본 논문은 디스플레이용 OLED의 제작 공정에 사용하는 레이저 박리(laser lift-off, LLO) 장비의 선형빔 광학계에 대한 연구로서, M2가 큰 레이저를 사용하는 경우, 단축의 선폭을 작게 만들면서 공정심도를 깊게 유지하기 위한 빔 변환 모듈(beam transformation unit, BTU)을 포함한 광학계에 대한 연구를 진행하였고, 단축 형상을 슈퍼 가우시안으로 만들 수 있는 방법과 flat-top 분포로 만들 수 있는 광섬유를 사용하는 빔 변환 방식에 대하여 제시하였다.
최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.
본 논문에서는 학습된 사전 기반 초해상도 결과를 개선하기 위해 분석한 손실 영역을 기반으로 학습 데이터를 적용하는 방법을 제안하였다. 기존의 학습된 사전 기반 방법은 입력 영상의 특징을 고려하지 않는 학습된 영상의 형태로 출력할 수 있으며, 이 과정에서 인공물이 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 입력 영상과 학습된 영상의 일치하지 않는 특징으로 인한 인공물 발생을 줄이기 위해 1차 복원 결과를 분석함으로써 손실 정보를 추정하였다. 추정된 결과의 잡음 및 화소 불균형을 가우시안 기반의 커널로 개선하여 생성된 특징 맵에 따라 학습 데이터를 매핑하였다. 결과 비교를 위해 기존의 초해상도 방법과 제안 방법의 결과를 고화질 영상과 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity Index) 으로 비교한 결과 각각 4%와 3%의 향상된 결과를 확인하였다.
This paper presents a novel neural network structure to the blind deconvolution task where the input (source) to a system is not available and the source has any type of distribution including sparse distribution. We employ multiple sensors so that spatial information plays a important role. The resulting learning algorithm is linear so that it works for both sub-and super-Gaussian source. Moreover, we can successfully deconvolve the mixture of a sparse source, while most existing algorithms [5] have difficulties in this task. Computer simulations confirm the validity and high performance of the proposed algorithm.
수 생태계 내에서 흔히 볼 수 있는 3영양단계 먹이사슬 구조를 이루는 종들이 밀도비 의존 모델로써 구현 될 때 외부 환경에 대해서 어떻게 반응하는지를 연구하였다. 환경 요인은 주기적 요인과 일반적 노이즈 두 부분으로 나누었다. 주기적 요인이 온도로써 대표되었을 때 온도변이를 바이어스와 주기로 나누었고, 기타 복합적인 노이즈는 가우스 분포로 나타내었다. 온도변이 바이어스 ${\varepsilon}$, 온도주기 ${\Omega}$, 및 가우스 노이즈 크기 ${\'{O}}$가 서로 결합하여 3영양단계 먹이사슬에서 개체군 멸절을 포함한 다양한 개체군 동태를 보여 주었다. 변수의 적절한 값에 따라 '안정된 제한 사이클'이나 '이상한 끌개'를 보여 주었으며, 전체적으로 개체군 동태는 환경 변수에 따라 민감하게 반응하였고, 포식자 및 최상위포식자 개체군의 멸절시간이 조절되었다.
Kim, Shin-Jeong;Oh, Se-Heon;Kim, Minsu;Park, Hye-Jin;Kim, Shinna
천문학회보
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제46권2호
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pp.70.1-70.1
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2021
We examine the HI gas kinematics and distributions of galaxy pairs in group or cluster environments from high-resolution Australian Square Kilometer Array Pathfinder (ASKAP) WALLABY pilot observations. We use 32 well-resolved close pair galaxies from the Hydra, Norma, and NGC 4636, two clusters and a group of which are identified by their spectroscopy information and additional visual inspection. We perform profile decomposition of HI velocity profiles of the galaxies using a new tool, BAYGAUD which allows us to separate a line-of-sight velocity profile into an optimal number of Gaussian components based on Bayesian MCMC techniques. Then, we construct super profiles via stacking of individual HI velocity profiles after aligning their central velocities. We fit a model which consists of double Gaussian components to the super profiles, and classify them as kinematically cold and warm HI gas components with respect to their velocity dispersions, narrower or wider 𝜎, respectively. The kinematically cold HI gas reservoir (M_cold/M_HI) of the paired galaxies is found to be relatively higher than that of unpaired control samples in the clusters and the group, showing a positive correlation with the HI mass in general. Additionally, we quantify the gravitational instability of the HI gas disk of the sample galaxies using their Toomre Q parameters and HI morphological disturbances. While no significant difference is found for the Q parameter values between the paired and unpaired galaxies, the paired galaxies tend to have larger HI asymmetry values which are derived using their moment0 map compared to those of the non-paired control sample galaxies in the distribution.
