본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템에서 VDS 교통정보 와 대상지역의 TCS로부터 여행시간을 수집하고, 이들 자료를 토대로 신경망 이론을 이용한 여행시간 추정(Estimation)모형을 구축하였다. 또한, 신경망 이론에 칼만필터기법(Kalman Filter Technique)을 연계하여 단위시간 동안의 여행시간을 예측(Prediction)하여, 고속도로 이용자에게 보다 향상된 실시간 여행시간정보를 제공할 수 있는 여행시간 추정 및 예측 알고리즘을 개발하였다. 신경망 모형의 여행시간 추정 방식과 현재 적용되고 있는 여행시간 산출 방식의 비교/분석을 위해 각 각의 여행시간 산출방식에 의한 평가지표별로 시행한 평가의 결과는 신경망 모형이 제시한 대부분의 지표에서 상대적으로 우수하게 나타났다.
This study was conducted to estimate dietary choline intake of Koreans according to gender, age and region by using the data on per capita food intake in 1998 and 2001 and the data on choline contents of foods customarily eaten by Koreans. Sixty-four and 97 kinds of food items were used for the estimation of choline intake in 1998 and 2001, respectively. And these corresponded to approximately $90\%$ of the total amount of food intake and energy intake. Based on these food items and choline content, per capita choline intake of Koreans was estimated to be 623.0 mg and 602.4 mg in 1998 and 2001 respectively , 687.2 mg and 659.1 mg in 1998 and 2001 for male, 560.2 mg and 551.0 mg in 1998 and 2001 for female. While the number of foods considered in estimation was higher in 2001 than 1998, choline intake was lower in 2001. The estimated per capita choline intake of male population was higher than that of female population by 108-127 mg, possibly due to the difference in total amount of food intake. The age group with the highest choline intake was different between 2 time points. Although adolescents of 13- 19 years showed the highest intake (712.0 mg) in 1998, mid-aged adults of 30-49 years showed the highest choline intake (662.2 mg) followed by adolescents (645.7 mg) in 2001. In regional comparison, choline intake of the rural population (588.7 mg and 588.3 mg in 1998 and 2001 respectively) was lower than that of population in small to medium-size cities (625.1 mg and 603.9 mg) or in metropolitan cities (637.7 mg and 602.8 mg). This result revealed that per capita choline intake of the Korean population falls within the adequate range with some differences by age, sex and residing area.
본 논문에서는 에너지 기반 영역 선택과 TDOA에 의해 3차원에서 음원의 방위와 높이를 계산하여 음원 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목적은 음원 위치 추정에서 계산시간 감축으로, 수평면 3개 신호의 에너지 비교에 의한 영역 선택과 선택된 영역의 TDOA에 의해 방위각을 계산하고, 또 높이 계산을 위한 마이크로폰 신호와 가장 큰 에너지를 갖는 평면 신호와의 TDOA로 높이각을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대한 음원 추정실험 결과 수평 방위각 추정에서 평균 $0.778^{\circ}$, 높이각 추정에서 $1.296^{\circ}$의 오류를 보여 기존의 방법과 정확도에서 유사하고, 추정은 1회 신호 에너지 비교와 2회의 TDOA계산으로 가능하여 처리 시간이 단축된다.
기존의 아세안지역 국가간 여객통행수요예측에 있어 적용된 방법론은 자료의 한계로 인하여 모형을 이용하기보다는 개략적인 분석방법론과 가정위주로 이루어져 왔다. 본 연구에서는 아세안 지역의 국가간 여객통행 수요예측을 위해 개발된 모형을 제시한다. 통행발생과 통행분포 모형을 개별적으로 추정하기에는 해당지역의 통계자료구축이 미흡한 상태이기 때문에 국가간 출입국 통계자료를 이용하여 통행발생과 통행분포를 동시에 고려하는 직접수요모형을 개발하였다. 또한 현재 연구대상지역의 경우 국가간 통행에 대한 수단선택모형이 존재하지 않기 때문에 본 연구에서는 수단분담율 산정을 위해 명시선호기법을 이용하여 수단분담모형을 추정하였다. 통행거리에 따른 수단선택행태의 차이를 반영하기 위해 세 개의 거리대로 구분하여 수단분담모형을 추정하였다. 추정결과 모형의 설명력과 변수의 유의성 측면에서 대체적으로 양호한 결과가 도출되었다. 본 연구에서 구축한 모형은 향후 아세안지역의 통행수요예측에 있어 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this treatise is to estimate speed of an induction motor and realize a robust speed control system with estimated speed in field-weakening region. A speed estimation is based on Model Reference Adaptive System(MRAS) technique and two flux estimator are designed to be robust against parameter variation. The MRAS-based overall control scheme has been implemented on 7.5kW Spindle induction motor control system. And it is verified that the proposed control scheme is very stable and robust in field-weakening region.
