Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.460-462
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2001
테스트 데이터의 자동 생성은 소프트웨어 테스팅에서 가장 중요하면서도 어려운 부분이다. 대부분의 데스트 데이터 자동생성에 관한 연구는 명세로부터 테스트 데이터를 자동 생성하는 방식이며 이틀 위해 정확한 정형적 명세를 필요로 한다. 본 논문에서 는 프로그램을 실 행하지 않고 프로그램의 동적인 특성을 분석할 수 있는 요약 해석(abstract interpretation) 방법과 선후 지배 관계(pre-, postdominance relationship)를 이용하여 프로그램 코드로부터 직접 테스트 데이터를 자동 생성할 수 있는 방법 을 제안한다.
From the research which it sees verification of the whole interpretation and local interpretation of the durability steel deck bridge a static test and it produces the test body which it sells with character and it executes smallness pul lek detailed interpretation it leads and the appropriate characteristic of smallness pul lek detailed interpretation and to sleep a nominal stress price and it compares it judges it does. The stress quality from each structure region which it follows in load stock location it analyzes and from the hazard which evaluates, the objective region the length rib and the bottom grater weld zone, the length rib and width rib connection department and the width rib with the father it divided. It investigated the stress distribution of the test body from these objective location, FEM interpretation it led and the conduct against each structure state tax it analyzed. General conduct the load stock location the floor plate is located in the center with interpretation price together symmetry characteristic to seem, it cannot be like that it cannot there is one actual test price. Like this reason the length rib and width rib connection actually production even production characteristic security it is a day when it is impossible with the curvature junction department which it blows, it follows in examination body deferment condition and form feed with the fact that it is visible a big difference even with error of some it becomes. Consequently for a data and the research which are more accurate it is judged with the fact that the effort which is prudent will be necessary.
We present a precedure for interpreting dipole-dipole apparent resistivity data. The procedure is constructed by combining a forward two-dimensional finite element modeling and an inverse technique with Householder's transformation. In the interpretation, subsurface structure is divided into some blocks with constant resistivities. Our inversion technique is tested on synthetic and field data. We found that geologic constraint is required for successful interpretation.
Extraction of biologically meaningful data and their validation are very important for toxicogenomics study because it deals with huge amount of heterogeneous data. BINGO is an annotation mining tool for biological interpretation of gene groups. Several statistical modeling approaches using Gene Ontology (GO) have been employed in many programs for that purpose. The statistical methodologies are useful in investigating the most significant GO attributes in a gene group, but the coherence of the resultant GO attributes over the entire group is rarely assessed. BINGO complements the statistical methods with graph-theoretic measures using the GO directed acyclic graph (DAG) structure. In addition, BINGO visualizes the consistency of a gene group more intuitively with a group-based GO subgraph. The input group can be any interesting list of genes or gene products regardless of its generation process if the group is built under a functional congruency hypothesis such as gene clusters from DNA microarray analysis.
This study aimed at examining undergraduate students' writing about experiments related to the photoelectric effect and giving some implications for experiment education. Thus, this study analyzed 26 students' reports about three kinds of experiments: measuring Planck's constant, comparing the photocurrent and the photovoltage across the intensity of light, and comparing the photocurrent and the photovoltage across the frequency of light. In the measurements, less than 25% of the students expressed the data to the correct number of significant figures even though two-thirds of the students successfully obtained the data given in the manual. In terms of interpretation, the students were not aware of the physical meanings of the detailed parts in the graphs. Even though over 50% of the students drew a line relating photocurrent to voltage, no students compared the theoretical to the empirical data or made a judgment as to whether of not the background theory really fit the experiment. The research findings showed that insufficient knowledge and skills for physics inquiry may be an obstacle in performing the experiments well.
The purpose of this study is providing basic information to make torso and original design of clothing of the old. Grasping the body of the old was advanced and made specific types. The objects of this study are 320 people whose age is 60 .approx. 85 and we extracted forming factors of a body by factor analysis about 57 items and we made types of a body by cluster analysis. Principal component analysis which is one of the basic methods in factor analysis was applied to the interpretation of anthropometric data. As a result of data are able to be decided into appropriate group
Yu, Huieun;Joung, In Seok;Lim, Bosung;Nam, Myung Jin
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.24
no.3
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pp.113-130
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2021
Recently, ground-penetrating radar (GPR) surveys have been actively employed to obtain a large amount of data on occurrences such as ground subsidence and road safety. However, considering the cost and time efficiency, more intuitive and accurate interpretation methods are required, as interpreting a whole survey data set is a cost-intensive process. For this purpose, GPR data can be subjected to attribute analysis, which allows quantitative interpretation. Among the seismic attributes that have been widely used in the field of exploration, complex trace analysis and similarity are the most suitable methods for analyzing GPR data. Further, recently proposed attributes such as edge detecting and texture attributes are also effective for GPR data analysis because of the advances in image processing. In this paper, as a reference for research on the attribute analysis of GPR data, we introduce the useful attributes for GPR data and describe their concepts. Further, we present an analysis of the interpretation methods based on the attribute analysis and past cases.
Ground subsidence on urban roads is a social issue that can lead to human and property damages. Therefore, it is crucial to detect underground cavities in advance and repair them. Underground cavity detection is mainly performed using ground penetrating radar (GPR) surveys. This process is time-consuming, as a massive amount of GPR data needs to be interpreted, and the results vary depending on the skills and subjectivity of experts. To address these problems, researchers have studied automation and quantification techniques for GPR data interpretation, and recent studies have focused on deep learning-based interpretation techniques. In this study, we described a hyperbolic event detection process based on deep learning for GPR data interpretation. To demonstrate this process, we implemented a series of algorithms introduced in the preexisting research step by step. First, a deep learning-based YOLOv3 object detection model was applied to automatically detect hyperbolic signals. Subsequently, only hyperbolic signals were extracted using the column-connection clustering (C3) algorithm. Finally, the horizontal locations of the underground cavities were determined using regression analysis. The hyperbolic event detection using the YOLOv3 object detection technique achieved 84% precision and a recall score of 92% based on AP50. The predicted horizontal locations of the four underground cavities were approximately 0.12 ~ 0.36 m away from their actual locations. Thus, we confirmed that the existing deep learning-based interpretation technique is reliable with regard to detecting the hyperbolic patterns indicating underground cavities.
The borehole heat exchanger of Geothermal Heat Pump (GHP) system should be sustainable and cost effective for long term operation. To guaranty the performance of the system thermal Response Tests (TRTs) with simple recommended procedures have been applied in many countries. Korea government developed a standard TRT procedure in order to control the quality on GHP projects. In the TRT procedure interpretation method has a rule that data set has to be interpreted by the line source model(LSM). The LSM employes some assumptions that surrounding medium is homogeneous and the line source is infinite and constant heat flux, however real ground condition is unisotropic and heterogeneous, and showing regional or local ground water flows in many cases. We need to develope improved evaluation models to estimate accurate ground thermal conductivity with respect to geological and influence of ground water because current TRT standard test procedure has limitations to be applied for every locations and system. This study surveyed the uncertainty of the thermal parameters from the interpretation method considering different evaluation period. The interpretation of 208 TRT data sets represents limitations of LSM application that some obtained ground thermal conductivities are statistically unstable and convergence time of ground thermal conductivity over test period shows trends responding the length of test period. This evaluation study will be helpful to provide some effective procedure for the thermal parameter estimation and to complement current TRT standard procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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