We present the result of our near infrared J- (${\lambda}=1.25{\mu}m$), H- (${\lambda}=1.63{\mu}m$), and $K_s$-band (${\lambda}=2.14{\mu}m$) imaging of ultraluminous ($L_{IR}$ > $10^{12}L_{\odot}$) and luminous ($L_{IR}=10^{11-12}L_{\odot}$) infrared galaxies (ULIRGs and LIRGs), to investigate their relationship through properties of their host galaxies. We find that (1) for single-nucleus ULIRGs and LIRGs, their spheroidal host galaxies have similar properties, but ULIRGs display a substantially higher level of nuclear activity than LIRGs, suggesting that their infrared luminosity difference comes primarily from the different level of current nuclear activity. We infer that LIRGs and ULIRGs have similar progenitor galaxies, follow similar evolutionary processes, and may evolve into optically-selected QSOs. (2) Largely-separated multiple-nuclei ULIRGs have significantly brighter host galaxies than single-nucleus ULIRGs and LIRGs in $K_s$-band, indicating that multiple-nuclei ULIRGs have a bias towards mergers of intrinsically large progenitor galaxies, in order to produce high infrared luminosity ($L_{IR}$ > $10^{12}L_{\odot}$) even at the early merging stage. (3) We derive dust extinction of host galaxies of ULIRGs and LIRGs to be $A_V$ ~ 14 mag in the optical or equivalently $A_K$ ~ 0.8 mag in the near-infrared $K_s$-band, based on the comparison of host galaxy's luminosities in the J-, H-, and $K_s$-bands.
4C39.25 (0923+392) is a distant radio loud AGN placed at redshift 0.695. The motivation of our work is peculiar properties 4C39.25. Firstly, it has a conspicuous distinction of jet direction between kilo-parsec scale observation made by VLA (Kollgaard et al. 1990) and the parsec scale observation by VLBA (Kellermann et al. 1998). This might indicate episodic-jet activity which recently turned on. This object currently shows two stationary compact parsec-scale components which are bright jet component on east and less luminous core on west. Also, it is known that there have been superluminal jet components which are flowing from the core toward east, and then merging with the bright jet component (Marscher et al. 1991, Alberdi et al. 2000, Lister et al. 2013). Although 4C39.25 seems to be a blazar-like source having broad emission lines (SDSS) and superluminal motion, its property that jet component is brighter than the core is different from ordinary blazars. Furthermore, it has young radio galaxy-like properties such as non-variation in total flux (Alberdi et al. 1997, 2000, MOJAVE database) and high frequency peak at spectral energy distribution (Orienti et al 2007). Such complex properties led us to make recent observations to reveal precise properties and new changes of the source. We used Korean VLBI Network (KVN) and VLBI Exploration of Radio Astronomy (VERA) Array (KaVA) which provide high-frequency (23GHz and 43GHz) and high spatial resolution (1.2mas and 0.6mas). Therefore, this system is suitable for morphological and physical research on parsec scale structure. We present results for several epochs observed during 2013 to 2014, mainly focusing on morphological changes of 4C39.25 using KaVA images.
라이프로그는 다양한 디지털 센서로부터 수집되는 개인의 디지털 기록으로, 활동량, 수면 정보, 체중 변화, 체질량, 근육량, 지방량 등이 포함된다. 최근, 웨어러블 디바이스가 보편화되면서 양질의 라이프로그 데이터가 많이 생산되고 있다. 라이프로그 데이터는 개인의 신체의 상태를 보여주는 데이터로, 개개인의 건강관리 뿐만 아니라, 질병의 원인 및 치료에도 활용될 수 있다. 그러나, 현재는, AI/ML 기반의 상관관계 분석 및 개인화를 반영하지 못하고 있다. 단순 기록이나 단편적인 통계치를 제시하는 수준에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는, 라이프로그 데이터와 질병과의 연관성 및 AI/ML 기술의 라이프로그 데이터의 적용 사례를 살펴보고, 더 나아가, AI/ML을 활용한 라이프로그 데이터 분석 프로세스를 제안하고, 실제 갤럭시워치에서 수집된 데이터를 사용하여, 분석 프로세스를 실증한다. 더불어, 미래의 헬스케어 서비스인, 라이프로그 데이터와 식단, 건강정보, 질병정보와의 융복합 서비스 로드맵을 제안한다.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.
