The purpose of this study is to suggest a designing method with excellent body suitability by analyzing clothingwearing porosity, comparing and analyzing patterns, and evaluating outer appearances by designing a prototype of study applied with design measurements for categories that have influence on the outer appearance of clothing through diverse research methods, by comparing and analyzing bunka and new bunka style basic pattern, which are proportional basic patterns most frequently used in schools for educational use to design bodice pattern for elderly women in their late 60s. As for the process of this study, the first stage selected study subjects, measured bodies. The second stage compared patterns of bunka and new bunka style basic pattern and evaluated outer appearances that deduced important pattern designing categories to design upper-torso bodice pattern of elderly women. The results of this study are as following ; As a result of comparing and analyzing bunka and new bunka style basic pattern, overall evaluation of outer appearance was excellent for new bunka style basic pattern, and bunka basic pattern received better reviews for the width and depth of front neck. In terms of waist circumference, waist front length, bust point location and bust point-bust point, bunka and new bunka style basic patterns showed a significant difference. new bunka style basic pattern had 4.5cm larger front armhole depth than bunka basic pattern, so it was evaluated to have more appropriate front armhole length, bust point location, and bust point-bust point. Through observation for primary excellent categories and precedent studies, 7 categories of front neck width, front neck depth, front interscye, back neck width, back neck depth, back interscye, and back armhole depth were deduced to have relations to the extra room around arm holes and waist that affect pattern designing method and porosity and evaluations of outer appearance.
This research intends to propose the methodology for analyzing the current trends of agriculture, which directly connects to the survival of the nation, and through this methodology, identify the agricultural trend of Korea. Based on the relationship between three types of data - policy reports, academic articles, and news articles - the research deducts the major issues stored by each data through LDA, the representative topic modeling method. By comparing and analyzing the LDA results deducted from each data source, this study intends to identify the implications regarding the current agricultural trends of Korea. This methodology can be utilized in analyzing industrial trends other than agricultural ones. To go on further, it can also be used as a basic resource for contemplation on potential areas in the future through insight on the current situation. database of the profitability of a total of 180 crop types by analyzing Rural Development Administration's survey of agricultural products income of 115 crop types, small land profitability index survey of 53 crop types, and Statistics Korea's survey of production costs of 12 crop types. Furthermore, this research presents the result and developmental process of a web-based crop introduction decision support system that provides overseas cases of new crop introduction support programs, as well as databases of outstanding business success cases of each crop type researched by agricultural institutions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.17-22
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2021
The attack trend on end-users via mobile devices is increasing in both the danger level and the number of attacks. Especially, mobile devices using the Android operating system are being recognized as increasingly being exploited and attacked strongly. In addition, one of the recent attack methods on the Android operating system is to take advantage of Android Package Kit (APK) files. Therefore, the problem of early detecting and warning attacks on mobile devices using the Android operating system through the APK file is very necessary today. This paper proposes to use the method of analyzing abnormal behavior of APK files and use it as a basis to conclude about signs of malware attacking the Android operating system. In order to achieve this purpose, we propose 2 main tasks: i) analyzing and extracting abnormal behavior of APK files; ii) detecting malware in APK files based on behavior analysis techniques using machine learning or deep learning algorithms. The difference between our research and other related studies is that instead of focusing on analyzing and extracting typical features of APK files, we will try to analyze and enumerate all the features of the APK file as the basis for classifying malicious APK files and clean APK files.
Park, Seong-Hee;Kim, So-Young;Choi, Seong-Ho;Chai, Jung-Kiu;Kim, Chong-Kwan;Cho, Kyoo-Sung
Journal of Periodontal and Implant Science
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v.28
no.4
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pp.691-703
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1998
The 16S rRNA analyzing method is a bacterial identification method that is useful in identifying bacteria which is difficult to do by other means. The following 7 types of bacteria which are Treponema, A. actinomycetemcomitans, P. gingivalis, Fusobacterium, B. forsythus, P. intermedia, P. micros were evaluated in order to study their distribution among patients with adult periodontitis. The 16S rRNA analyzing method was used to compare bacterial distribution among 3 groups. Subgingival plaque acquired from the affected sites(pocket depth ${\geq}6mm$) of 29 patients with adult periodontitis were grouped as the experimental group while plaque from the non-affected sites(pocket depth ${\leq}3mm$) were grouped as control 2 and finally plaque acquired from students with healthy periodontal tissues were grouped as control 1. The results are as follows ; 1. The distribution of Treponema was 12.5% for control 1, 21.4% for control 2 and 75.4% for the experimental group. For A. actinomycetemcomitans the distribution was 0.5%, 19.0%, 44.4% in respect to the order of groups mentioned above. P.gingivalis showed 10.5%, 43.1%, 94.0% distribution, Fusobacterium 33.0%, 48.3%, 81.0% distribution, B. forsythus 9.5%, 17.2%, 65.9% distribution, P. intermedia 1.0%, 12.1%, 26.3% distribution and finally P. micros 5.0%, 19.0%, 48.7% respectively. In all 7 types of bacteria, the experimental group showed higher bacterial distribution compared to the other two groups with statistically significant difference. 2. In the case of Treponema, A. actinomycetemcomitans, gingivalis,Fusobacterium, B. forsythus, P. intermedia, P. micros showed significant difference between control 1 and 2. These results suggest that the 16S rRNA analyzing method which was applied on Koreans for the first time could be utilized and useful in finding potential pathogens of periodontal disease.
