Globular clusters (GCs) are known to be one of the oldest objects in the Milky Way. Therefore the dynamical informations of GCs are very important to understand the formation and evolution of our Galaxy. Motion of GCs in the halo of Galaxy can be traced by radial velocities of individual stars and proper motions of GCs. Measuring the radial velocities of stars in GCs has been challenging for decades because the brightness of stars (even for the brightest stars) in GCs are too faint (V>14) to measure the radial velocities. The available large telescopes (D>4m) enable us to observe the spectra of stars in the red giant branch of GCs, and it is now more plausible to measure the radial velocities of stars in GCs. On the contrary it is still very difficult to measure the sky-projected two-dimensional motion of GCs in Galaxy even with the large telescopes because the distance to GCs is quite large (~10kpc) compared to the spatial resolution of present-day large ground-based telescopes. Instruments on-board Hubble Space Telescope are ideal to study the proper motion of GCs thanks to their extremely high spatial resolution (~0.05arcsec). We report a study of proper motion of NGC 104, one of the most metal-rich Milky Way GCs, based-on archival images of NGC 104 observed using HST/ACS. Using the stars in Small Magellanic Cloud as reference coordinate, we are able to measure the proper motions of individual stars in NGC 104 with a high precision. We discuss the internal dynamics of stars in NGC 104 by comparing proper motion results based-on shorter (<1yr) and longer (~7yrs) time durations.
강화학습을 적용하기에 적합한 많은 실세계의 제어 문제들은 연속적인 상태 또는 행동(continuous states or actions)을 갖는다. 연속 값을 갖는 문제인 경우, 상태공간의 크기가 거대해져서 모든 상태-행동 쌍을 학습하는데 메모리와 시간상의 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 학습된 유사한 상태로부터 새로운 상태에 대한 추측을 하는 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 1-step Q-learning의 함수 근사를 위하여 퍼지 클러스터링을 기초로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 데이터에 대한 각 클러스터의 소속도(membership degree)를 이용하여 유사한 상태들을 군집하고 행동을 선택하고 Q값을 참조했다. 또한 승자(winner)가 되는 퍼지 클러스터의 중심과 Q값은 소속도와 TD(Temporal Difference) 에러를 이용하여 갱신하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 마운틴 카 문제에 적용한 결과, 빠른 수렴 결과를 보였다.
지구관측용 인공위성에서 고기동성이 많이 요구되고 있다. 고기동성을 만족시키기 위해 고토크 구동기가 인공위성 설계에서 필수적이다. 본 연구에서 고기동 소형위성 설계를 위해 한국항공우주연구원에서 연구되고 있는 5Nm급 소형 제어모멘트자이로(CMG, Control Moment Gyro) 개발 결과를 소개하였다. 구동로직 활용을 위해, 잘 알려진 Elliptic internal singularity를 성공적으로 회피하는 등으로 Singular Direction Avoidance (SDA) 방법에서 향상된 Designated Direction Escape (DDE) CMG 클러스터 구동로직에 대한 간단한 성능 검증과 상세한 로직 방법이 제시되었고, CMG가 피라미드 형태로 장착되었을 경우와 지붕 형태로 장착되었을 경우에 대해 5Nm급 소형 CMG가 고기동 소형위성 설계에 적절한지를 검증하기 위한 시뮬레이션이 수행되었다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 CMG 개발시 고려해야 할 의미있고 중요한 사항들을 제시하였다.
Purpose: The purpose of this study is to present an evacuation performance analysis model that can derive vulnerable evacuation spaces with considering the movement behavior as per the elderly groups in the event of a fire in a geriatric hospital. Methods: The evacuation characteristics of geriatric hospital users were investigated through the review of precedent studies. First, the occupant conditions and the evacuation scenario were set to analyze a study target hospital. Then, the evacuation simulation was carried out considering the group types and the density of each group. Finally, an evacuation performance analysis model according to the group type was presented based on the simulation results. Results: The results of this study are as follows: (1) The evacuation performance according to the group type is to be clarified through the suggested study model. (2) It is necessary to secure a ramp or an emergency elevator to distribute the evacuation personnel at the design stage because congestion occurs due to collisions between evacuees on the stairs and delays the evacuation time. (3) It is necessary to consider the evacuation stairs and openings of sufficient size by analyzing the frequency of congestion occurrence and the escape routes of occupants in advance to identify the space where the evacuation flow overlaps. Implications: It is expected that the study result is to be used as primary data for studies that consider the elderly and clustering evacuation behavior in the event of a fire in a geriatric hospital.
