Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.5
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pp.415-425
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2007
In this study, we generated an orthophoto with both LIDAR data and aerial images and compared it with that generated from only the images. For the accuracy assessment of these orthophotos, we performed not only qualitative analysis based on visual inspection but also quantitative analysis by measuring horizontal inconsistency, boundary coordinates and similarity measures on buildings. Based on the visual inspection and horizontal inconsistency, the orthophoto based on LIDAR DSM appeared to be more closer to a true-orthophoto. However, the analysis on measurements of boundary coordinates and similarity measures indicates that the orthophoto based on LIDAR DSM is more vulnerable to double mapping on occluded areas. Accordingly, if we apply an effective solution on double mapping or use only the central areas of the aerial images where occluded areas are rarely founded, we can generate automatically true-orthophotos based on a LIDAR DSM.
Unlike randomized trial, statistical strategies for inferring the unbiased causal relationship are required in the observational studies. The matching with the propensity score is one of the most popular methods to control the confounders in order to evaluate the effect of the treatment on the outcome variable. Recently, new methods for the causal inference in latent class analysis (LCA) have been proposed to estimate the average causal effect (ACE) of the treatment on the latent discrete variable. They have focused on the application study for the real dataset to estimate the ACE in LCA. In practice, however, the true values of the ACE are not known, and it is difficult to evaluate the performance of the estimated the ACE. In this study, we propose a method to generate a synthetic data using the propensity score in the framework of LCA, where treatment and outcome variables are latent. We then propose a new method for estimating the ACE in LCA and evaluate its performance via simulation studies. Furthermore we present an empirical analysis based on data form the 'National Longitudinal Study of Adolescents Health,' where puberty as a latent treatment and substance use as a latent outcome variable.
In this paper, we propose the Tangible Virtual Reality Representation Method to using haptic device and feature to morphology of created bead from Flux Cored Arc Welding. The virtual reality was started to rising for reduce to consumable materials and welding training risk. And, we will expected maximize virtual reality from virtual welding training. In this paper proposed method is get the database to changing the input factor such as work angle, travelling angle, speed, CTWD. And, it is visualization to bead from extract to optimal morphological feature information to using the Neural Network algorithm. The database was building without error to extract data from automatic robot welder. Also, the Neural Network algorithm was set a dataset of the highest accuracy from verification process in many times. The bead was created in virtual reality from extract to morphological feature information. We were implementation to final shape of bead and overlapped in process by time to using bead generation algorithm and calibration algorithm for generate to same bead shape to real database in process of generating bead. The best advantage of virtual welding training, it can be get the many data to training evaluation. In this paper, we were representation bead to similar shape from generated bead to Flux Cored Arc Welding. Therefore, we were reduce the gap to virtual welding training and real welding training. In addition, we were confirmed be able to maximize the performance of education from more effective evaluation system.
In this study, we performed 8 times of water quality sampling and continuous measurement of flow to identify wastewater flow characteristics for wastewater treatment basins of Namyangju city. The field survey has been conducted 6 times in dry weather period and 2 times in wet weather period. Each survey conducted 24-hr water quality sampling in the interval of 2-hr. From the analysis of flow data and water quality data, the following conclusions can be drawn. For Namyangju-1 station, which represents residential and commercial mixed area, flow rises early in the morning before office-going hour and moves up and down within narrow range, and lasted after office-leaving hour, resulting from continuous commercial activity. In case of Namyangju-5 station representing community and Namyangju- 6 station representing residential area, the flow immediately falls down after rising early in the morning and later rises again at the office-leaving hour, and arrives at peak flows around late evening. In the analysis of wastewater characteristics for weekdays and weekends, without landuse types the flow rate of weekends is higher than that of weekdays because it reflects population, being not contributed to generate wastewater during the working hours of weekdays, stay home and produce wastewater for weekends period.