비교적 얕은 깊이에서 터널을 착굴하거나 개착을 하늘 경우, 열변지반에 침하 및 수평이동 등의 변위가 발생하게 된다. 이러한 변위는 주변 구조물의 안정에 큰 영향을 미치며, 심한 경우 주변 구조물이 파괴되는 상태에 까지 이른다. 인구가 밀집된 대도시에 지하철을 시공할 경우, 주변 문화재, 고층건물, 상하수도관, 가스관 등의 안정을 지하철 설계시 고려하여야 하므로 터널굴착에 따른 지반변위의 예측과 자세한 침하의 원인이 규명되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 지반 침하량 및 침하발생 영역을 예상하거나 침하요인을 파악하기 위하여 부산지하철 NATM회간의 지표면 침하, 지표면 수평변위, 지중침하, 천단침하 들에 관한 측정 분석이 이루어졌다. 그 결과, 횡방향 지표면 침하는 Gaussian normal probability curve, 종방향 지표면 심하하는 cumulative Gaussian probability curve로서 해석이 가능하다는 것과 가인버어트의 조기폐합이 침하량 감소에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
In this study, potential of three machine learning techniques i.e., M5P, Support vector machines and Gaussian processes were evaluated to find the best algorithm for the prediction of flexural strength of concrete mix with steel fibre. The study comprises the comparison of results obtained from above-said techniques for given dataset. The dataset consists of 124 observations from past research studies and this dataset is randomly divided into two subsets namely training and testing datasets with (70-30)% proportion by weight. Cement, fine aggregates, coarse aggregates, water, super plasticizer/ high-range water reducer, steel fibre, fibre length and curing days were taken as input parameters whereas flexural strength of the concrete mix was taken as the output parameter. Performance of the techniques was checked by statistic evaluation parameters. Results show that the Gaussian process technique works better than other techniques with its minimum error bandwidth. Statistical analysis shows that the Gaussian process predicts better results with higher coefficient of correlation value (0.9138) and minimum mean absolute error (1.2954) and Root mean square error value (1.9672). Sensitivity analysis proves that steel fibre is the significant parameter among other parameters to predict the flexural strength of concrete mix. According to the shape of the fibre, the mixed type performs better for this data than the hooked shape of the steel fibre, which has a higher CC of 0.9649, which shows that the shape of fibers do effect the flexural strength of the concrete. However, the intricacy of the mixed fibres needs further investigations. For future mixes, the most favorable range for the increase in flexural strength of concrete mix found to be (1-3)%.
This study focuses on the amplitude dependency of damping of tall structures by the random decrement technique (RDT). Many researchers have adopted RDT to establish the amplitude dependency of damping ratios in super-tall buildings under strong wind loads. In this study, a series of simulated examples were analyzed to examine the reliability of this method. Results show that damping ratios increase as vibration amplitudes increase in several cases; however, the damping ratios in the simulated signals were preset as constants. This finding reveals that this method and the derived amplitude-dependent damping ratio characteristics are unreliable. Moreover, this method would obviously yield misleading results if the simulated signals contain Gaussian white noise. Full-scale measurements on a super-tall building were conducted during four typhoons, and the recorded data were analyzed to observe the amplitude dependency of damping ratio. Relatively wide scatter is observed in the resulting damping ratios, and the damping ratios do not appear to have an obvious nonlinear relationship with vibration amplitude. Numerical simulation and field measurement results indicate that the widely-used method for establishing the amplitude-dependent damping characteristics of super-tall buildings and the conclusions derived from it might be questionable at the least. More field-measured data must be collected under strong wind loads, and the damping characteristics of super-tall buildings should be investigated further.
배경 제거는 동영상에서 변화를 감지하는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리의 주요 작업이다. 최상의 성능을 가지는 배경 제거 방법은 일반적인 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 사용할 수 없을 만큼 계산량이 많다. 제안하는 알고리즘은 널리 사용되는 MOG 기반의 배경 제거 알고리즘을 이미지 크기 조정 알고리즘으로 개선했다. 제안된 이미지 크기 조정 알고리즘은 계산량을 대폭 감소시키고 지역 정보를 활용하도록 설계해 카메라 잡음에 강력하다. 제안된 알고리즘의 실험결과는 최신 배경 제거 방법에 근접하는 분류능력과 13배 이상 빠른 처리 속도를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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