As the considerable request of the fast and accurate way of the selection of circuit breaker is increased, we introduce the development of software of circuit breaker selection for the marine use. Originally, the selection of circuit breaker has been carried out by manual in the marine project. It is not the easy work to select the proper type of circuit breaker to check the time-current characteristic curves of each type of circuit breakers for the various type of loads. In this regards, we developed the software to select the proper type of circuit breaker to confirm fast and accurately. And, we introduce the course of the development of the software for the selection of circuit breaker.
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 「학술연구분야분류표」 상의 분류 범주를 국내학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
개별 공시지가 산정에 있어 비교 표준지의 선정은 가장 중요한 작업으로서, 최대한 객관적이고 합리적으로 이루어져야 한다. 그러나 현재 비교표준지를 선정하는 작업은 담당 공무원의 수작업에 의해 이루어지기 때문에 효율성이나 객관성을 보장하기가 어렵다. 본 연구에서는 현행 비교표준지 선정방식을 분석하여 문제를 정의하고 비교표준지 선정 업무의 자동화에 적용가능한 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 선정하고 비교표준지를 선정하여 규칙을 주제지향적인 데이터베이스를 기반으로 학습하였다. 이렇게 학습된 규칙을 이용하여 비교표준지를 선정하고 그 결과를 평가 분석하여 새로운 비교표준지 선정 방법을 제안하였다.
According to the use of distribution automation systems, the function to find or to search a fault phase is necessary for automatic switches in a distribution substation. In this paper, two algorithms are developed to fine the fault circuit and the fault phase for the automatic switches in substation with ungrounded power system. One is the fault circuit searching method using the zero sequence voltage at the bus and zero sequence current of circuit current and the other is to find the fault phase using the line voltage and zero sequence current. The developed algorithms are tested in the case study simulations. An ungrounded power system is modeled by EMTP as a case study system. The developed algorithms are tested in the case study simulations and each shows correct results.
CT검사에 따른 방사선 선량의 유해성에 대한 관심이 고조되고 있어, 고정관전류기법과 AEC(automatic exposure control)를 적용하여 선량의 감소 효과를 비교하였다. 64MDCT를 이용하여 인체조직등가물질 팬텀으로 흉부 및 복부 부위를 고정관전류기법과 AEC를 적용하여 CTDIvol과 DLP를 비교하였고, 영상의 평가는 관심영역으로 CT감약계수와 노이즈를 측정하여 비교하였다. 흉부에서 고정관전류기법과 AEC적용에 따른 선량감소 효과는 CTDIvol 35.2%, DLP 49.3%, 복부에서는 CTDIvol 5.9%, DLP 3.2% 감소 효과가 있었다. CT검사에서 자동노출장치인 AEC를 이용하여 선량의 감소효과가 있다. CT 검사에 따른 환자의 피폭선량을 줄이기 위해서는 AEC를 이용하여야 한다.
웹 2.0의 발전과 스마트 디바이스의 보급은 제한적인 정보와 평면적인 서비스에 맞춤화된 기존의 웹서비스를 탈피하여 사용자가 원하는 다차원적인 정보와 다양한 서비스가 융합된 형태의 매쉬업 서비스를 탄생시키는 요인이 되었다. 매쉬업 서비스는 다양한 웹서비스가 융합된 서비스를 지칭하며 웹서비스의 인터페이스인 Open API를 통해 보다 손쉽게 지원되고 있다. 하지만 현재의 매쉬업 서비스는 개발자 중심의 서비스 제공 방식으로 인해 개인 맞춤화된 서비스를 제공 받고자 하는 다양한 사용자의 욕구를 충족시키지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점 해결을 위해 매쉬업을 손쉽게 하는 매쉬업 프레임워크에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있지만 아직 그 수준이 미비하다. 본 논문에서는 동적으로 웹서비스를 합성하여 매쉬업 서비스를 제공하는 매쉬업 프레임워크의 요소기술로써 Open API 자동 합성을 위한 Open API 선별 기법 및 합성 방안에 대해 소개 하였다.
Purpose : Fixed way of mAs previously Low Extremity Computed Tomography Angiography(LECTA) examination were used. Automatic Current Selection(ACS) to use for the purpose of reducing the dose when Low Extremity Computed Tomography Angiography examining patients. Materials and methods : Were analyzed from July 2011 to July 2012 MDCT examination of Dose Length Product(DLP) LECTA 116 Case. It was defined as previous inspection methods(Old protocol). CT workstation is set to 100 mAs and 150 mAs protocol based on the patient's weight 70kg examined by LECTA. We defined as 'New protocol' that applies to ACS. The data collection period are 76 cases from October 2012 to January 2013 Results : 1. Average Total DLP of 'Old protocol' is 3602.943 $mGy^*cm$. 2. Average Total DLP of 'New protocol' is 1762.977 $mGy^*cm$. 3. Due to the 'New Protocol' use of Total DLP was reduced by approximately 51 %. Phase-specific dose reduction is as follows. Pre(33.62 %), Artery(64.63 %), Delay(49.0 %) 4. Using One way ANOVA Analysis of fluctuations obtained DLP is as follows. 'Old protocol', 'New protocol' a value of P < 0.001, P = 0.882 values were obtained. Conclusions : Dose reduction of 51 % is a useful study that proves. The results obtained using the ACS, the effects of a dose reduction of 51 % was obtained. Therefore, it has been proven to be a useful way. Statistics using SPSS version came out of the 'Old protocol' P-value P < 0.0001. This result means that the DLP a large difference values. On the other hand, The results of the 'New protocol' was P = 0.882. These results means to that small and regularly was fluctuations of the dose. The use of ACS, you can get a reduction of the dose and will able to get the effect of reducing the dose errors.
Recently, image classification has been an important task in various fields. Generally, the performance of image classification is not good without the adjustment of image features. Therefore, it is desired that the way of automatic feature extraction. In this paper, we propose an image classification method which adjusts image features automatically. We assume that texture features are useful in image classification tasks because natural images are composed of several types of texture. Thus, the classification accuracy rate is improved by using distribution of texture features. We obtain texture features by calculating image features from a current considering pixel and its neighborhood pixels. And we calculate image features from distribution of textures feature. Those image features are adjusted to image classification tasks using Genetic Algorithm. We apply proposed method to classifying images into "head" or "non-head" and "male" or "female".
The spatial distribution of snow cover area is a crucial input to models of hydrology and climate in alpine and other seasonally snow covered areas.The objective in our study is to develop a rapidly automatic and high accuracy snow cover mapping algorithm applicable for the Tibetan Plateau which is the most sensitive about climatic change. Monitoring regional snow extent reqires higher temoral frequency-moderate spatial resolution imagery.Our algorithm is based AVHRR and MODIS data and will provide long-term fraction snow cover area map.We present here a technique is based on the multiple endmembers approach and by taking advantages of current approaches, we developed a technique for automatic selection of local reference spectral endmembers.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 1일 후의 주식 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. 비중복면적 분산측정 법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 자동적으로 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택하였다. 특징입력으로써 CPP$_{n,m}$(Current Price Position of the day n)과 최근 32일간의 CPP$_{n,m}$을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 자동적으로 추출된 2개의 계수가 사용되었다 제안된 방법으로 1989년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과로써 60.93%의 예측율을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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