This research paper investigates the effectiveness of using computer graphics(CG) based synthetic data for deep learning in military vehicle detection. In particular, we explore the use of synthetic image generation techniques to train deep neural networks for object detection tasks. Our approach involves the generation of a large dataset of synthetic images of military vehicles, which is then used to train a deep learning model. The resulting model is then evaluated on real-world images to measure its effectiveness. Our experimental results show that synthetic training data alone can achieve effective results in object detection. Our findings demonstrate the potential of CG-based synthetic data for deep learning and suggest its value as a tool for training models in a variety of applications, including military vehicle detection.
The purpose of this study is to investigate, analyze the purchasing behavior of fashion goods according to life style and role model of preteen generation, and provide manager or marketing planner for the reference data so that they can understand preteen generation and make proper strategy efficiently. So called, preteen market focusing on 1014 generation (from ten to fourteen years old) is highlighted. This generation created between the year 1989 to 1993 after Seoul Olympic monopolize parent's love in abundant economic environment and rise to the core of consumption subject. Products aiming at this preteen generation continuously though consumption mind was shrunk greatly due to recession. Only 2~3 years before preteen market was regarded as grey zone which doesn't belong to not only children (between six and nine years old) but also teenagers (between fifteen to eighteen years old). But in recent day their purchasing powers have increased rapidly and age group is divided on details, so that preteen market has become a niche market. Subjects were 333 persons consisting of students in the 4th~6th grade of primary school and the 1st~2nd grade of middle school in Daegu city. Measuring instruments are as follows: 5questions to differentiate preteen generation, 22 questions to measure life style, 17questions (which have six sub-factors such as purchase motive, factor of product selection, utilization of informant, purchase time, purchase place, and purchase method) to measure the purchase behavior of fashion goods measurement, and 16 questions (which have four sub-factors such as parent, entertainer & sports stars, brothers and sisters, friends) to measure model of role. Statistical data were processed by SPSS 10.0 programs. Frequencies, Factor analysis, Cluster analysis, ANOVA, Cross analysis, Multiplex regression analysis, and Duncan's multiple range test were carried out.
Open Rotor 엔진은 차세대 항공기를 위한 잠재적 기술향상을 제공할 수 있는 여러 신기술중의 하나이다. Open Rotor 엔진은 일반적 고바이패스 터보팬 엔진보다 향상된 추진 저하율을 가지며 고바이패스비와 공기역학적 진보한 형상의 팬 블레이드 설계의 결합으로 우수한 연료소모율을 구현한다. Open Rotor 엔진 성능 모델은 F404 터보제트 엔진를 코어로 사용한 GE36 엔진의 설계 및 시험데이터를 기반으로 해석하였다. 시험데이터를 이용하여 Open Rotor 엔진 성능 모델을 검증하였으며 최신 차세대 터보프롭 엔진 성능과의 비교를 통하여 적절하게 구성되었음을 확인하였다.
Methane is a potent greenhouse gas and methane emissions from landfill sites have been linked to global warming. In this study, LandGEM (Landfill Gas Emission Model) was applied to predict landfill gas quantity over time, and then this result was compared with the data surveyed on the site, Cheongju Megalo Landfill. LandGEM allows the input of site-specific values for methane generation rate (k) and potential methane generation capacity $L_o$, but in this study, k value of 0.04/yr and $L_o$ value of $100\;m^3$/ton were considered to be most appropriate for reflecting non-arid temperate region conventional landfilling like Cheongju Megalo Landfill. Relatively high discrepancies between the surveyed data and the predicted data about landfill gas seems to be derived from insufficient compaction of daily soil-cover, inefficient recovery of landfill gas and banning of direct landfilling of food waste in 2005. This study can be used for dissemination of information and increasing awareness about the benefits of recovering and utilizing LFG (landfill gas) and mitigating greenhouse gas emissions.
본 연구는 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량, 일조, 일사 등 시간별 기상 데이터를 이용하여, 일사 및 일조 그리고 태양광 발전예측을 하였다. 지도학습에서 입출력패턴은 예측에서 가장 중요한 요소이지만 인간이 직접 결정해야하기 때문에, 반복적인 실험에 의해 결정해야 한다. 본 연구는 일사 및 일조 예측을 위하여 4가지 모델의 입출력 패턴을 제안하였다. 또한, 예측된 일조 및 일사 데이터와 전라남도 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 사용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 실험결과 일조 및 일사 예측에서 모델 4가 가장 예측결과가 우수했으며, 모델 1에 비해 일조의 RMSE는 1.5배 정도 그리고 일사의 RMSE는 3배 정도 오차가 줄었다. 태양광 발전예측 실험결과 일조 및 일사와 마찬가지로 모델 4가 가장 예측결과가 좋았으며, 모델 1 보다 RMSE가 2.7배 정도 오차가 줄었다.