본 논문에서는 부가 잡음에 오염된 음성신호에 이득 적응을 가지는 음성인식을 시간 영역에서 다루었다. 잡음은 유색잡음이라고 가정한다. 전화망에서 마찰음 (fricative), 운음 (glides), 유음 (liquds), 그리고 천이영역(transition region)과 같은 음성 신호의 뚜렷한 비정상상태를 극복하기 위해서 NAR-HMM (nonstationary autoregressive HMM)7을 제안하였다. 비정상상태 AR 처리는 M개의 알고 있는 기저 함수 (basis function)의 선형 결합으로 이루어진 다항 함수 (polynomial function)로 나타낼 수 있다. 오염된 신호만을 이용할 수 있을 때, 잡음의 추정 (estimation)문제는 필연적으로 발생한다. 다중 Kalman 필터를 사용함으로써, 잡음모델의 추정과 음성의 이득곡선 (gain contour)을 수행하였다. 제안한방법의 잡음 추정은 오염된 신호로부터 효과적으로 잡음을 제거하여 깨끗한 음성신호를 얻을 수 있었다. 또한 잡음 추정을 하는 일반적인 ARHMM보다 제안한 NAR-HMM이 약 2-3%의 인식성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 모바일 카메라를 이용한 지문인식 시스템 개발에서 지문영역 추출 및 융선 방향 정보 추출 방법에 대해 제안한다. 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 기존의 지문센서(접촉식 센서)로 획득한 영상과 여러 가지 다른 특성을 나타낸다. 우선 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 칼라영상이며, 배경영역이 획득 장소와 시간에 따라 변화가 심하고, 지문 융선과 골의 조도차가 접촉식 센서에서 획득한 영상보다 작아 노이즈에 대한 영향이 크다는 특징이 있다. 이러한 환경에서 지문영역을 추출하고자 손가락의 색 정보와 지문의 주파수 정보를 이용하여 초기영역을 설정하고 설정된 초기영역을 이용하여 영역확장 방법으로 지문영역을 추출하였다. 손가락의 색 정보는 학습과정을 통해 손가락 색의 확률 분포를 LUT (Look Up Table)기법을 이용해 모델하였고, 주파수 정보는 초점이 맞는 손가락 영역과 초점이 맞지 않는 배경영역의 영상 주파수 특성 차이를 이용하였다. 지문 방향 정보 추출에서는 카메라로부터 발생하는 노이즈나 극단치 (outlier)의 영향을 줄이기 위해 그래디언트 필드에서 초기 방향을 기준으로 노이즈와 극단치를 제거한 후 방향을 구하는 방법을 사용하였다. 실험에서는 모바일 카메라를 이용하여 획득한 지문영상으로 지문영역 추출 및 융선방향 정보 추출에 대한 평가를 했다. 지문영역 추출 알고리즘 평가를 위해 600장의 수동 구분된 지문영상을 사용하였고 융선방향 정보 추출은 지문 인식성능으로 비교 평가 하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.660-663
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2006
Rainfall estimation is important to weather forecast, flood control, hydrological plan. The empirical and statistical methods by measured data(surface rain gauge, rainfall radar, Satellite) is commonly used for rainfall estimation. In this study, the rainfall intensity for East Asia region was estimated using the empirical relationship between SSM/I data of DMSP satellite and brightness temperature of GEOS-9(10.7${\mu}m$) with cloud types(ISCCP and MSG classification). And the empirical formula for rainfall estimation was produced by PMM (Probability Matching Method).
In this paper, we propose the method of stereo images composition using adaptive dense disparity estimation. For the correct composition of stereo image and 3D virtual object, we need correct marker position and depth information. The existing algorithms use position information of markers in stereo images for calculating depth of calibration object. But this depth information may be wrong in case of inaccurate marker tracking. Moreover in occlusion region, we can't know depth of 3D object, so we can't composite stereo images and 3D virtual object. In these reasons, the proposed algorithm uses adaptive dense disparity estimation for calculation of depth. The adaptive dense disparity estimation is the algorithm that use pixel-based disparity estimation and the search range is limited around calibration object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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