PYO, TAE-SOO;HAYASHI, MASAHIKO;BECK, TRACY;DAVIS, CHRISTOPHER J.;TAKAMI, MICHIHIRO
천문학논총
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제30권2호
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pp.109-112
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2015
We present [$Fe\;{\small{II}}$] ${\lambda}1.257{\mu}m$ spectra toward the interacting binary UY Aur with 0".14 angular resolution, obtained with the Near infrared Integral Field Spectrograph (NIFS) combined with the adaptive optics system Altair of the GEMINI observatory. In the [$Fe\;{\small{II}}$] emission, UY Aur A (primary) is brighter than UY Aur B (secondary). The blueshifted and redshifted emission between the primary and secondary show a complicated structure. The radial velocities of the [$Fe\;{\small{II}}$] emission features are similar for UY Aur A and B: ${\sim}-100km\;s^{-1}$ and ${\sim}+130km\;s^{-1}$ for the blueshifted and redshifted components, respectively. Considering the morphologies of the [$Fe\;{\small{II}}$] emissions and bipolar outflow context, we concluded that UY Aur A drives fast and widely opening outflows with an opening angle of ${\sim}90^{\circ}$ while UY Aur B has micro collimated jets.
Lee, Kibae;Bae, Jinho;Lee, Chong Hyun;Kim, Juho;Lee, Jaeil;Cho, Jung Hong
Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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제2권4호
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pp.202-208
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2016
In this paper, we propose novel seabed sediment classification algorithm using feature obtained by continuous wavelet transform (CWT). Contrast to previous researches using direct reflection coefficient of seabed which is function of frequency and is highly influenced by sediment types, we develop an algorithm using both direct reflection signal and backscattering signal. In order to obtain feature vector, we employ CWT of the signal and obtain histograms extracted from local binary patterns of the scalogram. The proposed algorithm also adopts principal component analysis (PCA) to reduce dimension of the feature vector so that it requires low computational cost to classify seabed sediment. For training and classification, we adopts K-means clustering algorithm which can be done with low computational cost and does not require prior information of the sediment. To verify the proposed algorithm, we obtain field data measured at near Jeju island and show that the proposed classification algorithm has reliable discrimination performance by comparing the classification results with actual physical properties of the sediments.
전력선통신(PLC: Power Line Communication)은 기존의 전기선을 이용하여 별도의 전용선 설치 없이 통신이 가능한 기술로서 효율적인 PLC 통신을 위해서는 가장 기본적인 기저대역의 송, 수신부상 의 원활한 데이터 전송이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 확산대역방식의 PLC통신시스템의 수신부의 핵심모듈인 정합필터를 HDL(hardware description language)을 이용한 디지털 하드웨어인 에 위한 디지털 하드웨어인 FPGA(Field Programmable Gate Array)클 이용하여 구현하였다. 즉, 본 논문에서는 BPSK(Binary Phase Shift Keying) 변조 및 256칩 확산코드를 이용한 확산변조파형에 대한 디지털 정합필터를 FPGA로 구현하고 상관특성을 확인함으로서 모의실험상의 파형과 구현된 하드웨어상의 상관파형이 일치함을 확인하였다.
This paper presents an optimal implementation of a Daubechies-based pipelined discrete wavelet packet transform (DWPT) processor using finite impulse response (FIR) filter banks. The feed-forward pipelined (FFP) architecture is exploited for implementation of the DWPT on the field-programmable gate array (FPGA). The proposed DWPT is based on an efficient transpose form structure, thereby reducing its computational complexity by half of the system. Moreover, the efficiency of the design is further improved by using a canonical-signed digit-based binary expression (CSDBE) and advanced functional sharing (AFS) methods. In this work, the AFS technique is proposed to optimize the convolution of FIR filter banks for DWPT decomposition, which reduces the hardware resource utilization by not requiring any embedded digital signal processing (DSP) blocks. The proposed AFS and CSDBE-based DWPT system is embedded on the Virtex-7 FPGA board for testing. The proposed design is implemented as an intellectual property (IP) logic core that can easily be integrated into DSP systems for sub-band analysis. The achieved results conclude that the proposed method is very efficient in improving hardware resource utilization while maintaining accuracy of the result of DWPT.