본 논문은 사용자로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 선택하게 함으로써 3차원 아바타의 표정 제어기법을 기술한다. 본 시스템에서는 2,40P0여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 3차원 아바타의 표정 제어는 사용자가 표정공간을 항해하면서 수행한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 사용자가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 2,400여개의 표정들을 이용하여 약 11개의 클러스터센터를 가지도록 클러스터링한다. 클러스터 센터들은 2차원 평면에 표시되며 후보 키 프레임으로 사용된다 사용자는 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 초기 항해경로를 생성한다. 사용자가 줌 인(이산적인 단계를 가지고 있음)을 하면 상세한 단계를 보기를 원한다는 의미이므로 줌 인된 단계에 적합한 표정 클러스터들을 생성한다. 단계가 증가될 때 마다 클러스터의 수를 두 배로 하고, 클러스터의 수만큼 표정들을 클러스터링한다. 사용자는 현재 단계에서 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임(클러스터 센터)들을 선택하여 항해경로를 갱신한다. 줌 인을 최대로 한 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 표정 제어 설정이 끝난다. 사용자는 언제든지 줌 아웃을 통해 그 전단계로 돌아가서 항해경로를 수정할 수 있다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 사용자들로 하여금 본 시스템을 사용하여 3차원 아바타의 표정 제어를 수행하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
한국은 아시아의 대표적인 선진국로서 대외무역항로와 해양경제가 내륙국가에 비하여 절대적인 우위를 가진다. 사회 변화에 따라 원래의 항만지역은 다양한 원인으로, 일부 병폐가 점차 사람들의 사야를 드러내 보이고 있다. 이로 인해 직접적인 영향과 손상을 받는 것은 항만지역 해양산업 클러스터의 경제이율과 미래 발전 공간이다. 본 연구는 해양산업 클러스터와 항만도시재생 사이의 관계에 대해 연구하였다. 정량분석 각도에서 재생디자인을 분석해 나가며 항만도시재생을 통하여 해양산업 클러스터를 활성화 시킬 수 있는 필요성 및 중요성을 제시하고자 한다. 우선 이론적 배경을 고찰하여, 세계적으로 잘 된 항만도시 사례 분석을 통해 연구대상지 부산 북항의 현황을 맞춰서 분석하였다. 그리고 본 연구의 신뢰성을 높이기 위하여 다시 해양산업 클러스터와 항만도시재생의 데이터로 실증분석을 하였다. 본 연구 사례조사와 실증분석의 결과를 보면 해양산업 클러스터와 항만도시재생 간 실제로 향상시키고 상호작용한 관계이다. 연구를 통해 부산 북항재개발사업을 디자인적, 환경적, 경제적 차원에서 추진하고 지역 발전의 우세를 찾을 동시에 부산지역 해양도시로서의 위상을 높일 수 있을 것으로 기대한다. 연구 결과에 따르면 어느 나라나 항만도시든지 경제, 사회, 문화 등의 발전은 해양산업 클러스터의 활성화를 촉진할 수밖에 없으며, 마찬가지로 항만지역이 어느 정도 발전하면 자연히 물리적 여건상 낙후되어 지역발전에 장애가 생기게 되는데, 항구도시의 재생을 통해 이 문제를 간단명료하게 해결할 수 있다.
현재 알려진 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 공간에서 데이터가 갖는 고유의 희소성 및 잡음으로 인하여 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이에 따라 최근에 클러스터 형성에 연관성이 있는 차원만을 선택하고, 연관성이 적은 차원들을 제거함으로써 클러스터링의 성능을 높일 수 있는 부분차원 클러스터링 기법이 연구되고 있다. 그러나 현재 연구된 부분차원 클러스터링 기법은 그리드 기반 방법으로서 차원의 증가에 따라 그리드 셀의 수가 방대해짐으로써 공간 및 시간적 인 효율성 이 저하된다. 또한, 대부분의 알고리즘들은 데이터 집합에서 대표객체를 찾아 클러스터 형성에 관계 있는 차원만을 조사하기 때문에 대량의 고차원 공간 데이터에 대해서는 최상의 대표객체를 선택하는데 어려움이 많다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 차원의 순서와 무관하게 동일한 클러스터를 탐사할 수 있는 효율적인 부분차원 클러스터링 알고리즘인 CLIP을 제안한다. CLIP은 클러스터 형성에 밀접하게 연관된 임의의 차원에서 클러스터를 탐사한 후에, 그에 종속적인 다음 차원에 대해서 점진적인 프로젝션을 이용하여 클러스터를 탐사하는 기법이다. 점진적 프로젝션 기법은 제안된 알고리즘의 핵심 기법으로서 방대한 양의 탐색공간과 클러스터링을 식별하는 계산시간을 크게 줄인다. 이에 따라 CLIP 알고리즘을 평가하기 위해 합성 데이타를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 정확성 및 효율성, 알고리즘 결과의 동등성에 대한 실험 및 비교 분석 결과를 제시한다.
