Traditional methods for monitoring targets rely heavily on probabilistic data association (PDA) or Kalman filtering. However, achieving optimal performance in a densely congested tracking environment proves challenging due to factors such as the complexities of measurement, mathematical simplification, and combined target detection for the tracking association problem. This article analyzes a target tracking problem through the lens of fuzzy logic theory, identifies the fuzzy rules that a fuzzy tracker employs, and designs the tracker utilizing fuzzy rules and Kalman filtering.
다수의 무인항공기를 이용하여 표적을 탐색 및 추적하는 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건뿐만 아니라, 각 비행체들이 어떤 알고리즘을 이용해 비행경로를 결정하느냐에 따라 그 임무에 대한 성과는 크게 달라질 수 있다. 다만 이러한 표적 탐색 임무에서 자율 비행 무인항공기의 운용 방법이 어떠할 때 가장 효과적이며 효율적인지에 대한 연구는 미흡한상태이다. 본 연구에서는 플로킹 이론을 기반을 둔 다양한 자율비행 알고리즘을 활용하여, 다수의 무인 항공기가 서로 충돌을 회피하면서 표적을 탐지하는 임무를 기반으로 비행 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하여, 표적 탐지 임무에서의 다수의 무인항공기를 제어할 수 있는 보다 효율적/효과적인 방안을 제시하였다.
신뢰도 기반 유지보수의 연구가 진행됨에 따라 설비의 신뢰도를 바탕으로 한 효율적인 유지보수 업무가 가능하게 되었다. Risk Priority Number(RPN)는 시스템을 구성하고 있는 설비에 대한 Severity(S), Occurrence(O), Detection(D)을 각각 평가하고 이를 하나의 통합된 수치로 표현함으로써 설비간의 유지보수 우선순위에 관한 정보를 제공한다. 하지만 철도 전력 설비와 같이 통계적인 고장 데이터가 부족하거나 신뢰성이 떨어지는 경우에는 이들의 평가가 객관적으로 이루어지기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 설비의 Occurrence를 평가하기 위해 퍼지 이론을 이용한 고장률 가공 방법을 제시하고, 객관적인 Severity와 Detection 평가를 이용하여 Risk Priority Number를 계산하는 새로운 방법을 제시하였으며, 이를 철도 변전소 모의 시스템에 적용시켜 보았다.
This paper describes the application method of bumper area defined in the ship domain theory and it is to identify risky sectors in VTS(Vessel Traffic Services) area. The final goal of this work is to develop early warning system providing the location information with high traffic risks in Mokpo VTS area and to prevent the human errors of VTS Officer(VTSO). The current goal of this paper is to find evaluation and detection method of risky sectors. The ratio between overlapped bumper area of each vessels and the summing area of a designated sector, Ratio to Evaluate Risk(RER) ${\gamma}$ is used as one of evaluation and detection parameter. The usability of overlapped bumper area is testified through three kinds of scenarios for various traffic situations. The marine traffic data used in the experiments is collected by AIS(Automatic Identification System) receiver and then compiled in the SQL(Structured Query Language) Server. Through the analysis of passing vessel's tracks within the boundary of Mokpo VTS area, the total of 11 sectors are identified as evaluation unit sector. As experiment results from risk evaluation for the 11 sectors, it is clearly known that the proposed method with RER ${\gamma}$ can provide the location information of high risky sectors which are need to keep traffic tracks of vessel movements and to maintain traffic monitoring by VTSO.
Gravitational waves are predicted by the Einstein's theory of General Relativity. The direct detection of gravitational waves is one of the most challenging tasks in modern science and engineering due to the 'weak' nature of gravity. Recent development of the laser interferometer technology, however, makes it possible to build a detector on Earth that is sensitive up to 100-1000 Mpc for strong sources. It implies an expected detection rate of neutron star mergers, which are one of the most important targets for ground-based detectors, ranges between a few to a few hundred per year. Therefore, we expect that the gravitational-wave observation will be routine within several years. Strongest gravitational-wave sources include tight binaries composed of compact objects, supernova explosions, gamma-ray bursts, mergers of supermassive black holes, etc. Together with the electromagnetic waves, the gravitational wave observation will allow us to explore the most exotic nature of astrophysical objects as well as the very early evolution of the universe. This review provides a comprehensive overview of the theory of gravitational waves, principles of detections, gravitational-wave detectors, astrophysical sources of gravitational waves, and future prospects.
