본 논문에서는 고속 시변 채널 OFDM을 위한 저복잡도 LS(Least Squares) 채널 예측의 성능 개선 방안을 제안한다. 저복잡도 LS 채널 예측을 위해 사용하는 CE-BEM(Complex Exponential-Basis Expansion Model) 채널 모델의 경우 채널 모델 자체의 문제점으로 인하여 채널 예측 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 우선 시간 영역 윈도우를 이용하여 데이터 심볼에 의한 ICI(Interchannel Interference)의 영향을 제거한다. LS 채널 예측 결과에서 샘플을 취하여 윈도우의 영향을 제거한 후 특성이 채널 변화의 표현에 적합한 DPSS(Discrete Prolate Spheroidal Sequences)를 기저함수(basis function)로 하는 보간 (interpolation) 방식으로 채널 응답을 복원하여 CE-BEM의 문제점을 해결한다. 컴퓨터 모의실험을 통한 성능 확인 결과 제안된 채널 예측 방식은 기존의 방식과 비교하여 특히 고속 시변 채널에서 우수한 성능 개선 효과를 보여주며, 선택된 기저함수의 형태뿐만 아니라 기저함수의 개수의 설정이 성능을 크게 좌우하는 또 다른 요소임을 확인하였다.
The main objective of this study is systemization of the technique of ROC quantification and optimization of baseline design by applying CE principle to the acquisition process of a weapon system. QFD and TOA techniques can be employed to a good working example of the conceptual design of a future main battle tank. In this paper, Product Planning Phase, the first phase of four QFD phases, is deployed in terms of eight steps including customer requirements and final product control characteristics. TOA is carried out considering only combat weight. In order to perform combat weight analysis and performance TOA, Preliminary Configuration Synthesis Methodology is used. Preliminary Configuration Synthesis Methodology employs the method of least squares and described linear equations of weight interrelation equation for each component of tank. As a result of QFD based upon the ROC, it was cleared that armor piercing power, main armament, type of ammunition, cruising range, combat weight, armor protection, power loading, threat detection and cost are primary factors influencing design and that combat weight is the most dominant one. The results of TOA based on the combat weight constraint show that 5100 lb reduction was required to satisfy the ROC. The baseline design of a future main battle tank is illustrated with assumption that all phases of QFD are employed to development and production process of subsystems, components, and parts of main battle tank. TOA is applied in iterative process between initial baseline design and ROC. The detailed design of each component is illustrated for a future main battle tank.
Park, H.S.;Lee, J.K.;Fike, J.H.;Kim, D.A.;Ko, M.S.;Ha, Jong Kyu
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제18권5호
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pp.643-648
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2005
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has become increasingly used as a rapid, accurate method of evaluating some chemical constituents in cereal grains and forages. If samples could be analyzed without drying and grinding, then sample preparation time and costs may be reduced. This study was conducted to develop robust NIRS equations to predict fermentation quality of corn (Zea mays) silage and to select acceptable sample preparation methods for prediction of fermentation products in corn silage by NIRS. Prior to analysis, samples (n = 112) were either oven-dried and ground (OD), frozen in liquid nitrogen and ground (LN) and intact fresh (IF). Samples were scanned from 400 to 2,500 nm with an NIRS 6,500 monochromator. The samples were divided into calibration and validation sets. The spectral data were regressed on a range of dry matter (DM), pH and short chain organic acids using modified multivariate partial least squares (MPLS) analysis that used first and second order derivatives. All chemical analyses were conducted with fresh samples. From these treatments, calibration equations were developed successfully for concentrations of all constituents except butyric acid. Prediction accuracy, represented by standard error of prediction (SEP) and $R^2_{v}$ (variance accounted for in validation set), was slightly better with the LN treatment ($R^2$ 0.75-0.90) than for OD ($R^2$ 0.43-0.81) or IF ($R^2$ 0.62-0.79) treatments. Fermentation characteristics could be successfully predicted by NIRS analysis either with dry or fresh silage. Although statistical results for the OD and IF treatments were the lower than those of LN treatment, intact fresh (IF) treatment may be acceptable when processing is costly or when possible component alterations are expected.
본 연구는 IKONOS 위성영상의 메타자료와 지상기준점으로부터 라인변화에 따른 외부표정요소의 최적 다항식 모델을 결정하였다. 외부표정요소의 위치요소는 일차다항식, 회전요소는 상수항을 최적 다항식으로 결정하였다. 그리고 결정된 외부표정요소의 위치결정 정확도는 기존의 검증된 방법 즉, 최소제곱법에 의한 RPC 편의보정 방법과 비교하였다, 그 결과, 두 방법에 의한 정확도는 거의 차이가 없었다. 결정된 외부표정요소로부터 정합선을 수립한 후, 수치표고모델을 작성하여, RPC 편의보정 방법이 적용된 ERDAS IMAGINE에 의한 DEM과 비교 검토하였다. 그 결과로써, 제안방법과 ERDAS IMAGINE으로 작성한 수치표고모델의 높이차이는 허용 표준편차 범위 내에 존재하였다. 따라서 본 연구에서 제작한 수치표고모델은 기존의 검증된 방법과 유사한 결과 정확도를 나타냈다.