Structural Health Monitoring (SHM) is the science and technology of monitoring and assessing the condition of aerospace, civil and mechanical infrastructures using a sensing system integrated into the structure. Impedance-based SHM measures impedance of a structure using a PZT (Lead Zirconate Titanate) patch. This paper presents a low-power wireless autonomous and active SHM node called Autonomous SHM Sensor 2 (ASN-2), which is based on the impedance method. In this study, we incorporated three methods to save power. First, entire data processing is performed on-board, which minimizes radio transmission time. Considering that the radio of a wireless sensor node consumes the highest power among all modules, reduction of the transmission time saves substantial power. Second, a rectangular pulse train is used to excite a PZT patch instead of a sinusoidal wave. This eliminates a digital-to-analog converter and reduces the memory space. Third, ASN-2 senses the phase of the response signal instead of the magnitude. Sensing the phase of the signal eliminates an analog-to-digital converter and Fast Fourier Transform operation, which not only saves power, but also enables us to use a low-end low-power processor. Our SHM sensor node ASN-2 is implemented using a TI MSP430 microcontroller evaluation board. A cluster of ASN-2 nodes forms a wireless network. Each node wakes up at a predetermined interval, such as once in four hours, performs an SHM operation, reports the result to the central node wirelessly, and returns to sleep. The power consumption of our ASN-2 is 0.15 mW during the inactive mode and 18 mW during the active mode. Each SHM operation takes about 13 seconds to consume 236 mJ. When our ASN-2 operates once in every four hours, it is estimated to run for about 2.5 years with two AAA-size batteries ignoring the internal battery leakage.
클라우드 환경에서 다수의 사용자가 물리적 서버를 가상화하여 사용할 수 있도록 편의성을 제공하는 Software Defined Storage(SDS)를 적용하고 있지만 한정된 물리적 자원을 고려하여 공간 효율성을 최적화하는 솔루션이 필요하다. 기존의 데이터 중복제거 시스템에서는 서로 다른 스토리지에 업로드 된 중복 데이터가 중복제거되기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도기반 클러스터링과 다중 계층 블룸 필터를 적용한 분산 중복제거 기법을 제안한다. 라빈 해시를 이용하여 가상 머신 서버들 간의 유사도를 판단하고 유사도가 높은 가상머신들을 클러스터 함으로써 개별 스토리지 노드별 중복제거 효율에 비하여 성능을 향상시킨다. 또한 중복제거 프로세스에 다중 계층 블룸 필터를 접목하여 처리 시간을 단축하고 긍정오류를 감소시킬 수 있다. 실험결과 제안한 방법은 IP주소 기반 클러스터를 이용한 중복제거 기법에 비해 처리 시간의 차이가 없으면서, 중복제거율이 9% 높아짐을 확인하였다.
본 연구는 SPSS(18 version)를 사용하여 남한강 보를 완공한 후에 해당되는 2012년부터 2015년까지의 기상, 수질 자료로 군집분석한 결과에 의해 평수기그룹과 가뭄기그룹으로 분류하고, 각 기간 그룹별로 강천보, 여주보 및 이포보로 공간적 그룹으로 분류하였다. 이와 같은 6개의 그룹에 대해서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월별 자료로 다중회귀분석을 실시하였다. 시 공간적으로 분류된 6개 그룹을 Chl-a 농도와 3개의 기상요인, 11개의 수질 요인 및 유량 요인과의 상관분석을 수행하여, 상관분석결과를 회귀분석의 독립변수로 적용하고. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도 예측식을 도출하고자하였다. 위 연구방법으로 수행한 연구 결과는 아래와 같다. 군집분석을 실시한 결과 연 총강수량이 평년수준이었던 평수기그룹(2012~2013년)과 연 총강수량이 1,000mm/hr 미만으로 극심한 가뭄특성을 보였던 가뭄기그룹(2014~2015년)으로 시간적으로 분류되었다. 평수기그룹과 가뭄기그룹 별로 각 3개의 보 지점에서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월은 평수기그룹은 3~8월이었고, 가뭄기그룹은 3월, 6~10월이었다. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도와 기상, 수질 및 유량 등의 요인과의 상관분석을 수행한 결과, 3개의 보 모두에서 평수기그룹보다 가뭄기그룹의 수온 및 유량이 Chl-a 농도와의 상관성이 증가하였다. 이는 극심한 가뭄에 의한 하천 내 유속 감소와 체류시간 증가로 인한 영향으로 판단된다. 6개의 그룹에 대한 상관분석을 수행한 결과에 따라 Chl-a 농도와의 상관성이 큰 기상, 수질 및 유량 요인들을 Chl-a 농도 예측식의 독립변수로 적용하여 다중회귀분석을 수행한 결과에 의하면, 남한강의 하류에 위치하고, 팔당댐과 직접적으로 연결되어 있는 이포보에 대한 Chl-a 농도 예측식의 $Ad.R^2$ 값은 평수기그룹에서 0.920, 가뭄기그룹 0.818로 우수한 선형성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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