Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2006.05a
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pp.59-64
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2006
In this paper, developed a uninterruptible hotline tools and method for replacement of strain pole crossarm on overhead distribution line. For practical use of developed tools, following direct hot-line methods were proposed: 'Direct hot-line method for replacement of pin pole crossarm', 'Direct hot-line method for alteration of crossarm' and 'Crossarm replacement method in uninterruptible cable displacement area'. These methods were proposed more simple and safe working on hotline job.
Extraction of texts from images is a fundamental and important problem to understand the images. This paper suggests a text region verification method by statistical means of stroke features of the characters. The method extracts 36 dimensional features from $16\times16$sized text and non-text images using wavelet transform - these 36 dimensional features express stroke and direction of characters - and select 12 sub-features out of 36 dimensional features which yield adequate separation between classes. After selecting the features, SVM trains the selected features. For the verification of the text region, each $16\times16$image block is scanned and classified as text or non-text. Then, the text region is finally decided as text region or non-text region. The proposed method is able to verify text regions which can hardly be distin guished.
Retinitis Pigmentosa(RP) is a common hereditary disease. While they have been normally living, those who have this symptom feel frustration and pain by the damage of visual acuity. At the national level, the loss of the economic activity due to the reduction of economically active population will be also greater. There is an urgent need for the base study that can provide the clinical prognosis information of RP disease. In this study, we suggest that it is possible to predict prognosis through the pattern classification of RP data. Statistical processing results through statistical software like SPSS(Statistical Package for the Social Service) were mainly applied for the conventional study in data analysis. However, machine learning and automatic pattern classification was applied to this study. SVM(Support Vector Machine) and other various pattern classifiers were used for it. The proposed method confirmed the possibility of prognostic prediction based on the result of automatically classified RP data by SVM classifier.
Social network services generate a considerable amount of social data every day on personal feelings or thoughts. This social data provides changing patterns of information production and consumption but are also a tool that reflects social phenomenon. We analyze negative emotional words from daily blogs to detect the change in blooger sentiment using multivariate control charts. We used the all the blogs produced between 1 January 2008 and 31 December 2009. Hotelling's T-square control chart control chart is commonly used to monitor multivariate quality characteristics; however, it assumes that quality characteristics follow multivariate normal distribution. The performance of a multivariate control chart is affected by this assumption; consequently, we introduce the support vector data description and its extension (K-control chart) suggested by Sun and Tsung (2003) and they are applied to detect the chage in blogger sentiment.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2005.11a
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pp.171-175
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2005
The purpose of this study was to suggest the Support and Infill system for 126.6m$^2$-sized housing unit which meets residents' variety. The subjects were 100 housewives who lived in 126.6m$^2$-sized housing unit in the apartment complex, Busan. The data was collected by using model and questionnaire. The model was made to be same as the current 126.6m$^2$-sized floor plan. The residents preferred the flexible housing unit apartment complex. Also, the residents' needs for floor plan of housing unit were various. Therefore, the development of flexible housing unit is needed. On the basis of these findings, the support and infill system for 126.6m$^2$-sized housing unit was suggested.
Bacterial wilts, caused by Ralstonia solanacearum, is a very destructive disease to tomato plants (Solanum lycopersicum) in Korea. Selection of resistant cultivar is the best way to prevent or reduce the occurrence of this disease. Thirty-nine tomato cultivars, twenty-one cherry tomato cultivars and thirteen rootstock tomato cultivars were inoculated with Ralstonia solanacearum, to evaluate tomato cultivars for resistance against bacterial wilts. Thirty-seven cultivars were highly susceptible to bacterial wilts and 61-100% of their whole tissue became wilted within 10 days after inoculation. Twenty-four cultivars showed moderate resistance and twelve were resistant to bacterial wilts. In an evaluation of 73 major commercial cultivars, 'Lilyance', 'TP-7', 'Choice', 'Dadaki', 'Akiko', 'Redstar', 'Match', 'B-blocking', 'Magnet', 'Support', 'Friend' and 'Special' were found to have a high level of resistance to bacterial wilts of tomatoes.
Lee, Jun S.;Sagong, Myung;Park, Jeongjun;Choi, Il Yoon
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.20
no.4
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pp.701-715
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2018
A reliability based design approach of the tunnel reinforcement with umbrella arch method was considered to better represent the uncertainties of the weak rock properties around the tunnel. For this, a machine learning approach called an Adaptive Support Vector Machine (ASVM) together with the limit equilibrium method were introduced to minimize the iteration numbers during the classification training of the tunnel stability. The proposed method was compared with the results of typical Monte Carlo simulations. It was concluded that the ASVM was very efficient and accurate to calculate the probability of failure having auxiliary umbrella arches and uncertain material properties of the tunnel. Future work will be concentrated on the refinement of the fast adaptation of the SVM classification so that the minimum number of numerical analyses can be used where the limit solution is not available.
This Study has limited our scope to the study of satisfaction factor. Due to the extensiveness of fun factors of games. We had identified satisfaction factors through investigating various theories based on funology. Then, we have directly applied the satisfaction factors to games in order to define the satisfaction factors of online FPS game. Then, we have applied the satisfaction factors on to four online games, at the first phase of the study. We interviewed a group of online FPS game experts to identify the constituent elements of the factors and concluded the second phase of our investigation based on the results from the first and second phases, we have conducted a survey to verify the hypothesis. We have verified the reciprocal relationship between the satisfaction factors and game popularity by conducting a multiple regression analysis on the survey results. To conclude, there is a correlation between online FPS games and the satisfaction factors; the satisfaction factors cause the users to be absorbed into the game and to enjoy it for a long period of time.
Park, Hee-Won;Cho, Jae-Ho;Mun, Sun-Yeo;Park, Chung-Hwa;Hwang, Cheol-Hong;Kim, Sung-Chan;Nam, Dong-Gun
Fire Science and Engineering
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v.28
no.1
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pp.37-43
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2014
The high predictive performance of fire detector models is essentially needed to assure the reliability of fire and evacuation modeling in the process of Performance-Based fire safety Design (PBD). The main objective of the present study is to measure input information in order to predictive the accurate activation time of fixed temperature heat detectors adopted in Fire Dynamics Simulator (FDS) as a representative fire model. To end this, Fire Detector Evaluator (FDE) which could be measured the device properties of detector was used, and the spot-type fixed temperature heat detectors of two thermistor types and one bimetal type were considered as research objectors. Activation temperature and Response Time Index (RTI) of detectors required for the fire modeling were measured, and then the RTI was measured for ceiling jet flow and vertical jet flow in consideration of the install location of detectors. The results of fire modeling using measured device properties were compared and validated with the experimental results of full-scale compartment fires. It was confirmed that, in result, the numerically predicted activation time of detector showed reasonable agreement with the measured activation time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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