수중 어류의 행동이나 현상을 예측하여 시각화하기 위해서는 어류의 탐지와 어류반응행동의 파악이 우선 이루어져야 한다. 수중이라는 다변적인 환경요인이 현장 계측을 매우 어렵게 하거나 어류의 행동이 비선형적으로 복잡하고 혼돈스러우므로 기존의 단순한 그래픽처리는 실제 수중현상간의 차이를 극복하지 못해왔던 실정이다. 이에 본 논문에서는 매우 복잡 다양한 어류행동반응의 패턴에 대하여 기존의 연구에서 제안된 혼돈이론을 응용한 어류반응행동 모델을 이용하여 시각화 도구를 제안함으로써 수중의 어류이동현상을 예측하거나 평가, 또는 보다 더 정확히 분석하는 자료를 얻을 수 있게 구현하였다. 아울러, 어탐 디스플레이를 동시에 적용하여 사용자에게 반응에 따르는 어류의 탐지상황도 제공하였다. 제안된 시각화 도구를 평가하기 위하여 현장 계측된 어류의 이동 정보와 비교한 결과, 제안된 시각화 도구는 사실성 높은 어류 행동과 시각적인 이해도를 높일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
수중무기체계에 있어 소나 탐지 성능은 생존성 향상을 위한 중요한 인자이다. 소나의 음향수신 성능을 파악하기 위해서 탄성이론을 이용하여 소나 다층구조의 음향 성능을 해석하였다. 단순구조물에 대하여 탄성이론을 적용하여 얻은 본 해석 결과를 상용해석프로그램인 ANSYS와 비교하였고, 만족할만한 결과를 얻었다. 검증된 탄성이론을 이용하여 소나 다층구조의 층별 두께 변화에 따른 음압 및 반향음 감소 해석을 수행하였다. 무반향(anechoic)층의 두께가 증가할수록 주파수에 따른 음압이 고르게 분포하고 반향음 감소량이 약간 증가하는 것을 확인하였다. 비결합(decoupling)층과 스틸(steel)층의 경우 두께에 따른 음압의 변화는 거의 없으나 두꺼워질수록 반향음이 약간 감소하는 결과를 나타내었다. 탄소강화플라스틱(Carbon Reinforced Platic, CRP)층의 두께 변화는 음압과 반향음 감소량에 영향이 없는 것을 확인하였다. 따라서 소나 다층구조의 음향성능을 높이기 위해서는 무반향층을 두껍게 하고, 비결합층, 스틸층과 탄소강화플라스틱층은 최소화하는 것이 바람직할 것으로 예상된다.
In semiconductor manufacturing field, all equipments have various sensors to diagnosis the situations of processes. For increasing the accuracy of diagnosis, hundreds of sensors are emplyed. As sensors provide millions of data, the process diagnosis from them are unrealistic. Besides, in some cases, the results from some data which have same conditions are different. We want to find some information, such as data and knowledge, from the data. Nowadays, fault detection and classification (FDC) has been concerned to increasing the yield. Certain faults and no-faults can be classified by various FDC tools. The uncertainty in semiconductor manufacturing, no-faulty in faulty and faulty in no-faulty, has been caused the productivity to decreased. From the uncertainty, the rough set theory is a viable approach for extraction of meaningful knowledge and making predictions. Reduction of data sets, finding hidden data patterns, and generation of decision rules contrasts other approaches such as regression analysis and neural networks. In this research, a RGB sensor was used for diagnosis plasma instead of optical emission spectroscopy (OES). RGB data has just three variables (red, green and blue), while OES data has thousands of variables. RGB data, however, is difficult to analyze by human's eyes. Same outputs in a variable show different outcomes. In other words, RGB data includes the uncertainty. In this research, by rough set theory, decision rules were generated. In decision rules, we could find the hidden data patterns from the uncertainty. RGB sensor can diagnosis the change of plasma condition as over 90% accuracy by the rough set theory. Although we only present a preliminary research result, in this paper, we will continuously develop uncertainty problem solving data mining algorithm for the application of semiconductor process diagnosis.
Zinc metal organic framework (MOFZn)-loaded goad nanoparticles (AuNPs) sol (Au@MOFZn), which was characterized by TEM, Mapping, FTIR, XRD, and molecular spectrum, was prepared conveniently by solvothermal method. The results indicated that Au@MOFZn had a very strong catalytic effect with the nanoreaction of AuNPs formation between sodium oxalate (SO) and HAuCl4. AuNPs in the new indicator reaction had a strong resonance Rayleigh scattering (RRS) signal at 370 nm. The indicator AuNPs generated by this reaction, which had the most intense surface enhanced Raman scattering (SERS) peak at 1621 cm -1. The new SERS/RRS indicator reaction in combination with specific aptamer (Apt) to fabricate a sensitive and selective Au@MOFZn catalytic amplification-aptamer SERS/RRS assay platform for carbendazim (CBZ), with SERS/RRS linear range of 0.025-0.5 ng/mL. The detection limit was 0.02 ng/mL. Similarly, this assay platform has been also utilized to detect oxytetracycline (OTC) and profenofos (PF).
본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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