The issue of sustainable forest management (SFM) continues to emerge as part of the REDD+ mechanism mitigation efforts. Especially for some developing countries, such as Indonesia, forest management is required to provide benefits to the welfare of local communities in addition to forest conservation efforts. This study aims to identify the economic, social, and environmental impacts of community-based forest management (CBFM) implementation activities, which is one of the implementations of SFM at field level. The primary objectives were to find out the impacts of CBFM activities based on local people's perceptions and to identify what factors need to be considered to increase local people's satisfaction on CBFM activities. The data from 6 sub-villages was derived through surveys with local people involved in CBFM activities, interviews with a key informant, and supported by secondary data. The results of the study state that CBFM activities have increased the local people's income as well as their welfare, strengthening the local institution, and help to resolve conflicts in the study area. CBFM has also been successful in protecting forests by rehabilitating unproductive lands and increase forest cover area. By using binary logistic regression analysis, it found that income, business development opportunities, access to forests, conflict resolution, institutional strengthening, and forest rehabilitation variable significantly affected the local people's satisfaction of CBFM activities.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5522-5540
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2018
Vehicular license plate (LP) recognition system has risen as a significant field of research recently because various explorations are currently being conducted by the researchers to cope with the challenges of LPs which include different illumination and angular situations. This research focused on restricted conditions such as using image of only one vehicle, stationary background, no angular adjustment of the skewed images. A real time vehicular LP recognition scheme is proposed for the skewed images for detection, segmentation and recognition of LP. In this research, a polar co-ordinate transformation procedure is implemented to adjust the skewed vehicular images. Besides that, window scanning procedure is utilized for the candidate localization that is based on the texture characteristics of the image. Then, connected component analysis (CCA) is implemented to the binary image for character segmentation where the pixels get connected in an eight-point neighbourhood process. Finally, optical character recognition is implemented for the recognition of the characters. For measuring the performance of this experiment, 300 skewed images of different illumination conditions with various tilt angles have been tested. The results show that proposed method able to achieve accuracy of 96.3% in localizing, 95.4% in segmenting and 94.2% in recognizing the LPs with an average localization time of 0.52s.
As the application field of radar is expanded and the bandwidth increases, the number of radar sensors operating at the same frequency is continuously increasing. In this paper, we propose a method of analyzing interference when two pulse doppler radars are operated at the same frequency with different waveform which are designed independently. In addition, we show that even for a previously designed LFM waveforms, the interference can be suppressed without affecting the performance by changing the sign of the frequency slope by increasing/decreasing, or by modulating the pulses by the different codes. The interference suppression by different slopes is more effective for similar waveform and the suppression by the codes increases as the number of pulses increases. We expect this result can be extended to the cases where multiple radars are operated at the same frequency.
Diagnosis using voice is non-invasive and can be implemented through various voice recording devices; therefore, it can be used as a screening or diagnostic assistant tool for laryngeal voice disease to help clinicians. The development of artificial intelligence algorithms, such as machine learning, led by the latest deep learning technology, began with a binary classification that distinguishes normal and pathological voices; consequently, it has contributed in improving the accuracy of multi-classification to classify various types of pathological voices. However, no conclusions that can be applied in the clinical field have yet been achieved. Most studies on pathological speech classification using speech have used the continuous short vowel /ah/, which is relatively easier than using continuous or running speech. However, continuous speech has the potential to derive more accurate results as additional information can be obtained from the change in the voice signal over time. In this review, explanations of terms related to artificial intelligence research, and the latest trends in machine learning and deep learning algorithms are reviewed; furthermore, the latest research results and limitations are introduced to provide future directions for researchers.
Blue straggler stars (BSs) are "rejuvenated" main sequence stars first recognized by Allan Sandage from his observation of the prominent northern globular cluster M3 in the year of 1953. BSs are now known to be present in diverse stellar environments including open clusters, globular clusters, dwarf galaxies, and even the field populations of the Milky Way. This makes them a very useful tool in a wide range of astrophysical applications: Particularly BSs are considered to have a crucial role in the evolution of stellar clusters because they affect on the dynamics, the binary population, and the history of the stellar evolution of the cluster they belong to. Here we report a part of the preliminary results from our ongoing research on the BSs in the two metal-poor globular clusters (GCs) in the Large Magellanic Cloud (LMC), Hodge 11 and NGC1466. Using the high precision multi-band images obtained with the Advanced Camera for Survey (ACS) onboard the Hubble Space Telescope (HST), we extract time-series photometry to search for the signal of periodic variations in the luminosity of the BSs. Our preliminary results confirm that several BSs are intrinsic "short period (0.05 < P < 0.25 days)" variable stars with either pulsating or eclipsing types. We will discuss our investigation on the properties of those variable BS candidates in the context of the formation channels of these exotic main sequence stars, and their roles in the dynamical evolution of the host star clusters.
We present preliminary results of 1.1 and 1.3 mm dust continuum and 12CO (J=2-1) line data obtained with the Submillimeter Array toward six cores harboring Class 0/I objects in the λ Orionis cloud. They are located in bright rimmed clouds, which are exposed to the far-ultraviolet radiation field by the O-type star λ Ori. Compact dust continuum emission is observed from all six cores. Among the six cores, only one core G196.92-10.37 shows a signature of binarity with separation of 4000 AU. The numbers of singles and binaries in our sample are five and one, respectively and the derived multiplicity frequency (MF) is 0.17. This value is lower than those found in the binary surveys toward Class 0/I objects, which may be a hint for negative feedback by the nearby massive star, lambda Ori. The derived excitation temperature (Tex) using 12CO emission shows a lower median value (20 K) than those of triggered star-forming regions (30 K). The lower MF and Tex support our previous study that star formation was not triggered in the λ Orionis cloud. We aim to further investigate whether the Class 0/I YSOs in the λ Orionis cloud have less circumstellar materials and smaller accretion rates than in other filamentary clouds (e.g., Orion A & B), which might be attributed to negative feedback from the massive star in limiting accretion of protostars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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