본 논문에서는 CEGI (Complex Extended Gaussian Image)를 이용한 3D 메쉬 모델 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 VRML 데이터의 3D 메쉬 모델을 6개 패치로 분할한 후, 각 패치의 CEGI 분포에서 복소 가중치의 크기가 큰 셀에 투영되는 메쉬의 법선 백터 방향에 워터마크를 삽입한다. 그리고 각 패치의 중점 좌표 및 CEGI 크기 분포의 우선 순위 정보를 이용하여 워터마크를 추출한다. 또한 아편 (affine) 변형된 모델에서는 패치의 초기 중점 좌표의 재배열 과정을 이용하여 원 모델의 방향으로 전환한 후, 워터마크를 추출한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 실험에서 기하학적 및 위상학적 변형에 강인한 특성을 가짐을 확인하였다.
A welding structures is generally composed of dissimilar steel materials in order to reduce weight cost, and has a gap to fill the welding agent. Also, heat flow analysis should be fulfilled for structure existing of gap to figure out residual stress which is generated after welding. Since mechanical properties of welding structure composed of dissimilar steel is more fragile than mechanical properties of welding structure consisted of same material, heat flow analysis verifying this should be fulfilled as well. Therefore, on this research, heat flow analysis about dissimilar steel weldment consisted of gap existing AISI304 and AISI630 is practiced so that it could be a basic data of research about mechanical properties of gap existing dissimilar steel welding part which is going to be studied later on. During heat flow analysis, heat input model which based on Gaussian profile and using volume heat flux was newly consisted and applied. In addition, for verifying of analysis on this research, gap existing dissimilar steel weldment which had gap of 0.25mm and was welded using Nd-YAG. The welding profile and temperature distribution for weldment during welding was compared to the result which was gotten through heat flow analysis. Both of those results corresponded each other.
최근에 발행되는 대부분의 지폐는 UV(ultra violet)조명에 반응하는 UV패턴을 포함한다. 본 논문은 지폐검사를 위하여 지폐 내부에 존재하는 UV패턴을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. UV조명을 이용하여 촬영한 영상을 전 처리 과정을 통하여 입력데이터로 변환시킨 후, 가우시안 혼합 모형과 split-and merge EM(SMEM)알고리즘을 적용하여 영상을 몇 개의 영역으로 분리시킨다. 영역 분리된 영상 중 원하는 패턴을 추출하기 위하여, 공분산 벡터의 넓이와 가중치를 이용하는 방법을 새로이 제안한다. 다양한 지폐에 대한 실험을 통하여 제안방법의 유용성을 보인다.
The main purpose of this research work is to investigate the critical buckling load of functionally graded (FG) porous plates with graphene platelets (GPLs) reinforcement using generalized differential quadrature (GDQ) method at thermal condition. It is supposed that the GPL nanofillers and the porosity coefficient vary continuously along the plate thickness direction. Generally, the thermal distribution is considered to be nonlinear and the temperature changing continuously through the thickness of the nanocomposite plates according to the power-law distribution. To model closed cell FG porous material reinforced with GPLs, Halpin-Tsai micromechanical modeling in conjunction with Gaussian-Random field scheme are used, through which mechanical properties of the structures can be extracted. Based on the third order shear deformation theory (TSDT) and the Hamilton's principle, the equations of motion are established and solved for various boundary conditions (B.Cs). The fast rate of convergence and accuracy of the method are investigated through the different solved examples and validity of the present study is evaluated by comparing its numerical results with those available in the literature. A special attention is drawn to the role of GPLs weight fraction, GPLs patterns through the thickness, porosity coefficient and distribution of porosity on critical buckling load. Results reveal that the importance of thermal condition on of the critical load of FGP-GPL reinforced nanocomposite plates.
정보화 시대의 사회로 발전하며 4차 산업혁명의 영향이 커짐에 따라 수많은 전자장비와 센서들이 산업 현장에서 사용되고 있다. 그에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 신호처리의 중요성이 증가되었으며, 여러 가지 원인으로 발생하는 잡음의 제거와 센서 출력 안정화에 대한 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 가속도 센서의 출력을 안정화하며 잡음 성분을 효과적으로 제거하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 출력의 안정화를 위해 우선 가우시안 계수를 적용하여 기준치를 구하였다. 그리고 센서 출력의 특성을 보존하기 위하여 분산에 따른 가중치를 기준치에 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 출력 특성을 통해 성능을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.908-928
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2022
Multiple target tracking mainly focuses on tracking unknown number of targets in the complex environment of clutter and missed detection. The generalized labeled multi-Bernoulli (GLMB) filter has been shown to be an effective approach and attracted extensive attention. However, in the scenarios where the clutter rate is high or measurement-outliers often occur, the performance of the GLMB filter will significantly decline due to the Gaussian-based likelihood function is sensitive to clutter. To solve this problem, this paper presents a robust GLMB filter and smoother to improve the tracking performance in the scenarios with high clutter rate, low detection probability, and measurement-outliers. Firstly, a Student-T distribution variational Bayesian (TDVB) filtering technology is employed to update targets' states. Then, The likelihood weight in the tracking process is deduced again. Finally, a trajectory smoothing method is proposed to improve the integrative tracking performance. The proposed method are compared with recent multiple target tracking filters, and the simulation results show that the proposed method can effectively improve tracking accuracy in the scenarios with high clutter rate, low detection rate and measurement-outliers. Code is published on GitHub.