Park, Youngjun;Choi, Yun-Young;Moon, Yong-Jae;Park, Eunsu;Lim, Beomdu;Kim, Taeyoung
천문학회보
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제44권1호
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pp.54.2-54.2
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2019
Removing noise which occurs inevitably when taking image data has been a big concern. There is a way to raise signal-to-noise ratio and it is regarded as the only way, image stacking. Image stacking is averaging or just adding all pixel values of multiple pictures taken of a specific area. Its performance and reliability are unquestioned, but its weaknesses are also evident. Object with fast proper motion can be vanished, and most of all, it takes too long time. So if we can handle single shot image well and achieve similar performance, we can overcome those weaknesses. Recent developments in deep learning have enabled things that were not possible with former algorithm-based programming. One of the things is generating data with more information from data with less information. As a part of that, we reproduced stacked image from single shot image using a kind of deep learning, conditional generative adversarial network (cGAN). r-band camcol2 south data were used from SDSS Stripe 82 data. From all fields, image data which is stacked with only 22 individual images and, as a pair of stacked image, single pass data which were included in all stacked image were used. All used fields are cut in $128{\times}128$ pixel size, so total number of image is 17930. 14234 pairs of all images were used for training cGAN and 3696 pairs were used for verify the result. As a result, RMS error of pixel values between generated data from the best condition and target data were $7.67{\times}10^{-4}$ compared to original input data, $1.24{\times}10^{-3}$. We also applied to a few test galaxy images and generated images were similar to stacked images qualitatively compared to other de-noising methods. In addition, with photometry, The number count of stacked-cGAN matched sources is larger than that of single pass-stacked one, especially for fainter objects. Also, magnitude completeness became better in fainter objects. With this work, it is possible to observe reliably 1 magnitude fainter object.
Camera for QUasars in EArly uNiverse (CQUEAN) is an optical CCD camera system made by Center for Exploration of the Origin of the Universe (CEOU). CQUEAN is developed for follow-up observation of red sources such as high-redshift quasar candidates ($z{\geq}5$), gamma-ray bursts (GRB), brown dwarfs and young stellar objects. The CQUEAN is composed of a science camera with deep-depletion CCD chip which is sensitive at around $1{\mu}m$, a set of custom-made wide-band filters for detection of quasar candidates at z~5, and a guide camera. A focal reducer was developed to secure $4.8^{\prime}{\times}4.8^{\prime}$ field of view, and an in-house user software for efficient data acquisition. CQUEAN was attached to 2.1m Otto Struve Telescope in McDonald Observatory, USA, in August 2010. About 1000 quasar candidates including 3 confirmed with follow-up spectroscopy, have been observed so far, and many high-z galaxy cluster candidates, GRBs and supernovae were also observed. And monitoring of HBC 722, a young stellar object, is under way since 2011. Further enhancement of CQUEAN including the introduction of narrow-band filters is planned.
We propose a cosmological survey to probe star formation and nuclear activity in galaxies at redshifts of z=2-4 by polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) features using the SPICA mid-infrared instrument (SMI) with a spectral resolution of R=20. We will cover a wavelength range of $20-36{\mu}$ that corresponds to z=2-4 for the PAH features (11.3, 7.7, and $6.2{\mu}$). The sensitivity will be $1{\times}10^{-19}W/m^2(5{\sigma})$ in case of a reference survey that covers 4 arcmin2 field in a one-hour observation. It corresponds to $L_{IR}=2{\times}10^{11}L_{\odot}$ at z=3 and will give us more than 10000 galaxies in a 450 hour survey.
