Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.
We present the properties of circumnuclear gas associated with the AGN located in the center of Abell 1644-South. A1644-S is the main cluster in a merging system, which is also known for gas sloshing in its core as seen in X-ray. The X-ray emission of A1644-S shows a rapidly declining profile, indicating the presence of cooling gas flow. This flow of cool gas may fuel the supermassive black hole embedded in the brightest cluster galaxy, leading to the activation of the central AGN. Indeed, we find a parsec-scale bipolar jet feature in the center of A1644-S in our recent KaVA observation, which implies that its central AGN is likely to have been (re)powered quite recently. In order to verify the hypothesis that cooling gas flow in the cluster core can (re)activate the central AGN, we probe the cold gas properties of the central 1 kpc region of A1644-S using the archival VLA and ALMA data. Based on the spatially resolved morphology and kinematics of HI and CO gas, we challenge to identify inflow/outflow gas streams and clumps. We study the role of circumnuclear cool gas in fueling the centrally located cluster AGN in the cool-core environment. We also discuss how the feedback due to the (re)powered AGN affects the surrounding medium.
본 논문에서는 위상 ATM 네트워크에서 장거리 의존성(Long-Range Dependent) VBR 트래픽이 존재할 경우에 있어서 ABR 서비스를 통한 비디오 트래픽의 성능에 대하여 고찰하였다. 인터넷을 이용하는 트래픽 중 압축/부호화된 비디오 트래픽이 급증하고 있는 가운데 제한된 네트워크 자원을 이용하여 이러한 비디오 트래픽들의 효과적인 전송을 위한 연구가 다각적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 ATM 네트워크에서 ABR 서비스를 이용한 비디오 서비스 전송에 대해, 특별히 갈수록 무선 통신을 이용한 서비스가 확산되고 있는 것을 고려하여 위성 ATM 네트워크 환경에서 여러 문제점들을 고찰하였다. ATM 포럼에서 제정된 서비스들 중에 비디오 트래픽 전송을 위해 CBR 혹은 VBR 서비스가 있지만, 데이터 서비스를 우선으로 하는 ABR 서비스는 약간의 대역폭, 즉 최소셀율 (Minimum Cell Rate: MCR) 만으로도 연결이 설정되며, 특히 피드백 매커니즘을 이용하여 소스의 데이터 전송률을 조절할 수 있으므로 네트워크의 부하에 따라 비디오 서비스의 질을 조절할 수 있는 응용에서는 커다란 장점을 가지게 된다. 본 논문에서 사용된 장거리 의존성 VBR 트래픽으로? 압축된 비디오 소스가 사용되었다. 이 압축된 비디오 소스는 MPEG-2 전송 스트림과 유사하도록 모델링 되어 진다. MPEG-2 압축된 비디오 트래픽 스트림은 다른 비트률을 갖는 세 개의 다른 종류의 프레임 즉, I-프레임, P-프레임, B-프레임으로 구성된다. 따라서 네트워크가 혼잡 상태일 경우에는 위와 같은 MPEG 비디오 스트림의 특성을 이용하여 송신측의 셀 전송을 조절하여 서비스의 질을 조절함으로 미연에 셀 손실을 막는 방법을 사용할 수 있다. 우선 순위가 높고 사용 대역폭에서의 높은 변이를 가진 VBR 트래픽으로 인하여 TCP 트래픽을 전송하는 ABR 트래픽들이 사용할 수 있는 대역폭의 용량변이가 매우 높다. 따라서 요구되는 서비스의 질(QoS: Quality of Service)을 만족하기 위하여 스위치에서 많은 버퍼가 필요하다. 더욱이 피드백 지연이 큰 위성 ATM 네트워크에서는 지연에 비례하는 만큼의 버퍼를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 변이가 심한 VBR 트래픽이 존재할 경우에 스위치에서 ABR 트래픽을 위해 필요한 버퍼에 대하여 EFCI와 ER 스위치(ERICA+)와 같이 서로 다른 구조를 가진 ABR 스위치들 간의 비교 뿐 아니라 VBR 트래픽이 ON-OFF 인 경우 痼?비교도 이루어진다.