본 논문의 목적은 공간적탐색기법을 이용한 부산 주택시장 다이나믹스 분석으로써 MATLAB toolbox M-file을 이용하였다. 본 연구에서 사용된 자료는 2006년부터 2009년 2분기까지 공개된 부산지역 아파트 실거래가 64,530개 자료를 기준으로 법정동을 분류하여 각 평균값을 분석에 이용하였다. 주택시장분석에 많이 이용되는 헤도닉가격 모형은 도시주택경제 분야에서 주택시장 다이나믹스를 설명하는데 강력한 분석기법의 하나이다. 그럼에도 불구하고 전통적인 헤도닉가격 모형은 공간적자기상관의 영향력을 반영하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 공간자기상관 관계를 반영한 다양한 공간계량모형, 예를 들어, 공간자기회귀모형(SAR), 공간오차모형(SEM), 일반공간모형(SAC) 등을 보통최소자승법을 이용한 전통적 헤도닉가격 모형과 비교하고자 한다. 이를 위해 결정계수($R^2$), 분산(${\sigma}^2$), 우도함수(Likelihood)의 값 등의 지표들을 이용하였다. 분석결과 공간자기상관을 고려한 공간계량모형이 전통적 헤도닉모형에 비해 높은 설명력을 보여주고 있다. 공간계량모형에서는 공간오차모형(SEM)과 일반공간모형(SAC)이 공간자기회귀모형(SAR) 보다 우수한 설명력을 보이고 있다.
Park, Hyung-Soo;Lee, Sang-Hoon;Choi, Ki-Choon;Kim, Ji-Hye;So, Min-Jeong;Kim, Hyeon-Seop
한국초지조사료학회지
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제35권3호
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pp.257-263
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2015
This study was conducted to assess the potential of using NIRS to accurately determine the chemical composition and fermentation parameters in fresh coarse sorghum and sudangrass silage. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) has been increasingly used as a rapid and accurate method to analyze the quality of cereals and dried animal forage. However, silage analysis by NIRS has a limitation in analyzing dried and ground samples in farm-scale applications because the fermentative products are lost during the drying process. Fresh coarse silage samples were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range of 680~2500 nm, and the optical data were obtained as log 1/Reflectance (log 1/R). The spectral data were regressed, using partial least squares (PLS) multivariate analysis in conjunction with first and second order derivatization, with a scatter correction procedure (standard normal variate and detrend (SNV&D)) to reduce the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected on the basis of minimizing the standard error of cross validation (SECV). The results of this study showed that NIRS predicted the chemical constituents with a high degree of accuracy (i.e. the correlation coefficient of cross validation ($R^2{_{cv}}$) ranged from 0.86~0.96), except for crude ash which had an $R^2{_{cv}}$ of 0.68. Comparison of the mathematical treatments for raw spectra showed that the second-order derivatization procedure produced the best result for all the treatments, except for neutral detergent fiber (NDF). The best mathematical treatment for moisture, acid detergent fiber (ADF), crude protein (CP) and pH was 2,16,16 respectively while the best mathematical treatment for crude ash, lactic acid and total acid was 2,8,8 respectively. The calibrations of fermentation products produced poorer calibrations (RPD < 2.5) with acetic and butyric acid. The pH, lactic acid and total acids were predicted with considerable accuracy at $R^2{_{cv}}$ 0.72~0.77. This study indicated that NIRS calibrations based on fresh coarse sorghum and sudangrass silage spectra have the capability of assessing the forage quality control
Glucose, fructose and sucrose being the main sugars that can be found in natural fruit juice. Many instrumental methods, such as GC, LC, electrochemical or spectrometric methods provide information about both the total content of sugars and the specific concentration of each carbohydrate[1]. The simplicity of sample handling and measurement in the near IR(NIR) wavelength region, which allows the use of long pathlength, optical glass cells and optical fibers, makes NIR a good alternative for sugar determination [2]. In the present study, six varieties of persian grapes were harvested at intervals through august to october and analysed for sugars by NIR. The results were processed by principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS) analysis. Sample juice was prepared by squeezing through gauze from crashed grape. This solution was treated by zinc ferrocyanide prior to analysis in order to eliminate colored compounds and all optically active nonsugar substances. For glucose and fructose the most characteristic wavelengths were 1456nm corresponding to the first harmonic O-H stretching and the second at 2062nm corresponding to O-H stretching and deformation; secondary characteristic combination bands were also seen at 2265 nm (O-H and C-C stretching) and at 2240 nm (C-H and C-C stretching). However these spectra were taken over a wavelength range from 1100-2500nm at room temperature of 25-$30^{\circ}C$. To test the accuracy of the described procedure, samples of six varieties of grape were analysed by the proposed NIR and a standard method[2]. Good agreement were found between these two sets of the results. To perform the recovery studies , samples of grape juices previously analysed by the proposed method, were spiked with known amounts of each individual sugars and then analysed again. Relative standard deviations varied from 1.4 to 1.8% for six independent measurements of individual and total sugar concentration. In the analysis of real and synthetic samples, precise and accurate results were obtained , providing accuracy errors lower than 1.9% in all cases. Average recoveries of ${97}{\pm}{4%}$ for total sugar and between ${95}{\pm}{5%}$ and ${99}{\pm}{2%}$ for sing1e sugars demonstrate the applicability of the methodology developed to the direct analysis of grape Juice.