본 연구는 고추의 생육특성인 초장, 엽면적, 생체중, 건물중을 조사하였고, 기상요인에 따른 수량 예측 모델개발을 위하여 수행되었다. 생육도일온도에 따른 고추의 생체중, 건물중, 초장 및 엽면적에 대한 생장 모델(시그모이드 곡선)을 개발하였다. 고추는 정식 후 50일전후로 초장, 엽면적, 생체중 및 건물중이 지수 함수적으로 증가하였으며, 140일 이후에는 생장요인들이 평행을 이루었다. 그리고 생육도일온도에 따른 고추의 생장을 분석 한 결과 지수 함수적으로 생장이 늘어나는 시점의 GDD는 1,000였다. 고추의 건물중에 대한 상대생장 속도를 계산하는 식은 RGR $(dry\;weight)=0.0562+0.0004{\times}DAT-0.00000557{\times}DAT^2$ 였다. 수확한 적과의 생체중과 건물중으로 고추의 단수를 구하였을 때, 정식 후 112일에 1,3871kg/10a였고, 건고추의 단수는 정식 후 112일에 291kg/10a이였다. 고추 작황예측 프로그램 개발을 위해서는 고추의 생산성에 관여하는 주요요인을 분석하고, 실시간으로 계측한 생육 및 기상자료를 기반으로 하여 생육모델을 보정 및 검증해야 할 것이다.
목 적 : 재태 연령에 따른 신생아 출생체중의 정상치를 아는 것은 자궁내 발육부전과 과출생 체중아를 진단하여 의사들은 고위험 신생아를 조기에 진단하고 치료하여 이들의 유병률과 사망률을 줄일 수 있고, 의료정책 입안자들은 이들에 대한 적절한 의료서비스의 개발과 건강관리 프로그램을 개발하고 시행하는데 도움을 줄 수 있다. 이에 저자들은 우리나라의 재태 연령에 따른 출생체중의 기준치를 구하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 2001년 1월 1일부터 2003년 12월 31일까지 3년간 통계청의 인구동태자료 중 출생 자료에 기록되어 있는 1,552,375명 중 재태 연령이 24주에서 44주 사이의 단태아 1,509,763명을 대상으로 재태 연령에 따른 평균값과 표준편차를 구하고 10, 25, 50, 75, 90 백분위수를 구하였다. 또한 각 재태 연령별 분포곡선이 정규분포를 따르는지 알아보았다. 이중 정규분포를 따르지 않거나 쌍봉형을 나타내는 재태 연령에서 유한 혼합 모델을 이용하여 오류의 값을 제거하고 다시 평균과 표준편차 그리고 10, 25, 50, 75, 90 백분위수를 구하고 이에 따른 곡선을 그렸다. 결 과 : 원시자료를 통해 얻은 재태 연령에 따른 출생체중 곡선은 27주에서 32주 사이에 심한 혹이 나타난다. 이에 따라 재태 연령별 출생체중의 분포를 그렸을 때 24주에서 27주까지는 우측으로 긴 꼬리를 가지는 치우친 곡선을 보였고 28주에서 32주까지는 상봉형의 곡선을 보였다. 그리고 그 이후에는 거의 정규 분포를 따르는 곡선을 보였다. 이는 33주 미만에서 재태 연령의 기록에 오류가 있음을 나타내는 것으로 저자들은 유한 혼합 모델을 이용해서 재태 연령별 출생체중 분포를 분석한 후 오류의 부분을 제거 후 재태 연령에 따른 출생체중 곡선을 완성하였다. 이렇게 완성된 출생체중 곡선은 Lubchenco 등의 결과에 비해 10 백분위수에서 높은 값을 보였고 노르웨이나 북미의 연구 결과에 비해서는 전반적으로 낮은 값을 보였다. 결 론 : 본 연구에서 얻은 재태 연령에 의한 출생체중의 기준치와 곡선은 3년간 우리나라의 출생아 전수를 대상으로 오류를 객관적인 기준에 의해 제거하여 만든 것이다. 그러므로 우리나라를 대표하난 신생아의 재태 연령에 의한 출생체중의 기준 및 자궁내 발육부전이나 과출생 체중아의 진단의 기준으로 사용 할 수 있으리라 생각된다.
본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.
상호-코렌트로피 개념은 가우시안 커널의 커널 밀도 추정법에 의해 구축된 두 가지 서로 다른 확률밀도함수의 내적으로 표현될 수 있다. N개의 랜덤 심볼열과 상호-코렌트로피의 최대화 (MCC) 에 바탕을 두고 개발된 블라인드 알고리듬은 탁월한 학습 성능을 보인다. 그러나 이 알고리듬은 MCC 기반으로 가중치를 갱신할 목적으로 설계되면서 과도한 계산 복잡도를 지니게 된다. 이 논문에서는 상호-코렌트로피의 기울기 계산을 반복적으로 수행하여 MCC 알고리듬의 계산상의 복잡도를 크게 줄이는 방법을 제안하였다. 기존의 MCC 알고리듬은 블록 처리 방식에 의해 기울기를 계산하여 $O(N^2)$의 계산량이 필요했던 반면 제안된 방법은 O(N)의 계산만을 수행한다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 이 방법이 기존의 알고리듬과 비교하여 계산량의 부담을 크게 줄이면서도 동일한 학습 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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