭이 33%인 2 section power divider와 15%인 external matching $90^{\circ}$ hybrid coupler 세 개를 이용하여 six-port 위상 상관기를 시뮬레이션 후 제작하였다. ADS를 이용한 시뮬레이션 결과 중심 주파수 2.5GHz에서 RF port, LO port 모두 15%의 대역폭을 얻을 수 있었다. 이러한 시뮬레이션 결과를 바탕으로 실제 제작한 six-port 위상 상관기는 손실이 증가 하였으나 비슷한 대역폭(600MHz)을 얻을 수 있었다. 또 이 구간에서의 위상 오차는 약 $5^{\circ}$로 양호한 특성을 얻었다.
We propose the VS3-NET model to solve the task of question answering questions with machine-reading comprehension that searches for an appropriate answer in a given context. VS3-NET is a model that trains latent variables for each question using variational inferences based on a model of a simple recurrent unit-based sentences and self-matching networks. The types of questions vary, and the answers depend on the type of question. To perform efficient inference and learning, we introduce neural question-type models to approximate the prior and posterior distributions of the latent variables, and we use these approximated distributions to optimize a reparameterized variational lower bound. The context given in machine-reading comprehension usually comprises several sentences, leading to performance degradation caused by context length. Therefore, we model a hierarchical structure using sentence encoding, in which as the context becomes longer, the performance degrades. Experimental results show that the proposed VS3-NET model has an exact-match score of 76.8% and an F1 score of 84.5% on the SQuAD test set.
Recently, two degrees of freedom PID control systems have attracted attention, because of their better process control quality for both set point variable tracking and disturbance resistivity than that of conventional PID control systems. This paper describes a new auto-tuning method for the two degrees of freedom PID control system based on a newly developed model matching method in the frequency domain. This new method has been introduced into a two degrees of freedom PID auto-tuning controller, named AdTune TOSDIC-21D8. The superior features of the controller and the results of field tests Are presented.
웹 상의 메타 검색 엔진, Push 프로그램 그리고 에이전트와 같은 웹 기반 응용 프로그램들은 웹 문서의 취득과 자동 필터링에 대한 능력을 필요로 한다. 이를 위한 인터페이스의 지식들은 대부분 코드 내에서 ad-hoc으로 구현되어 왔다. 본 논문에서는 취득된 웹 문서를 전처리하고 원하는 정보를 추출하기 위한 방법을 제시하고, 웹 상위 신문 기사에 대한 검색으로 실험해 보았다. 검색 시스템은 웹 문서의 전처리 과정을 통해 필요한 정보에만 집중할 수 있고, 아주 적은 양의 일반화된 지식을 토대로 원하는 정보를 용이하게 찾을 수 있었으며, 또한 웹 문서의 형식이 바뀌더라도 크게 영향을 받지 않으며, 새로운 웹사이트의 추가도 용이하였다. 본 논문의 방법으로 구현된 신문 기사 검색 시스템은, URL과 아주 적은 양의 지식만으로도, 10 개의 신문 웹사이트에서 문서를 가져와 효과적으로 해석할 수 있었다. 본 논문의 방법은 메타 검색 엔진이나, 잡지나 신문 기사 정보의 푸쉬(Push) 솔루션, 또는 상품 정보 검색 시스템 등의 설계에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 사용자가 즉석에서 연주한 곡에 대응하는 춤 동작을 자동으로 생성하는 기술을 제안한다. 본 기법은 먼저 댄서로부터 모션 캡쳐 받은 춤 시퀀스를 분절화한 후 사용자가 신디사이저를 통해 직접 연주하여 얻은 MIDI 데이터를 분석해 음악에서의 특징점을 추출한다. 그리고 분절화 한 모션의 세그먼트들을 음악에 맞춰 다시 배열하여 새로운 춤 시퀀스를 생성함으로써 사용자가 연주한 음악과 어울리는 춤 동작을 자동으로 생성한다. 이를 위해 세 단계의 작업을 수행하게 되는데, 첫 번째 단계에서 모션 캡쳐를 통해 얻게 된 데이터에서 캐릭터의 위치와 자세를 기준으로 하여 긴 시퀀스를 의미 있는 작은 춤 동작으로 분절화한다. 두 번째 단계에서는 사용자의 연주를 통해 획득한 MIDI를 분석하여 특징점을 추출하고, 마지막 단계에서는 이를 바탕으로 음악에 기반한 음악과 동작을 합성한다. 본 연구는 음악과 댄스의 리듬감이 파괴되지 않도록 합성함으로써 우리의 연구는 기존 연구에 비해서 훨씬 자연스러운 춤 시퀀스를 결과물로 만들어 낸다.
본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 변형된 Census 변환과 적응적 윈도우를 이용한 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 영역 기반 기법으로 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위해 탐색 화소 주변 영역의 기울기를 계산하여 윈도우의 크기 및 모양을 적응적으로 결정하고, 윈도우 영역의 정합 비용 함수는 변형된 Census 변환과 AD 연산 결과의 가중합으로 구한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.
본 연구의 목적은 광고 캠페인이 소셜 네트워크에서 어떻게 확산되고 있으며, 광고의 핵심 요인인 광고모델이 확산에 어떤 역할을 하는지 그 패턴과 양상을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구 목적을 달성하기 위해 국내 맥주 브랜드인 '클라우드(Kloud)'를 수집 키워드로 하여 텍스트마이닝과 소셜 네트워크 분석을 실시하였다. 구체적으로 '클라우드' 광고의 영향이 어떻게 SNS에 나타나는지 살펴보기 위해, '설현'이 광고모델로 처음 등장한 'Good Body' 광고 집행 이후 2달 간 네이버 블로그와 카페의 소셜 데이터를 수집하여 분석하였다, 그 결과, 광고 이후 클라우드에 대해 '?고 트렌디한 스타일', '맥주 브랜드', '맥주와 어울리는 음식', '럭셔리한 맥주 음용 장소', '여가 트렌드', 'SNS 활동' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 또한 클라우드 광고 모델 '설현' 역시 모델 이미지를 브랜드에 전이시키는 동시에 광고의 USP 및 브랜드명을 잘 전달하고 있는 것으로 나타나, 광고 모델이 소셜 미디어 상에서 광고와 브랜드의 확산에 영향을 주는 주요 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 광고 캠페인의 SNS 상의 확산 구조와 패턴을 밝혀냄으로써 광고 캠페인의 효율적인 운영 관리에 실무적인 기여를 했다는 의의를 갖는다.
기존의 six-port 위상 상관기는 한 개의 Wilkinson power divider와 세 개의 $90^{\circ}$ Hybrid coupler로 구성된다. 일반적으로 Wilkinson power divider의 대역폭은 최대 18%이고 $90^{\circ}$ hybrid coupler의 대역폭은 최대 10%이기 때문에 기존 six-port 제작시 10% 미만의 대역 특성을 갖는다. 본 논문에서는 대역폭이 33 %인 2 단 Wilkinson power divider와 15 % 대역폭 향상을 갖는 정합된 $90^{\circ}$ hybrid coupler를 이용하여 six-port 위상 상관기를 중심 주파수 2.5 GHz에서 설계 및 제작하였다. ADS를 이용한 시뮬레이션 결과 제안된 six-port 위상 상관기의 RF port와 LO port에서의 대역폭이 약 14% 증가하였으며, 실제 제작한 six-port 위상 상관기의 대역폭은 시뮬레이션 결과와 비슷하게 약 12% 이었다. 또한 대역폭내의 최대 위상 오차와 삽입 손실은 각각 $6^{\circ}$와 2.5 dB를 얻을 수 있었다.
최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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