본 논문에서는 키넥트 센서를 기반으로 한 휘트니스(Fitness) 동작의 정확성을 피드백 하는 윈도우 애플리케이션 KITNESS를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션의 특징은 키넥트의 카메라와 관절 인식 센서를 활용하여 사용자가 정확한 휘트니스 자세로 운동할 수 있도록 피드백을 주는 것이다. 이때 키넥트의 IR Emitter와 IR Depth Sensor를 이용하여 사용자와 키넥트 간의 거리를 측정하고, 사용자의 관절 위치인 조인트(Joint)와 각 관절의 스켈레톤(Skeleton) 데이터를 측정한다. 이러한 데이터를 이용하여 사용자의 관절 위치와 자세마다 일정 거리를 계산하고 자세의 정확도를 판단한다. 그리고 키넥트의 RGB 카메라를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 구현한다. 즉, 사용자의 자세가 정확하면 스켈레톤 정보를 초록색 선으로 표시하고, 정확하지 않으면 정확하지 않은 부분을 빨간색 선으로 표시하여 직관적으로 알려준다. 사용자는 이 애플리케이션을 통하여 운동하는 자세의 정확도를 피드백 받기 때문에 혼자서도 정확한 자세로 운동할 수 있다. 이 애플리케이션은 운동 부위를 목, 허리, 다리 세 가지 영역으로 분류하고, 각 운동 부위의 자세에서 관절이 겹쳐서 키넥트가 인식하지 못하는 자세를 제외함으로써 키넥트의 인식률을 높인다. 그리고 애플리케이션 종료 시에는 마지막 운동 모습을 이미지로 5초간 보여줌으로써 성취감을 고취시키고 지속적으로 운동할 수 있도록 구현한다.
스마트폰과 태블릿과 같은 스마트 기기의 발달과 사용이 증가함에 따라, 모바일 기기를 기반으로 한 모바일 어플리케이션 시장이 급속도로 커지고 있다. 모바일 어플리케이션 사용자는 어플리케이션을 사용 경험을 공유하고자 리뷰를 남기는데, 이를 분석하면 소비자들의 다양한 니즈를 파악할 수 있고 어플리케이션 개발자들은 소비자들이 작성한 리뷰를 통해 애플리케이션의 개선을 위한 유용한 피드백을 받을 수 있다. 그러나 소비자들의 남기는 많은 양의 리뷰를 수작업으로 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용을 지불해야하기 때문에 이를 최소화 할 방안을 마련할 필요성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 구글 플레이스토어(Google PlayStore)의 배달 어플리케이션 사용자 리뷰를 수집한 후 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 어플리케이션 기능 장점, 단점, 기능 개선 요청, 버그 보고의 4가지 범주로 분류하는 방법을 제안한다. 연구 결과, Hugging Face의 pretrain된 BERT기반 Transformer모델의 성능의 경우 위의 4개의 범주에 대한 f1 score값은 차례대로 0.93, 0.51, 0.76, 0.83으로 LSTM, GRU보다 뛰어난 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다.
학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.
Avci, Muammer;Botelho, Rui M.;Christenson, Richard
Smart Structures and Systems
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제25권2호
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pp.155-167
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2020
This paper demonstrates a real-time hybrid substructuring (RTHS) shake table test to evaluate the seismic performance of a base isolated building. Since RTHS involves a feedback loop in the test implementation, the frequency dependent magnitude and inherent time delay of the actuator dynamics can introduce inaccuracy and instability. The paper presents a robust stability and performance analysis method for the RTHS test. The robust stability method involves casting the actuator dynamics as a multiplicative uncertainty and applying the small gain theorem to derive the sufficient conditions for robust stability and performance. The attractive feature of this robust stability and performance analysis method is that it accommodates linearized modeled or measured frequency response functions for both the physical substructure and actuator dynamics. Significant experimental research has been conducted on base isolators and dampers toward developing high fidelity numerical models. Shake table testing, where the building superstructure is tested while the isolation layer is numerically modeled, can allow for a range of isolation strategies to be examined for a single shake table experiment. Further, recent concerns in base isolation for long period, long duration earthquakes necessitate adding damping at the isolation layer, which can allow higher frequency energy to be transmitted into the superstructure and can result in damage to structural and nonstructural components that can be difficult to numerically model and accurately predict. As such, physical testing of the superstructure while numerically modeling the isolation layer may be desired. The RTHS approach has been previously proposed for base isolated buildings, however, to date it has not been conducted on a base isolated structure isolated at the ground level and where the isolation layer itself is numerically simulated. This configuration provides multiple challenges in the RTHS stability associated with higher physical substructure frequencies and a low numerical to physical mass ratio. This paper demonstrates a base isolated RTHS test and the robust stability and performance analysis necessary to ensure the stability and accuracy. The tests consist of a scaled idealized 4-story superstructure building model placed directly onto a shake table and the isolation layer simulated in MATLAB/Simulink using a dSpace real-time controller.