As we detect defects and eliminate them in early stages, we can make better quality software. For doing this task, we need to use a defect tracking system which con effectively track and manage defects that give severe effects on software quality. Those existing defect tracking systems have some weaknesses as we apply them to organizations that use CMMI for process improvements. Major problems of those systems are that they require the organizations to collect many types of defect data at a time without providing the proper explanation and even without the support of defect management process. The organizations at CMMI maturity level 2 and 3 have problems for analyzing those defects because there is no specific process area at CMMI maturity level 2 and 3 which directly handles defect managing activites. This paper resolves those problems by developing a defect tracking system which offers methods of managing defects. And the system provides guidelines of which defects should be gathered for each CMMI mathurity levels. The system also has functions to generate various status and statistic information on defects, and to assign defect data to the person in charge so that he or she track the defect to the closure
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.2769-2784
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2020
This paper aims to compare the scenic images of four ancient Chinese cities including Lijiang, Pingyao, Huizhou and Langzhong, so as to provide specific development strategies for the ancient cities. In this paper, the ancient cities' scenic images are divided into three sub-indexes and eight evaluation dimensions. Based on this, the study first uses Python software to collect tourists' online comments on the four ancient cities. Then, the social network analysis method is used to build a high-frequency keywords matrix of tourist comments and the R language is used to generate a visual network graph. After this, the entropy weight method is used to determine the weights and values of eight evaluation dimensions. Finally, the tourists' overall satisfaction indexes of the four ancient cities are calculated accordingly. The results show that (1) the overall satisfaction of Lijiang is the highest, while that of Huizhou is the lowest; (2) from the weight of each evaluation dimension, it can be seen that tourists care more about the national culture and historical culture; (3) from tourists' satisfaction index on each evaluation dimension of the four ancient cities, we can find that the four ancient cities has their own advantages and disadvantages in tourism development. (4) local tourism-related institutions should strengthen their advantages and improve their deficiencies so as to enhance tourists' overall image of the ancient city.
In this paper, we investigate the use of fuzzy rules for efficient intrusion detection. We use evolutionary algorithm to optimize the set of fuzzy rules for intrusion detection by constructing fuzzy decision trees. For efficient execution of evolutionary algorithm we use supervised clustering to generate an initial set of membership functions for fuzzy rules. In our method both performance and complexity of fuzzy rules (or fuzzy decision trees) are taken into account in fitness evaluation. We also use evaluation with data partition, membership degree caching and zero-pruning to reduce time for construction and evaluation of fuzzy decision trees. For performance evaluation, we experimented with our method over the intrusion detection data of KDD'99 Cup, and confirmed that our method outperformed the existing methods. Compared with the KDD'99 Cup winner, the accuracy was increased by 1.54% while the cost was reduced by 20.8%.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.6
no.4
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pp.1-5
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2001
This study presents an electronic catalogue based cutting parameter selection system using MS Access software. The proposed system has been designed to electronically select proper cutting conditions based on the stored data base. The existing approaches used in most small and medium sized companies are basically to use manufacturing engineer's experience or to find the recommended values from the manufacturing engineer handbook. These processes are often time consuming and inconsistent, especially when a new engineer is involved. Therefore, this study proposes a simple, yet quick and consistent electronic catalogue based cutting parameter selection method which uses MS Access in terms of programming and database implementation. Consequently, the proposed system could automatically generate the proper cutting conditions (feed, depth of cut, and cutting speed) as soon as the input data (proper information about the tool and work material) is given. Thanks to the simple structure and popularity of the MS Access, the engineer could be quickly accustomed to the system and easily modify/insert/delete the database if necessary.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.12B
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pp.1758-1765
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2010
This paper proposes an architecture exploration methodology for the design of embedded cores exploiting design hierarchy. The proposed method performs systematic architecture exploration by taking different approaches for verifying designs and estimating performances depending on the hierarchy level in design process. Performance estimation tools generate profile having performance data related with design modules of an embedded core. Profile analyzer performs data-mining to acquire association rules between the design modules and performance parameters. Inference engine in the profile analyzer updates the association rules which will be used to improve the design performance at next exploration steps. To show the efficiency of the proposed architecture explorations methodology, experiments had been performed for JPEG encoder, Chen-DCT, and FFT application functions. The embedded cores designed by taking the proposed method show performance improvement by 60.8% in terms of clock cycles on the average when compared with the initial embedded core in MIPS R3000.
The traditional animal phylogenetic tree is to align the body structure of the animal phylums from simple to complex based on the initial development character. Currently, molecular systematics research based on the molecular, it is on the fly, is again estimating prior trend and show the new genealogy and interest of the evolution. In this paper, we generate the training set which is obtained from a DNA sequence ans apply to the classification. We made use of the mitochondrial DNA for the experiment, and then proved the accuracy using the MEGA program which is anaysis program, it is used in the biology field. Although the result of the mining has to proved through biological experiment, it can provede the methodology for the efficient classify and can reduce the time and effort to the experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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