The turbulent free surface flow around a self-propelled KRISO 138K LNG Carrier is numerically simulated using the finite volume based multi-block RANS code, WAVIS developed at HRISO. The realizable k-$\varepsilon$ turbulence model with a wail function is employed for the turbulence closure. The free surface is captured with the Level-Set method and body forces are used to model the effects of a propeller without resolving the detail blade flow. In order to obtain an accurate free surface solution and stable convergence, the computations are executed with a proper fine grid refinement around the free surface and with an adoption of implicit discretization scheme for the Level-Set formulation. The computed velocity vectors at the several stations and wave patterns show a good agreement with the experimental results measured at the KRISO towing tank.
흑백 혹은 컬러 영상과 같은 2차원 정보를 사용한 얼굴 검출 알고리즘에 관한 연구가 수십 년 동안 이루어져 왔다. 최근에는 저가 range 센서가 개발되어, 이를 통해 3차원 정보 (깊이 정보: 카메라와 물체사이의 거리를 나타냄)를 손쉽게 이용함으로써 얼굴의 특징을 높은 신뢰도로 추출하는 것이 가능해졌다. 대부분 사람 얼굴에는 3차원적인 얼굴의 구조적인 특징이 있다. 본 논문에서는 흑백 영상과 깊이 영상을 사용하여 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 처음에는 흑백 영상에 adaboost를 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역의 위치에 대응되는 깊이 영상에서의 얼굴 후보 영역을 추출한다. 추출된 영역의 크기를 $5{\times}5$ 영역으로 분할하여 깊이 값의 평균값을 구한다. 깊이 값들의 평균값들 간에 순위를 매김으로써 블록 순위 패턴이 생성된다. 얼굴 후보 영역의 블록 순위 패턴과 학습 데이터를 사용하여 미리 학습된 템플릿 패턴을 매칭함으로써 최종 얼굴 영역인지 아닌지를 판단할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 Kinect sensor로 취득한 실제 영상으로 실험하였다. 실험 결과 true positive를 잘 보존하면서 많은 false positive들을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.
본 논문은 네트워크 프로세서의 패킷 처리 능력 향상을 위한 새로운 명령어 세트를 제한한다. 제안하는 명령어는 패킷 헤더의 결합 연산을 가속화 할 수 있으므로 보다 효율적인 패킷 처리를 수행할 수 있다. 또한 overlay 명령어 처리를 위한 전용 하드웨어 구조를 설계하여 추가 하드웨어로 인한 비용을 최소화 하였다. 이를 위해 LISA 언어를 이용하여 네트워크 프로세서 기본 아키텍처를 설계하고 overlay 블록을 배럴 시프터를 기반으로 최적화 하였다. 이를 합성하여 면적 및 동작 지연시간을 비교하였으며, 컴파일러의 CKF(Compiler Known Function)를 이용하여 C레벨의 매크로 함수에 할당하고 어플리케이션 프로그램에 대한 실행 사이클 및 실행 시간을 비교하여 성능 향상을 확인하였다. Coware사의 processor designer, compiler designer를 이용하여 실험하였으며 Synopsys의 TSMC $0.25{\mu}m$로 합성한 결과 20.7%의 동작 지연시간 감소를 보였고, 전체 실행 사이클에선 제안하는 명령어 세트에 의해 30.8%의 성능 향상을 보였다.
5G를 포함한 통신 산업이 발전함에 따라, 모바일 임베디드 시스템을 위한 특수목적의 초소형 컴퓨터인 SoC (System on Chip)의 개발이 증대되고 있다. 이에 따라, 산업체와 기업들의 기술 설계의 패러다임이 변화하고 있다. 기존의 공정은 기업들이 마이크로 아키텍처를 구매하였다면, 지금은 ISA (Instruction Set Architecture)를 사들여, 기업이 직접 아키텍처를 설계한다. RISC-V는 축소 명령어 집합 컴퓨터 기반의 개방형 명령어 집합이다. RISC-V는 모듈화를 통하여 확장이 가능한 ISA를 탑재했으며, 현재 전 세계적 기업들의 지원을 통하여 ISA의 확장 버전 등이 개발되고 있다. 본 논문에서는 RISC-V에서 국산 블록 암호 ARIA, LEA, PIPO에 대하여 성능 벤치마킹과 분석 결과를 제공한다. 또한, RISC-V의 기본 명령어 집합과 특징을 활용한 구현 방법을 제안하고 성능을 논의한다.
