본 논문은 완전 광전달망에 적합한 네트워크 구조를 얻기 위해 몇 가지 구조들의 파장 수와 LT 수를 비교한다. 이 구조들은 PPWDM, SHWDM, DHWDM, 완정 광 WDM이며, 사용되는 토폴로지는 라우팅 패턴이 일정하고 트래픽 패턴이 균일한 정적 링 네트워크이다. 또한, 본 논문은 완전 메쉬 형태의 트래픽 패턴을 갖는 완전 광 WDM 링 구조에서 파장 할당 알고리즘을 제안한다. 파장 할당 알고리즘은 상위 계층과 관계없이 광 계층에서 직접 설정되는 트래픽을 최단의 경로를 따라 할당하는 학습적 알고리즘에 기초한다.
This paper aims to analyze the accident based on changing patterns of traffic culture index. For this purpose, this paper particularly focuses on classifying the traffic culture patterns and developing the traffic accidents using panel count data model. The main results are as follows. First, the traffic culture patterns are divided into 'increasing', 'decreasing' and 'other' patterns. The null hypotheses that the number of accident are the same over patterns are rejected. Second, 4 fixed effect negative binomial models which are all statistically significant are developed. Third, the regions with 'increasing' pattern are analyzed to be mostly the counties, and to demand the traffic law enforcement. Fourth, the regions with 'decreasing' pattern are evaluated to be mainly the districts and to require such the traffic culture as turn signal usage. Finally, the regions with 'other' pattern are analyzed to be mostly the cities and to ask for enhancing the level of traffic culture.
본 연구에서는 후래시현상과 가열이 동시에 존재하면서 증발을 일으키는 수직 증발관내에서의 유동양식에 대해서, 우선 전기 프로우브를 이용하여 관내의 유동양식 에 따른 전기적 신호를 얻고, 시진실험 방법(photographic experimental method)을 통 하여 이를 확인한다. 또한, 전기 프로우브를 통하여 얻은 신호는 적절한 해석과정을 통해 수직 증발관내의 유동에 따른 기공률을 측정하는데 적용된다.
Study that form micro pattern by direct ink jet printing method is getting attention recently. Direct ink jet printing spout fine droplet including nano metal particle by force or air pressure. There is reason which ink jet printing method is profitable especially in a various micro-patterning technology. It can embody patterns directly without complex process such as mask manufacture or screen-printing for existent lithography. In this study, research of a technology that ejects fine droplet form of Pico liter and forms metal micro pattern was carried with inkjet head of piezoelectricity drive system. Droplet established pattern while ejecting consecutively and move on the surface at the fixed speed. Patterns formed in ink are mixed with organic solvent and polymer that act as binder. So added thermal hardening process after evaporate organic solvent at isothermal after printing. I executed high frequency special quality estimation of CPW transmission line to confirm electrical property of manufactured circuit board. We tried a large area printing to confirm application possibility of an ink jet technology.
Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.
This paper presents a real-time correction method of the movemont errors of a translatory precision machine axis. This method is a null-balances technique in which two plane mirrors are used to generate an interferometric fringe pattern utilizing the optical principles of TwymanGreen interferometry. One mirror is fixed on a reference frame, while the other is placed on the machine axis being supported by three piezoelectric actuators. From the fringe pattern, one translatory and two rotational error components of the machine axis are simultaneously detected by using CCD camera vision and image processing techniques. These errors are then independently suppressed by activating the peizoelectric actuators by real-time feedback control while the machine axis is moving. Experimental results demonstrate that a machine axis can be controlled with movement errors less than 10 nm in vertical straightness, 0.1 arcsec in pitch, and 0.06 arcsec in roll for 50mm travel by adopting the real-time correction method.
this paper analyses how much acceleration and deceleration of urban rail vehicle should be applied and how to choose an operation mode to minimize energy consumption when train runs between stations within the fixed operation time. The decided operation pattern satisfying the minimum energy consumption becomes a target trajectory and a basis for the controller design criteria. To make this goal it grasps the characteristics of urban rail vehicle, realize operation energy model of urban rail vehicle and verity the accuracy of embodied model the Matlab simulation with the same operation result of real route. It searches for operation pattern to minimize operation energy by changing the acceleration and deceleration on the imaginative route and proposes operation pattern minimizing energy consumption by applying real operation data between stations of Seoul Metropolitan Subway Line 6.
음원과 수신기 사이의 거리가 고정된 상태에서 측정한 광대역 천이 신호의 스펙트럼에 나타나는 간섭 패턴으로부터 모드차단 주파수를 인식하고 이로부터 해저면 음속을 추정하기 위해 수치 모의 및 실험 결과 분석을 통해 고찰하였다. Pekeris 도파관 환경에 대한 수치 모의 결과는 주파수 변화에 따른 전달 손실 및 간섭 패턴 변화가 모드 차단 주파수와 밀접한 관련이 있으며 간섭 패턴의 변화로부터 모드 차단 주파수를 인식하는 것이 가능할 수 있음을 보여주었다. 수치 모의를 통해 고찰한 개념을 해상 실험을 통해 획득한 신호에 적용하여 모드 차단 주파수를 인식하고 해저면 음속을 추정하였다. 추정된 음속을 모델 입력 인자로 이용하여 예측한 전달 손실은 손실 수준 린 간섭 패턴에서 실험 결과 분석을 통해 산출한 것과 매우 유사한 결과를 나타내었다.
일반적으로 신경망은 비선형성 문제를 해결하기 위해서 소프트웨어로 많이 구현되었지만, 영상처리 및 패턴인식과 같은 실시간 처리가 요구되는 응용에서는 빠른 처리가 가능한 하드웨어로 구현되고 있다. 다양한 종류의 신경망 중에서 다층 신경망(MLP: multi-layer perceptron)의 하드웨어 설계는 빠른 처리속도와 적은 면적 그리고 구현의 용이성으로 고정소수점 연산을 많이 사용하였다. 하지만 고정소수점 연산을 사용하는 하드웨어 설계는 높은 정확도의 부동소수점 연산을 많이 사용하는 소프트웨어 MLP를 쉽게 적용할 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 높은 정확도와 높은 유연성을 가지는 부동소수점 연산을 사용하면서도 은닉층 뉴런수를 주기(cycle)로 빠르게 수행하는 MLP의 완전 파이프라이닝(fully-pipelining) 설계방법을 제안한다. MLP는 주어진 문제에 의해서 자연스럽게 입력층과 출력층의 구조가 결정되지만, 은닉층 구조는 사용자에 의해서 결정된다. 그러므로 제안된 설계방법은 많은 반복수행이 요구되는 영상처리 및 패턴인식 등의 분야에서 은닉층 뉴런수를 최적화 하여 쉽게 성능 향상을 이룰 수 있다.
컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따라 네트워크 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어려울 뿐만 아니라 네트워크 보안의 취약성으로 인하여 해킹 및 정보유출 등의 위협에 노출되어 있다. 특히 시스템 침입의 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일하거나 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간에 대응하는 것이 중요하므로 침임 탐지 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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