Suppressed Wave equation Estimation of Traveltime (SWEET, Shin et, al., 2000) 알고리즘을 이용하여 등방성 및 이방성 탄성 매질에 대한 ched 주시와 진폭을 계산하는 방법을 개발하였다. SWEET 알고리즘을 2차원 등방성 및 이방성 탄성 매질의 속도 구조에 적용하여 P파의 초동 주시와 진폭을 계산 할 수 있었다. 본 논문에서는 간단한 등방성 균질 탄성 모형, 복잡한 등방성 탄성 모형 및 간단한 이방성 균질 모형에 대한 수치 계산 결과를 보여 줄 것이다.
본 연구에서는 점대점(point-to-point) 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 찾고 유지하는 방법을 제안 한다. 제안한 방식은 송수신 데이터에 안테나의 정보를 같이 실어 보내고 그 정보를 이용하여 변형된 유전자 알고리즘으로 스위트 스폿을 찾고 유지 한다. 변형된 유전자 알고리즘은 지역해(local solution)에 수렴하는 문제를 해결하여 전처리 과정으로 우수한 초기집단을 선택한 후 진화하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 점대점 링크 상에서 잡음이 없는 경우와 잡음이 첨가된 경우에 대하여 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 4개의 스피커를 이용한 음향 재생 환경에서 청취자의 위치에 따라 최적의 sweet spot을 제공하도록 스피커를 구동하는 방법을 제안한다. 먼저 청취자 위치에 대하여 대칭 구조를 가지는 스피커 쌍(pair) 후보들을 선택한다. 다음, ringing 현상을 감소시키기 위하여 앞에서 선택한 스피커 쌍 후보 중에서 스피커 간 간격이 가장 먼 스피커 쌍과 이 스피커 쌍 사이에 있는 모든 스피커를 구동 스피커로 결정한다. 마지막으로, cross-talk cancellation 행렬의 크기를 제한하여 ringing 현상을 감소시킨다. 모의실험을 통해, 청취자 위치가 변할 때 제안하는 스피커 구동 방법을 사용하여 sweet spot 면적이 일정한 수준으로 유지되어 기존 방법에 비하여 성능이 향상된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원으로 배열된 4개의 스피커를 이용한 음향 재생환경에서 청취자의 위치에 따라 최적의 sweet spot을 제공하도록 스피커를 구동하는 방법을 제안한다. 먼저 청취자의 위치를 추적하여 청취자의 귀와 스피커 쌍 후보 사이의 경로의 비율을 구한다. 다음, 청취자의 위치를 고려하여 스피커 쌍 후보들의 스피커 간 거리 비율을 구한다. 마지막으로, 앞서 구한 두 개 거리 비율의 비율이 1에 가까운 스피커 쌍을 구동 스피커로 결정하고 cross-talk cancellation을 음원에 적용하여 청취자에게 제공한다. 모의실험을 통해, 청취자의 위치가 변할 때 제안하는 스피커 구동 방법을 사용하여 기존의 방법보다 청취자에게 넓은 sweet spot을 제공할 수 있음을 확인하였다.
주파수 영역 유한요소 파동방정식의 3차원 모델링은 거대한 크기의 산재행렬(sparse matrix)인 임피던스 행렬을 풀어야 한다. 이러한 이유 때문에 파동방정식의 3차원 모델링은 주로 시간 영역에서 이루어지고 있다. 이 연구는 주파수 영역 파동방정식의 유한요소 3차원 모델링 연구의 일환으로 라플라스 영역에서 1개 주파수에 대한 파동방정식 해를 이용하여 주시와 진폭을 계산할 수 있는 SWEET(Suppressed Wave Equation Estimation of Traveltime) 알고리즘과 병렬 유한요소 솔버를 결합하여 주파수 영역 3차원 모델링을 시도 하였다. 이렇게 계산된 주시와 진폭은 파선이론에 기반하여 계산된 주시와 진폭과 달리 급경사 구조 또는 수평 속도의 비가 큰 곳에서도 정확하게 계산되며, Kirchhoff 구조보정에 유용하게 사용될 수 있다. 연구의 결과를 검증하기 위하여 SEG/EAGE 3D 암염 모델의 주시와 진폭 계산에 적용하여 이를 검증하였다.
본 논문에서는 single array antenna 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 변형된 유전자 알고리즘(Modified Genetic Algorithm)을 이용하여 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 빔의 강도를 거리함수로 나타내고 그 거리함수의 곱을 적합도 함수로 이용하여 최대값이 되는 각도를 찾는 방식이다. MGA방식은 전처리 과정을 통하여 우수한 초기세대를 선택하는 방식으로 일반적인 GA방식에서 랜덤하게 초기세대를 갖는 것과는 차별화가 된다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 잡음이 없는 경우와 백색 가우시안 잡음을 첨가한 경우에 일반적인 GA 방식과 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식은 잡음이 없는 경우와 잡음을 첨가한 경우에 수렴율이 각각 99%, 82%로 일반적인 GA 방식보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 multiple array 안테나 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 변형된 유전자 알고리즘을 이용하여 찾고 유지하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 범의 강도를 거리함수로 나타내고 그 거리함수의 곱을 적합도 함수로 이용하여 최대값이 되는 각도를 찾는 방식이다. 변형된 유전자 알고리즘 방식은 전처리 과정을 통하여 우수한 초기세대를 선택하는 방식으로 일반적인 유전자 알고리즘방식에서 랜덤하게 초기세대를 갖는 것과는 차별화가 된다. 통식 방식은 시분할 이중화 (TDD: Time Division Duplex) 방식으로 하여 전송하는 데이터에 안테나 정보를 같이 보낸다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 1:1, 1:2, 1:5 array 안테나의 세 가지 경우에 대하여 시뮬레이션 하였다. 염색체의 길이는 8bit, 16bit, split인 경우에 대하여 개체 수와 세대 수를 변화시켜 수렴 확률을 비교 검토하였다. 제안한 16bit split는 실제로는 8bit이지만 16bit와 유사한 좋은 수렴율을 보여주었다.
A study on agricultural automation became more important. In Korea, sweet persimmon farmers spend a lot of time and effort on classifying profitable persimmons. In this paper, we propose and implement an efficient grading algorithm for persimmons before shipment. We gathered more than 1,750 images of persimmons, and the images were graded and labeled for classifications purpose. Our main algorithm is based on EfficientDet object detection model but we implemented more exquisite method for better classification performance. In order to improve the precision of classification, we adopted a machine learning algorithm, which was proposed by PyCaret machine learning workflow generation library. Finally we acquired an improved classification model with the accuracy score of 81%.
본 논문에서는 맛 인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 맛(쓴맛, 단맛, 신맛, 짠맛)학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 맛 활성화 신호의 세기가 사용되었고, 맛 패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하였고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 패턴벡터는 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 하였다. 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.
This paper presents a novel scheme that quickly searches for the sweet spot of multiple array antennas, and locks on to it for high-speed millimeter wavelength transmissions. The proposed method utilizes a modified genetic algorithm, which selects a superior initial group through preprocessing in order to solve the local solution in a genetic algorithm. TDD (Time Division Duplex) is utilized as the transfer method and data controller for the antenna. Once the initial communication is completed for the specific number of individuals, no longer antenna's data will be transmitted until each station processes GA in order to produce the next generation. After reproduction, individuals of the next generation become the data, and communication between each station is made again. Simulation results confirmed the efficiency of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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