현재 가장 많이 사용되고 있는 암반분류법인 RMR 이나 Q 분류법을 이용하여 조사단계에서 암반평가를 할 때, 평가요소의 하나인 RQD 값을 구하기 위한 시추작업이 제한적으로 이루어지고 있고, 또한 시공단계에서도 시추작업은 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 실제 현장조사에서는 RQD값은 일반적으로 유추되거나 간접적인 방법을 통해서 이루어지고 있는 실정이다. 또한 암반내의 절리간격조사도 여러 군의 절리가 존재할 경우 그룹별 간격의 측정이 용이하지 않으며 불연속면의 연속성 등 불연속면의 특성에 관한 측정이 쉽지 않다는 것이다. 절리간격 요소도 설제로는 RQD와 중복되는 요소로서 시추 코아에 의존하지 않고 보다 쉽게 암반평가를 실시할 수 있는 새로운 암반분류법의 개발이 필요하다. 이를 위해서 요구되는 요소들을 측정하지 않고도 암반의 구조적인 형태와 절리의 거칠기와 변형정도로 표시되는 불연속면의 표면적인 조건만을 관찰함으로써 암반평가를 실시할 수 있는 방법인 GSI 의 요소들을 RMR 방법과 결합하여 새로운 암반분류법을 제시하고자 하는 것이다.
In this paper, the classification rate of micro-cracks in silicon wafers was improved using a SVM. In case I, we investigated how feature data of micro-cracks and SVM parameters affect a classification rate. As a result, weighting vector and bias did not affect the classification rate, which was improved in case of high cost and sigmoid kernel function. Case II was performed using a more high quality image than that in case I. It was identified that learning data and input data had a large effect on the classification rate. Finally, images from cases I and II and another illumination system were used in case III. In spite of different condition images, good classification rates was achieved. Critical points for micro-crack classification improvement are SVM parameters, kernel function, clustered feature data, and experimental conditions. In the future, excellent results could be obtained through SVM parameter tuning and clustered feature data.
In the current Korean seismic design guide, the site classification and the corresponding site coefficients were determined based on the UBC-1997 (Uniform Building Code). In order to develop the current site classification system, it is important to compare the local site conditions in Korea to other countries which have similar seismic design guides. In the eastern United States, New York City(40degrees 45minutes north latitude, 73degrees 59minutes west longitude) suggested that current design guidelines are unsuitable to shallow bedrock depth sites. So the 3-parameter methods are performed for new criteria in New York City. In this study, site response analyses were performed at 181 study sites using one-dimensional equivalent linear to evaluate the site-specific earthquake ground motions at inland areas in the Korean peninsula and reclassify the results according to similar ground motions using the 3-parameter methods. It is effective that multi-parameter methods for Korean site characteristics in comparison with single parameter method.
The study Is Intended to investigate and analyze the system and practice that have been applied to Interior Architecture, comparing with a number of similar foreign cases, in an attempt to seek the way toward its development as well as to come up with the solution for enhancing the competitiveness, thereby making a recommendation on how to create the desirable work environment of Interior Architecture down the road. The conclusion and recommendation we have made is highlighted as follow. Among the practical or procedural challenges in the process of improving work environment of Interior Architecture, development of current national technical qualification system in a way of further detailing the categories of Ki-sul-sa(highest engineer grade) or Ki-neung-jang(highest technician grade) as part of measures aimed at gradual approaching for improvement of design fees and rates or supervision fees will be very crucial, that calls for close coordination with the Ministry of Labor and Human Resources Development Service of Korea. In a bid to upgrade the Interior Architecture to become the part of knowledge-based industry, amendment to Korean Standard Industrial Classification along with Standard Classification of Occupations and Academic Classification will be essential, and moreover with the attitude of reflection and self-improvement, the endeavors to be able to deal with the revision of existing laws and regulations in a consistent way and manner, by forming a joint committee among the three Interior Architecture-related organizations(KOSID, ICC, KlID), will be more than important.