This paper describes a split operation for generation of core and cavity plates of an injection mold for a pseudo-solid model of a plastic part. Here, a pseudo-solid model means a sheet model that looks like a solid model. but whose boundary is not closed. When a solid model created in a different CAD system is imported through standard data exchange format, a pseudo-solid model is created in most cases as tolerance or some other problems make sewing operation failed. As most existing mold design system based on solid modeling kernels require a complete part solid model, mold designers have to do time-consuming healing operations to convert a pseudo-solid to solid. The essential capability of mold design system is the split operation for generation of core and cavity plates. Thus. we developed a split operation for pseudo-solid part model to eliminate or reduce healing preprocessing for mold design.
So far, it was very difficult to simulate the dispersed generation system including PV generation system using EMTP or EMTDC because the source of the dispersed generation system has a particular VI characteristic equation. In this paper, a novel simulation method of PV generation system has proposed and a new solar cell component for EMTDC is also developed. The VI characteristic equation of solar cell is used in order to realize the solar generation system in EMTDC simulation. Consequently the simulation of PV power generation system using field data is realized and acceptable results, which show close match between the real data of PV panel and the simulated data, were obtained.
Purpose: The purpose of this study was to construct a structural equation model of organizational commitment in hospital nurses based on a job demands-resources model and to confirm the moderating effect(s) according to the nurses' generation. Methods: The model was constructed of the exogenous variables of social support, emotional intelligence, emotional labor, and job conflict and the endogenous variables of burnout, job engagement, and organizational commitment. The participants were 560 hospital nurses working in 3 general hospitals. Data were collected from August 1 to September 30, 2021, and analyzed using SPSS Window 23.0 and IBM AMOS 23.0. Results: The strongest factor directly influencing hospital nurses' organizational commitment was social support. In a multiple group analysis, nurses' generation had a partial moderating effect. In a generation-specific analysis, the Z generation group was higher than the X and Y generation groups in the variables of emotional labor and burnout related to organizational commitment. Conclusion: Based on the findings of this study, to improve hospital nurses' organizational commitment, social support is needed as an important management strategy. At the organizational level, we need to develop ways to improve organizational commitment by reducing the emotional labor and burnout of Generation Z.
본 연구는 기후변화에 따른 전남 영암지역의 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 빅데이터 분석을 통해 상관관계를 도출하여 태양광 에너지 생산 예측 모델을 제시하였다. 사용된 데이터는 공공데이터에서 제공하는 2016년 1월부터 2019년 12월까지의 영암지역의 날씨와 태양에너지 생산량 데이터를 사용하였다. 머신러닝 기법을 활용하여 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 회귀분석을 통하여 지역의 날씨와 태양광 에너지 생산량과의 상관 관계식을 도출 하였다. 도출된 예측식을 적용하여 지역의 태양에너지 생산을 계산하였으며, 이를 생산지수로 표현하여 3단계로 구분하였다. 이 같이 구분된 3단계의 생산지수를 통해 향후 기후변화에 따른 태양에너지 생산량을 예측하고, 농업 활동에 있어 중요한 바로미터로 활용될 것이라 판단된다.
In this paper automatic 3D wing shape modeling program is introduced. The program is developed in Visual Basic based on Net Framework 3.5 environment by using CATIA COM Library, and it is used together with CATIA system to model 3D wings with or without flaps. With this program users can easily construct wing models by specifying geometry parameters which are usually design variables with the aid of easy-to-use GUI environment, and specifying sectional airfoil data is done either by using analytic shape functions such as NACA series airfoils or by providing input files with point data describing the airfoil shape. When all the input parameters are provided, users can either work further with the model in the CATIA system which would be automatically started by the program or save the resultant model in the format of users choice. Unstructured grid generation program is also briefly described which can make grid generation task for a 3D wing easy and efficient one when used together with the wing modeling program by choosing STL format as the model's output format.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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