The purpose of this study is to analyze the foot shape and size specification of male high school students. 3D modeling programs such as 'Artec Studio', 'CATIA', and 'Auto CAD' measured the 3D scan data of 361 male high school students provided by KATS. Through principal factor analysis, 10 factors were extracted, including foot length, medial-lateral ratio, and foot length ratio. As the result of the cluster and ANOVA with post-hoc test (Duncan method), the differences among types were clarified. Type 1 (24.7%) represented outward medial-lateral ratio (M-L ratio) with the lowest instep, ankle and little deformed first toe. Type 2 (41.8%) was characterized by the shortest, even M-L ratio, thin ankle and heel, the highest instep and ankle. Type 3 (33.5%) showed the longest, inward M-L ratio, thick ankle and heel, and deformed first toe. As the cross-tabulation of foot length and ball circumference, 17.2 percent was not covered by KS standard; in addition, the foot length was longer than the KS standard. The correlation analysis of key dimensions showed that foot length and ball circumference were highly correlated with other items; therefore, regression equations were derived to estimate other foot measurements using these two items as independent variables.
제주도 지하수위, 지하수온, 전기전도도의 변동특성 및 상관관계를 평가하고 또 지하수위변동법을 이용하여 지하수 함양률을 추정하였다. 자기상관분석을 통하여 각 관정 별 수위의 지연시간과 조절시간을 산정한 결과 자기상관성은 JM안성 관정이 가장 컸다. 그라고 교차상관분석으로 전기전도도-수위, 강수량-수위, 기온-수온간의 상관성을 분석하고 비교하였다. 분석결과 전기전도도-수위는 JR서광2, 강수량-수위는 JD하모, 기온-수온은 JI원종장2가 상호연관성이 가장 높았다. 지하수 함양률과 함양량을 산정한 결과 함양률은 평균 39.61%, 함양량은 평균 1,153,490,407 $m^3/yr$으로 산정되어 기존의 연구결과와 유사하였다.
프리엠퍼시스 필터의 일반적인 형태는 y(n)=s(n)-As(n-1)이고, 여기서 A값은 유성음의 경우 0.9∼l.0사이의 값이다. 또한 A값은 프리엠퍼시스의 기울기 값을 반영하고 기존의 방법에서는 자기상관계수 값인 R(1)/R(0)를 사용한다. 본 논문에서는 성문특성으로 인해 고주파특성이 약화되는 것을 보상하기 위하여 새로운 평탄화 기법을 제안한다. 우선 포만트 주파수 예측을 위해 LSP 파라미터의 간격정보를 사용하였다. 찾아진 포만트 주파수들간의 선형보간을 통해 기울기와 역기울기 값을 구하여 평탄화 과정을 수행한다. 실험결과에서는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평탄화 특성이 우수한 것으로 나타났다. 즉 본 논문에서는 약화된 고주파 성분을 보상하는 과정에서 평탄화 요소로 LSP의 간격정보를 사용하였다.
본 연구에서는 역학적 특성이 우수하여 다양한 구조에 적용되고 있는 복합적층판에 대한 추계론적 유한요소해석 정식화를 제안한다. 정식화의 제시는 추계론적 수치해석기법 중 그 정확도가 매우 높은 것으로 알려져 있는 가중적분법에 기초하였다. 공간적 불확실성을 가지는 인수로는 두 재료축에 대한 탄성계수와 면내 전단탄성계수가 고려되었다. 이들 재료인수들은 독립적인 추계장함수로 모델링 되었으며, 이들 추계장이 구조거동에 미치는 영향은 지수함수형태의 자기 및 상호상관함수를 적용하여 산정하였다. 수치예제를 통하여 복합적층판이 등방성 및 이방성의 재료에 의한 판 구조에 비하여 거동의 변동계수가 낮음을 보여주었으며, 제안된 해석법의 검증을 위하여 몬테카를로 해석을 동시에 수행하고 그 결과를 상호 비교하였다.
Shuttle Radar Topography Mission Digital Elevation Model (SRTM DEM) offers opportunities to make advances in many research areas including hydrology by providing near-global scale elevation measurements at a uniform resolution. Its wide coverage and complimentary online access especially benefits researchers requiring topographic information of hard-to-access areas. However, SRTM DEM also contains inherent errors, which are subject to propagation with its manipulation into analysis outputs. Sensitivity of hydrologic analysis to the errors has not been fully understood yet. This study investigated their impact on estimation of hydrologic derivatives such as slope, stream network, and watershed boundary using Monte Carlo simulation and spatial moving average techniques. Different amount of the errors and their spatial auto-correlation structure were considered in the study. Two sub-watersheds of Geum and Deadong River areas located in South and North Korea, respectively, were selected as the study areas. The results demonstrated that the spatial presentations of stream networks and watershed boundaries and their length and area estimations could be greatly affected by the SRTM DEM errors, in particular relatively flat areas. In the Deadong River area, artifacts of the SRTM DEM created sinks even after the filling process and then closed drainage basin and short stream lines, which are not the case in the reality. These findings provided an evidence that SRTM DEM alone may not enough to accurately figure out the hydrologic feature of a watershed, suggesting need of local knowledge and complementary data.
