An Administrative Boundary is the basic of spatial information to cover geographical and regional area. Its importance has arisen in our society at the Smart world era. However, it is difficult to serve exact boundary's lines as administrative boundaries are based on the cadastre lines of land register ; these partly are overlay each other or has gaps. So, it Should be adjusted. But, the maintenance work of administration boundaries causes a conflict or confusion unless we offer concrete procedures and detailed plans previously. Therefore, a rational method is required to prevent side-effects such as confusion, disagreem ent and a conflict etc. In this Study, we present a method and 5 step procedures to make better use in a practical maintenance work. we researched on basic studies of Administrative boundary's concept, history. And we performed a field survey as well as analysis of current problems. considering these results, we suggest usage of various spatial data sources, stake-holders' participation, a method of Nearest district's boundaries to maintain administrative boundaries. Throughout the method, we expect it to serve correct boundary-data to various fields without a big confusion. it is also useful to apply its results not only for re-surveying our land but for recording appropriate boundary-data as rational lines.
비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1999.12a
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pp.747-757
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1999
본 논문에서는 가변구조제어기의 슬라이딩모드이득과 경계층두께(boundary layer thickness)를 신경망을 이용하여 계산하는 신경망 가변구조제어기를 제시한다. 제시된 방법은 신경망의 역전파오차 학습기능을 이용하여 슬라이딩모드이득과 경계층 범위를 계산할 수 있도록 신경망 제어기를 학습시킴으로써, 슬라이딩모드 제어법칙을 단순화 하고, 시스템 불확실성에 대하여 강인하며, 추적오차를 더욱 개선시킬 수 있다. 설계의 예와 시뮬레이션 결과를 통하여 제시된 방법에 대한 유용성을 보인다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05c
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pp.123-130
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1996
탄소성파괴역학의 발달과 함께 원자력 발전소의 설계시 고려해야 하는 고에너지 배관의 양단파단사고와 같은 극한 가정 대신 파단전누설(LBB : Leak Before Break)개념을 배관설계시 고려할 수 있도록 관련 규제 요건이 완화되어 원자력 발전소 고에너지 계통 설계에 새로운 설계 개념으로 적용할 수 있게 되었다. 파단전누설개념 적용시 균열 안정성 평가에 가장 널리 사용되는 방법은 J-T 방법이다. 본 연구에서는 유한요소법 사용시 균열 선단에서 요소의 크기 및 경계 조건 (Boundary Condition)이 변화할 때 Applied J 적분값에 미치는 영향을 ABAQUS 전산 프로그램을 이용하여 조사하였다.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2002.06a
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pp.403-410
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2002
This paper presents the effect of internal corrosion, external corrosion, material properties, operation condition, earthquake, traffic load and design thickness in pipeline on the failure prediction using a failure probability model. A nonlinear corrosion is used to represent the loss of pipe wall thickness with time. The effects of environmental, operational, and design random variables such as a pipe diameter, earthquake, fluid pressure, a corrosion rate, a material yield stress and a pipe thickness on the failure probability are systematically investigated using a failure probability model for the corrosion pipeline.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.8
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pp.2203-2212
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1998
본 논문에서는 정규화 과정을 통해 2차원 물체를 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선 입력 영상에 톨이론을 적용하여 화상구조를 파악함으로써 임계치 선정없이 잡음 제거와 경계 추출을 행한다. 그 후 추출된 경계선에 Hough 변환을 이용하여 직선과 원을 추출하여 여기에 프리미티브의 안정성에 기초하여 물체를 이루는 프리미티브에 대한 분리를 행한다. 최종적으로 분리된 프리미티브들로부터 모양 정도를 계산하고 디지털화 과정을 통해 인식 과정을 수행한다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.71-75
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2003
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.1
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pp.1-8
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2011
A coupled thermal/structural analysis of mechanical ablation is performed based on domain/boundary decomposition and finite element method. The ablative material non-linearity and boundary non-linearity can be easily localized within a few subdomains and/or on the boundary interfaces. An enthalpy method is applied to simplify the effect of heat of pyrolysis in the ablative subdomains. In addition, maximum in-plane shear stress is considered as a surface recession criterion for the mechanical ablation simulation. The basic characteristics of the proposed method are examined carefully through numerical experiments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.672-676
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2010
This paper presents a learning rule that weights more on data near decision boundary. This learning rule generates better decision boundary by reducing the effect of outliers on the decision boundary. The proposed learning rule is integrated into IAFC neural network. IAFC neural network is stable to maintain previous learning results and is plastic to learn new data. The performance of the proposed fuzzy neural network is compared with performances of LVQ neural network and backpropagation neural network. The results show that the performance of the proposed fuzzy neural network is better than those of LVQ neural network and backpropagation neural network.
여러 그룹의 연구 결과로서 고밀도 유도결합 플라즈마원 유체 수송 시뮬레이션을 위해 다양한 경계 조건을 포함한 여러 가지 모델이 제시되어 왔다. 본 연구에서는 가능한 모델들과 경계 조건을 설정하여 FDM(finite difference method), up wind scheme, power-law scheme, die1ectric relaxation scheme[1]을 기반으로한 1차원 시뮬레이션을 통해 정확성과 수치 해석적 안정성 및 효율성 연에서 비교, 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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