The occurrence of brain stem stroke after lumbar selective nerve root block seem to be an uncommon event comparing it to after cervical selective nerve root block. We recently experienced a 60-year-old man who were diagnosed as left lateral medullary infarction (Wallenberg's syndrome) after lumbar selective nerve root block. He was treated by traditional Korean medicine with acupunture, Pulsed electromagetic therapy (PEMT), herb medicine. The range of motion of upper and lower extremity, manual muscle test, Korean version of Berg balance scale (K-BBS) and Korean version of Barthel index (K-MBI) were adopted to measure the resulting recovery after 4 weeks treatment. Traditional Korean medicine was effective for rehabilitation of patient. Further studies are needed to set up and Korean medical protocol for Wallenberg's syndrome.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권4호
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pp.59-70
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2020
The purpose of this study is to construct the ACD model for the block trading volume duration. The ACD model based on the block trading volume duration is referred to as Volume ACD (VACD) in this study. By integrating with GARCH-type models, the VACD based GARCH type models, which include VACD-GARCH, VACD-IGARCH and VACD-FIGARCH models, are set up. This study selects Chunghwa Telecom (CHT) Inc., offering the America Depository Receipt (ADR) in NYSE, to investigate the block trading volume duration in Taiwanese equity market. The empirical results indicate that the long memory in volume duration series increases dependence at level of volatility clustering by VACD (2,1)-FIGARCH (3,d,1) model. Moreover, the VACD (2,1)-IGARCH (1,1) exhibits relatively better performance of prediction on capturing block trading volume duration. This volatility model is more appropriate in this study to portray the change of the CHT Inc. prices and provides more information about the volatility process for investment strategy, which can be a reference indicator of financial asset pricing, hedging strategy and risk management.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.
암석 파쇄도는 노천의 벤치발파에서 생산성을 좌우하는 요소이다. 벤치발파에서 암석 파쇄도는 여러 가지 조건의 영향을 받게 되는데, 특히 암반의 불연속면 조건과 자연상태 암반 블록의 크기는 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는 석회석을 생산하는 3개 노천광산에서 발파조건 뿐 아니라 암반의 불연속면 조건과 자연상태 암반 블록크기를 면밀히 조사하여 이들 조건이 암석 파쇄도에 미치는 영향을 검토하였다. 분석 결과 암반의 불연속면 조건과 발파조건은 복합적인 상호작용에 의해 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으며, 특히 자연상태 암반 블록의 크기는 암석 파쇄도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 암석 파쇄도는 암반의 불연속면 조건 중 주절리군의 방향에 의해서도 영향을 받는 것으로 확인되었는데, 주절리군의 방향이 벤치 앞쪽 자유면과 $30^{\circ}$의 경사를 이룰 때 파쇄물의 평균크기가 가장 작게 되는 것으로 나타났다. 이런 현상은 발파로 만들어진 탄성파의 전파경로 차이에 기인하는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 특이치 분해를 이용한 워터마크 기법을 제안하였다. 워터마킹의 단계는 먼저 웨이블릿 변환에 의한 저해상도 LL대역의 영상을 3${\times}$3 블록단위로 나누고, 엔트로피와 조건수를 기준으로 선택한 블록을 특이치 분해하여 워터마크를 삽입하는 것이다. 이는 워터마크 추출을 안정적으로 수행할 수 있는 저 대역 워터마크 삽입기법을 제공한다. 본 논문에서 워터마크를 효율적으로 추출하기 위해 영상에 가해진 공격을 국소적으로 모델링하여 공격연산자를 근사적으로 구하고, 워터마크 삽입 시 수행된 특이치 분해와 추정된 공격연산자를 적용하여 삽입위치에 따라 워터마크 집단을 결정한다. 각 워터마크 집단 내에서 최적의 워터마크를 구하고 T검정을 이용하여 워터마크의 유무를 검정한다. 제안된 워터마크 기법이 여러 단계 JEPG 공격에 견고하다는 것을 수치실험에서 확인하였다.
본 논문에서는 1차 모멘트와 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 조합한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것이며, 이는 얼굴을 중심 이동하여 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 통계적으로 독립인 얼굴특징들의 집합인 기저영상을 빠르게 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 전처리과정을 거치지 않는 단순히 독립기저영상만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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