This study analyzed the difficulties of middle school students in computer simulation of the law of large numbers through eye movement analysis. Some students did not attend to the simulation results and could not make meaningful inferences. It is observed that students keep the existing concept even though they observe the simulation results which are inconsistent with the misconceptions they have. Since probabilistic intuition influence student's thinking very strongly, it is necessary to design a task that allows students to clearly recognize the difference between their erroneous intuitions and simulation results. In addition, we could confirm through eye movements analysis that students could not make meaningful observations and inferences if too much reasoning was needed even though the simulation included a rich context. It is necessary to use visual representations such as graphs to provide immediate feedback to students, to encourage students to attend to the results in a certain intentional way to discover the underlying mathematical structure rather than simply presenting experimental data. Some students focused their attention on the visually salient feature of the experimental results and have made incorrect conclusion. The simulation should be designed so that the patterns of the experimental results that the student must discover are not visually distorted and allow the students to perform a sufficient number of simulations. Based on the results of this study, we suggested that cumulative relative frequency graph showing multiple results at the same time, and the term 'generally tends to get closer' should be used in learning of the law of large numbers. In addition, it was confirmed that eye-tracking method is a useful tool for analyzing interaction in technology-based probabilistic learning.
스팸 문자 메시지는 모바일 이용자에게 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 불필요한 사회비용을 유발하는 유해 요소이다. 특히 스마트워크 시스템에서 핵심 단말인 스마트폰으로 유입되는 스팸 문자는 업무능률 향상이라는 스마트워크의 취지를 무색하게 만들 수 있어 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스팸 자동분류기로 스팸 메시지를 차단함에 있어서, 오분류 결과를 학습군에 재반영하여 연산량을 줄이고 인식 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안하였다. 스팸 분류기는 스마트폰에서 독립적으로 동작하고, 사용자의 수신 메시지만으로 학습하므로 사용자의 분류 판단 성향을 반영할 수 있다. 많은 컴퓨팅 자원을 소비해야 하는 전처리, 특징 선정, 훈련 과정은 사용자의 인증 컴퓨터가 담당하고 필터링 과정만을 스마트폰에서 처리한다. 실험 결과 95%이상의 양호한 결과를 보였고 스팸 분류기는 스마트폰의 일정 자원만을 점유하면서 동작하였다.
고속동작용 반도체 메모리 제품에 추가된 CRC는 DDR4와 같은 제품에서 데이타의 신뢰도를 증가시킨다. 기존의 CRC 방식은 부가회로 면적이 커고 많은 지연시간이 발생되어, CRC 계산을 위한 내부 타이밍 마진의 부족을 유발한다. 따라서 메모리 제품 설계에서 데이터 입출력 설계에 심각한 문제를 유발한다. 본 논문에서는 오류검출 회로설계를 위한 CRC 코드 방식을 제시하고, 실시간 matrix형 CRC 방법을 제안하였다. 데이터 비트오류 발생시 오류여부를 실시간으로 시스템에 피드백(feedback) 가능하도록 하였다. 제안한 방식은 기존방식(XOR 6단, ATM-8 HEC코드)대비 부가회로 면적을 60% 개선할 수 있으며, XOR 단 지연시간을 33%개선 할 수 있다. 또한 실시간 에러 검출 방식은 전체 데이터 비트(UI0~UI9)에 대해 평균 50% 이상 오류 검출 속도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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