Consumer's needs, pursuing diverse lifestyles, can be identified systematically by the development of design research method with computer technologies. Color, which is the most important factor in industrial design, has been regarded as possessing difficulties in collecting and analyzing reliable data, because it has multi-dimensional features. The purpose of this paper is to develop a new research method for design and color preference investigation, and to provide the possibilities of applying this method into the traditional color research which has many limitations in time, space, and money. This paper emphasizes that the new method using visual and concrete 3D modeling of a product can enhance the reliability of collecting and analyzing data comparing with traditional linguistic and abstract one.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.2
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pp.411-423
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2009
In the current paper, by extending Verall (1990)'s work, we propose a new Bayesian model for analyzing run-off triangle data. While Verall's (1990) work only account for the calendar year and evolvement time effects, our model further accounts for the "absolute time" effects. We also suggest a Markov Chain Monte Carlo method that can be used for estimating the proposed model. We apply our proposed method to analyzing three empirical examples. The results demonstrate that our method significantly reduces prediction error when compared with the existing methods.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.4
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pp.459-466
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2014
This paper deals with the method to classify the aircraft target by analyzing its JEM signal. We propose the method to classify the engine model by analyzing JEM spectrum using the harmonic frequency mask generated from the blade information of jet engine. The proposed method does not need the complicated logic algorithm to find the chopping frequency in each rotor stage and the pre-simulated engine spectrum DB used in the previous methods. In addition, we propose the method to estimate the precise spool rate and it reduces the error in estimating the number of blades or in calculating the harmonic frequency of frequency mask.
Pulse is one of the basic diagnostic information of TKM(Traditional Korean Medicine). To quantify and standardize pulse diagnosis, we had collected an amount of clinical data from May 2005 by using newly developed pulse analyzer. But there were many noises in pulse wave according to measuring method, environment, operator and condition of patient. So some data can’t be included for analyzing diagnosis. To reduce noises from measuring pulse and to collect reliable pulse wave data, we made the process map of measuring method and applied six sigma project. With this we can improved the method of measuring pulse wave in collecting clinical data. The project follows a disciplined process of five macro phases: define, measure, analyze, improve and control (DMAIC). A process map and C-E diagram are used to identify process input and output variables. The major input variables are selected by using C&E matrix, and process map is developed by analyzing input variables. And the optimum process conditions are going to be controled to avoid in increasing loss of collecting pulse wave data.
There are many difficult problems in analyzing the flow characteristics in a high voltage circuit breaker such as shock wave and complex geometries, which may be either static or in relative motion. Although a variety of mesh generation techniques are now available, the generation of meshes around complicated, multicomponent geometries like a gas circuit breaker is still a tedious and difficult task for the computational fluid dynamics. This paper presents the computational method for analyzing the compressible flow fields in a high voltage gas circuit breaker using the Cartesian cut-cell method based on the CFD-CAD integration, which can achieve the accurate representation of the geometry designed by a CAD tools. The technique is frequently satisfied, and it will be almost universally so in the future, as the CFD-CAD traffic increases.
The behavior variation of concrete dam is investigated, based on a new method for analyzing the data model of concrete dam in service process for the limitation of wavelet transform for solving concrete dam service process model. The study takes into account the time and position of behavior change during the process of concrete dam service. There is no dependence on the effect quantity for overcoming the shortcomings of the traditional identification method. The panel data model is firstly proposed for analyzing the behavior change of composite concrete dam. The change-point theory is used to identify whether the behavior of concrete dams changes during service. The phase space reconstruction technique is used to reconstruct the phase plane of the trend effect component. The time dimension method is used to solve the construction of multi-transformation model of composite panel data. An existing 76.3-m-high dam is used to investigate some key issues on the behavior change. Emphasis is placed on conversion time and location for three time periods consistent with the practical analysis report for evaluating the validity of the analysis method of the behavior variation of concrete dams presented in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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