본 연구는 소비자가 실제 제품이나 브랜드 사용 이외에 광고나 판매촉진 등 기업의 마케팅활동에 의해서도 브랜드를 경험할 수 있고 이러한 경험을 통하여 자아인식과 소비자-브랜드관계가 향상될 수 있음을 밝히고자 하였다. 총 248명을 대상으로 갤럭시S 스마트폰 브랜드에 대한 조작물로 브랜드를 경험하게 한 결과 브랜드경험 이후 긍정적 감정과 자아인식이 향상되었고, 긍정적 감정 또한 자아인식을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이는 실제 브랜드를 이용하여 브랜드경험이 자아인식에 미치는 효과를 검증하였다는 점에서 중요하다. 또한 브랜드경험과 이를 통한 자아인식의 향상은 소비자-브랜드관계에 유의한 영향을 미치게 되며 궁극적으로 만족도, 추천의도 및 재구매 의도 등을 포함하는 브랜드 애호도까지 영향을 미치게 된다. 따라서 강력하고 매력적인 브랜드를 경험하는 것은 소비자에게 긍정적 감정의 형성이라는 혜택을 줄 수 있으며, 기업차원에는 소비자-브랜드관계를 통하여 구매의도 및 추가지불의도에까지 영향을 미칠 수 있는 관계를 밝혀낸 점이 주목할 만하다.
많은 사람들이 다양한 플랫폼의 스마트폰으로 모바일 게임을 즐기고 있다. 그런데 게임개발을 할 때 스마트 단말기 플랫폼 별로 따로 개발을 해야 하는 것이 지금까지의 현실이었다. 이를 해결하기 위해 출시된 것이 게임개발 프레임워크인 Cocos2d-x이다. 기존의 Cocos2d에서 다중 플랫폼으로 발전시킨 것으로 하나의 소스 개발로 여러 모바일 기기 및 웹 브라우저 상에서 사용가능하도록 해준다. 공개 소프트웨어로 누구나 사용이 가능하며 C++과 OpenGL을 기반으로 쉽게 게임을 개발할 수 있다. 본 논문에서는 Cocos2d-x를 이용해 학습을 통한 PC실습실 공간 꾸미기 게임인 아이러브501을 구현하였다. 여기서 501은 저자들 소속 학교의 PC실습실 호수이다. 게임의 순기능 부각을 위해 퀴즈를 풀 수 있는 교육적 기능을 포함하였다. 멀티플랫폼 구현을 위해서 윈도우와 iOS환경에서 동시에 개발하였으며 안드로이드폰, 아이폰, 아이패드, 갤럭시탭 등 다양한 기기에 이식해서 실행 결과를 확인하였다.
Intensive Monitoring Survey of Nearby Galaxies (IMSNG) is a high cadence observation program monitoring nearby galaxies with high probabilities of hosting supernovae (SNe). IMSNG aims to constrain the SN explosion mechanism by inferring sizes of SN progenitor systems through the detection of the shock-heated emission that lasts less than a few days after the SN explosion. To catch the signal, IMSNG utilizes a network of 0.5-m to 1-m class telescopes around the world and monitors the images of 60 nearby galaxies at distances D < 50 Mpc to a cadence as short as a few hours. The target galaxies are bright in near-ultraviolet (NUV) with $M_{NUV}$ < -18.4 AB mag and have high probabilities of hosting SNe ($0.06SN\;yr^{-1}$ per galaxy). With this strategy, we expect to detect the early light curves of 3.4 SNe per year to a depth of R ~ 19.5 mag, enabling us to detect the shock-heated emission from a progenitor star with a radius as small as $0.1R_{\odot}$. The accumulated data will be also useful for studying faint features around the target galaxies and other science projects. So far, 18 SNe have occurred in our target fields (16 in IMSNG galaxies) over 5 years, confirming our SN rate estimate of $0.06SN\;yr^{-1}$ per galaxy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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