본 시험의 목적은 옥수수 사일리지의 소화율 및 에너지가치를 신속하고 정확하게 평가하는 방법으로서 근적외선분광법(NIRS)의 이용성을 확대하고 동시에 더욱 정확한 검량식을 유도하기 위하여 수행되었다. 112점의 옥수수 사일리지 시료를 이용하여 근적외선분광기를 이용하여 스펙트럼을 수집하였다. 검량기법은 변형부분 최소자승회귀법(MPLS), 산란보정법은 SNV-D 또한 1,4,4,1 수처리 방법을 이용하여 검량식을 작성하였다. 옥수수 사일리지의 소화율 측정방법에 따른 근적외선분광법의 예측 능력은 IVDMD, IVTD 및 CDMD 함량에서 각각 $SEP=1.57% (R^2v=0.70),\;SEP=1.13%(R^2v=0.73)$ 및 $SECV=1.74%\;(R^2v=0.77)$로 나타났으며 에너지 가치를 예측하기 위한 검량식 작성 및 검증 결과는 TDN, NEL 및 ME 함량에서 각각 SECV=0.69% $(R^2v=0.85)$, SECV=0.02% (R2v=0.88) 및 SECV=0.02% $(R^2v=0.88)$로 비교적 양호한 결과를 나타냈다.
삼중수소 ($^{3}H$) 에 관한 환경 및 생물학상의 연구는 1950년대 중반부터 선진국에서 수행되오고 있다. 삼중소소에 대한 잠재적 노출의 경우 통상적 처리절차는 삼중수소의 신체부하량이라고 일컬어지는 이른바 신체내에 축적된 삼중수소의 양을 결정하기 위하여 삼중수소수로서 오줌속에 포함되는 삼중수소 방사능의 생리분석이다. 전신에 있어서 삼중수소의 최대허용신체부하량은 신체조직에 대하여 약 $30{\mu}Ci/{\ell}$ 이다. 생리분석에서 오줌속에 삼중수소를 검출하는데 가장 보편적인 조사준위(照射准尉)는 최대허용신체부하량의 1/10 이다. 이러한 생리분석 연구계획을 위해서는 소광보정(消光補正) 곡선을 그리는 것이 가장 우선적이다. 이것은 검뇨용 오줌의 색깔이 일정하지 않기 때문에 필요한 것이다. 이 경우에서 소광효과는 주로 오줌시료에 의한 섬광빛의 흡수에 기인된다. 소광보정곡선으로 판단된 공식은 통계적 근거에서 최소자승법에 의하여 Y (%) = 0.771 + 1.836 ${\tmes}10^{-4}$X(count)로 얻어졌다. 여기서 Y는 섬광계수 효율로서 약 12%에서 31% 범위의 값으로 나타났다. 본 논문에서는 삼중수소의 생물학적 반감기와 신체계통적으로 분포된 삼중수소에 적용되고 있는 정체(停滯) 공식에 관한 간략한 이론에 관하여 서술된다.
본 연구는 국내산 원물 옥수수 사일리지의 품질을 신속하게 분석 평가하기 위한 NIRS DB 구축과 원물시료의 분석 예측능력을 향상시키기 위한 근적외선 스펙트라의 적정 수 처리 방법을 구명하기 위하여 수행되었다. 옥수수 사일리지는 전국 사료작물 사일리지 품질경연대회에 출품된 시료와 2014년부터 2015년까지 전국 조사료 품질검사 시범사업에 참여한 조사료 생산경영체, 농축협 TMR회사 및 생산농가에서 407점을 수집하였다. 옥수수 사일리지의 품질평가를 위한 NIRS DB 구축을 위해 수집된 시료를 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트라를 측정하고 측정된 시료는 실험실에서 화학적 분석을 실시하였다. 다양한 수 처리 방법에 따른 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 원시 스펙트라를 미분처리하여 최적의 수처리 방법을 구명하였다. 옥수수 원물 사일리지의 수분함량 예측능력은 1차 미분처리(1, 16, 16)한 것으로 나타났으며 NDF와 ADF의 최적 수 처리는 두 성분 모두에서 2, 16, 16 처리가 예측 정확성이 가장 높게 나타났다. 조단백질 함량의 예측능력은 1차 미분처리(1, 4, 4)가 SECV 0.51과 $R^2{_{cv}}$ 0.72로 가장 우수한 예측능력을 나타내었다. 옥수수 사일리지의 발효산물인 산도(pH) 예측 정확성은 원물 스펙트라를 1차 미분처리(1, 8, 8)한 것으로 나타났으며 젖산과 초산의 예측능력은 2차 미분처리(2, 16, 16)에서 각각 SECV 0.81% 및 0.71%의 분석오차로 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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