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고기원,우광준 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.41 No.5
본 논문에서는 펄스레이더를 이용한 차량검지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 likelihood개념을 이용한 likelihood ration를 통해 하나의 펄스신호에서 분류위치를 추출하고 추출된 분리점을 기준으로 신호를 분리, 간략화 하였다. 이렇게 처리 된 펄스신호에서 연속된 신호의 유클리드거리를 이용하여 단순 군집 탐색 알고리즘에 의해 차량을 검지하였고, 실험을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하였다. This paper presents a vehicle detecting algorithm using microwave system signals. The Proposed algerian decides the breakpoint of signals using the likelihood criteria. The decided signals are segmented and simplified. The proposed searching algorithm uses the Euclid distance from the weighted signal data. We tested the proposed algorithm to compare with the segmentation which is a method using smoothing and edge detection. We confirm that the proposed algorithm is very useful for detecting vehicles by field test.
제주도 서귀포 해안의 지질(1): 용암류의 40Ar/39Ar 연대 및 화산활동
고기원,박준범,고창성,문덕철,고인종,박원배 대한지질학회 2023 지질학회지 Vol.59 No.2
제주도 서귀포항 주변 약 7 km의 해안 지역에 대한 야외지질조사, 용암류의 암석기재, 전암 주성분 및 40Ar/39Ar 연대, 주변 시추공에 대한 미발표 시추 주상도의 재해석을 바탕으로 지질과 화산활동에 대해 고찰하였다. 이 지역은 5개의 퇴적층(서귀포층, 정방퇴적층, 남성리응회암, 송산역암, 생수궤퇴적층)과 9개의 용암류(용암류-1a-W, 용암류-1a-E, 용암류-1b-W, 용암류-1b-E, 용암류-2-W, 용암류-2-E, 용암류-3a-W, 용암류-3a-E, 용암류-3b-E)로 구성된다. 용암류는 SiO2 함량 51.4~58.8 wt%, Na2O+K2O 함량 5.8~9.7 wt%인 알칼리 계열의 현무암질 조면안산암 내지 조면안산암에 해당하며, 용암류의 40Ar/39Ar 연대는 437.5±3.2 ka (용암류-1a-W)에서107.4±1.5 ka (용암류-3b-E)의 범위를 나타낸다. 해안에서 떨어진 엉또폭포 조면암(SiO2 함량 60.6 wt%)의40Ar/39Ar연대는 826.3±3.0 ka이다. 서귀포층을 피복하는 용암류(용암류-1b-W)의 40Ar/39Ar 연대는 429.9±4.4 ka에서 427.3±1.4 ka를 나타내어, 이전 연구 결과에 비해 표식지에서 서귀포층의 퇴적상한을 좀 더 정확히 규명하였다. 용암류-1이 분출했던 약 44만 년 전에서 약 42만 년 전까지 화산활동은 제주도 주변에 만들어진 장력환경에서 퇴적분지의 구조운동(단층?)과 연관되어 있을 것으로 해석된다. 이 지역의 연안에 대한 지구물리 탐사를 통해 제주도 화산활동 초기의 구조적 특징을 밝히는 연구가 필요하다.
고기원,우광준 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.41 No.05
This paper presents a vehicle detecting algorithm using microwave system signals. The proposed algorithm decides the breakpoint of signals using the likelihood criteria. The decided signals are segmented and simplified. The proposed searching algorithm uses the Euclid distance from the weighted signal data. We tested the proposed algorithm to compare with the segmentation which is a method using smoothing and edge detection. We confirm that the proposed algorithm is very useful for detecting vehicles by field test. 본 논문에서는 펄스레이더를 이용한 차량검지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 likelihood개념을 이용한 likelihood ration를 통해 하나의 펄스신호에서 분류위치를 추출하고 추출된 분리점을 기준으로 신호를 분리, 간략화 하였다. 이렇게 처리된 펄스신호에서 연속된 신호의 유클리드거리를 이용하여 단순 군집 탐색 알고리즘에 의해 차량을 검지하였고, 실험을 통해 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하였다.