Neural networks are shown to be effective in being able to distinguish incomplete penetration-like weld defects by directly analyzing the plasma which is generated on each impingement of the laser on the materials. The performance is similar to that of existing methods based on extracted feature parameters. In each case around 93% of the defects in a database derived from 100 artificially produced defects of known types can be placed into one of two classes: incomplete penetration and bubbling. Especially we present simulator for weld defects classification and data analysis. The present method based on classification using plasma is faster, and the speed is sufficient to allow on-line classification during data collection.
In order to convert Korean folk paintings called Minhwa, a part of traditional Korean heritage, into DBs, it is necessary to design a classification system suitable for the characteristics of folk paintings. A classification system and the generating of unique codes are required to classify and save them. To realize this, a basic classification system was created by listing objects depicted in folk paintings, and keywords were extracted by reclassifying them for each object. In order to assign a unique code to each piece, we organize the English names of each Minhwa since the English names of the folk painting contain the names of objects. The code name is extracted by applying the order of nouns and consonant priority rules in English names and attaching five Arabic numerals. These codes are later assigned to each image file stored in the database and are input together with the keyword. The Minhwa DB constructed in this way enables storage and search centered on objects and keywords and the intuitive inferring of the type of object from the code name.
It is not an overstatement to say the factory are the number one cause in creating environmental load. However, only a few studies have been done upto this date on environmentally friendly factory. Thus, This study is to present the characteristics of environmentally friendly factory. A survey of current literatures and cases show the characteristics of environmentally friendly factories and buildings and environment assessment method and plan. To better measure the environmentally friendly qualities as written in literature across the globe, classification system was constructed. The classification system was made and important factors were found based on the precedent paper on environmentally friendly building plan and environment assessment method at building and cases and abroad in the literature review. The classification used 4 different sectors : Land & Transportation, Architectural Planning Technique, Environment & Equipment, Energy & Material. Within these 4 sectors 33 discrete factors are applied to the factory according to literature and case review and specialist advice.
In this paper, we propose the ensemble-based classification model which extracts just new data patterns from the streaming-data by using clustering and generates new classification models to be added to the ensemble in order to reduce the number of data labeling while it keeps the accuracy of the existing system. The proposed technique performs clustering of similar patterned data from streaming data. It performs the data labeling to each cluster at the point when a certain amount of data has been gathered. The proposed technique applies the K-NN technique to the classification model unit in order to keep the accuracy of the existing system while it uses a small amount of data. The proposed technique is efficient as using about 3% less data comparing with the existing technique as shown the simulation results for benchmarks, thereby using clustering.
Hannan, M.A.;Hussain, A.;Samad, S.A.;Mohamed, A.;Wahab, D.A.;Ariffin, A.K.
International Journal of Automotive Technology
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제7권7호
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pp.827-832
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2006
Occupant classification and position detection have been significant research areas in intelligent safety systems in the automotive field. The detection and classification of seat occupancy open up new ways to control the safety system. This paper deals with a novel algorithm development, hardware implementation and testing of a prototype intelligent safety system for occupant classification and position detection for in-vehicle environment. Borland C++ program is used to develop the novel algorithm interface between the sensor and data acquisition system. MEMS strain gauge hermatic pressure sensor containing micromachined integrated circuits is installed inside the passenger seat. The analog output of the sensor is connected with a connector to a PCI-9111 DG data acquisition card for occupancy detection, classification and position detection. The algorithm greatly improves the detection of whether an occupant is present or absent, and the classification of either adult, child or non-human object is determined from weights using the sensor. A simple computation algorithm provides the determination of the occupant's appropriate position using centroidal calculation. A real time operation is achieved with the system. The experimental results demonstrate that the performance of the implemented prototype is robust for occupant classification and position detection. This research may be applied in intelligent airbag design for efficient deployment.
The purpose of this research is to develop interior construction cost-estimating system at the early stage of the project. Though general construction estimates are typically in quantitative, interior construction should be in rather qualitative. Therefore, design-concerned cost-estimating methods should be developed to manage interior projects from the early statge. 30 estimates of VIP-Zone interior projects, were examined to develop the general type of composition and material classification. The cost has been classified by construction parts such as wall, ceiling, floor, and doors & windows and their treatments. The composition and material related estimating system (CMRES) was consisted of the unit average costs of classification and the variation coefficients. The CMRESS was verified by the case study, and the results sowed that the difference between the actual estimate and the CMRES was competitively confident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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