가시광통신 융합기술은 통신 및 조명 환경 변화에 부응한 기술로서, LED 조명의 역할과 동시에 통신을 할 수 있다. 하지만 이제 막 탄생한 기술인만큼 해결하여야 할 과제가 많은데 사용자와 수신기사이의 효율적인 검출이 그 중 하나이다. 따라서 본 논문은 사용자와 가시광통신 송신기 사이의 효과적인 신호 검출을 위한 센싱 방법을 제안하고 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 가시광통신 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며 사용자와 가시광통신 송신기 사이의 무선 채널은 실내 가시광통신 채널로 모델링 하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR (signal to noise ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음신호의 평균값으로 가정하였다. 모의실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 가시광통신시스템에서의 신호 센싱에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있다.
구조응답에 기여하는 중요성으로 인하여 추계론적 해석에서는 재료탄성계수의 불확실성에 의한 응답변화도에 대한 연구가 주로 진행되어 왔다. 그러나 추계론적 해석이 의미있는 값을 제공하기 위해서는 가능한 많은 인수에 대한 불확실성을 동시에 고려하여야 한다. 본 연구에서는 구조재료의 중요한 두 인수인 탄성계수와 포아송비에 나타나는 불확실성을 고려한 추계론적 해석을 위한 정식화를 평면문제에 대하여 제안하였다. 이를 위하여 이들 두 인수의 함수로 주어지는 구성행렬의 각 요소에 대한 다항식 전개를 채용하였으며, 두 인수의 불확실성에 따라 나타나는 자기 및 상호상관함수는 n-차 모멘트에 대한 일반식을 적용하여 구성하였다. 다항식 전개에 따라 부행렬의 무한합으로 변형된 구성행렬은 계산상의 편의를 위하여 요구되는 정확도 내에서 절삭하여 사용하였다. 제안된 방법의 검증을 위하여 단순 평면구조를 예제로 택하여 해석하었으며, 해석결과는 국부평균법을 채용한 고전적인 몬테카를 해석 결과와 비교하였다.
현재 국내에서 EM-120에 의해 검측된 틀림 데이터는 매우 불규칙적인 형태를 나타내며 데이터 분석 시 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 궤도의 효율적인 유지관리를 위해 검측된 틀림데이터의 특징과 문제점을 분석하고, 이를 보완할 수 있는 효율적인 처리 기법을 개발하였으며, 정제된 데이터의 ARIMA 분석을 통해 검측데이터와 계절 변화의 상관관계 분석을 수행하였다. 또한 회귀모형, 지수평활법, ARIMA 모형 등 다양한 예측 모델의 적용을 통해 검측 데이터의 시계열 분석을 수행하고, 궤도 틀림 데이터의 예측 모델에 적합한 최적 모델 선정과 관련한 연구를 수행하였다.
제트엔진변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 반사 신호로부터 제트엔진의 종류를 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 JEM의 새로운 접근법으로서, 제트엔진의 특성을 추출하기 위한 자동화 알고리즘을 제안한다. 먼저 복소 신호의 경험적인 모드 분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)을 거친 JEM 신호의 자기상관도로부터 제트엔진의 회전 주기를 산출한다. 그 후 DM(Divisor-Multiplier) 규칙 및 'Scoring' 개념을 JEM 스펙트럼 해석에 도입하여 최종적인 날개개수를 추정한다. 시뮬레이션 및 측정 JEM 신호로의 적용 결과를 통해 제안된 알고리즘이 정확하고 자동적인 제트엔진 정보 추출에 효과적임을 입증하였다.
음성신호의 프리-엠퍼시스 과정은 고주파 영역의 약화된 성분을 보상하기 위해 사용되어진다. 프리-엠퍼시스 필터의 일반적인 형태는 y(n)=s(n)-A${\cdot}$s(n-1)이고, A 값은 유성음의 경우$0.9{\sim}1.0$ 사이의 값이다. 그리고, A 값은 프리-엠퍼시스의 기울기 값을 반영하고 기존의 방법에서는 R(1)/R(0)를 사용한다. 본 논문에서는 성문특성으로 인해 고주파 특성이 약화되는 것을 보상하기 위하여 새로운 평탄화 기법을 제안한다. 우선 신호 왜곡의 최소화를 위하여 QMF를 사용하였다. QMF를 사용한 후, 각 프레임별 자기상관계수를 사용하여 평탄화 과정을 수행하였다. 실험결과에서는 제안한 방법이 자기상관 방법보다 약화된 고주파 성분을 효과적으로 보상하는 평탄화 특성이 우수한 것으로 나타났다. 그러므로 평탄화 알고리즘은 음성 인식, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 광범위하게 적용되어질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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