In the game of Go, the life-and-death problem is a fundamental problem to be definitely overcome when implementing a computer Go program. To solve local Go problems such as life-and-death problems, an important consideration is how to tackle the game tree's huge branching factor and its depth. The basic idea of the experiment conducted in this article is that we modelled the human behavior to get the recognized first moves to kill the surrounded group. In the game of Go, similar life-and-death problems(patterns) often have similar solutions. To categorize similar patterns, we implemented Kohonen Neural Network(KNN) based clustering and found that the experimental result is promising and thus can compete with a pattern matching method, that uses supervised learning with a neural network, for solving life-and-death problems.
Biological sequences such as DNA sequences and amino acid sequences typically contain a large number of items. They have contiguous sequences that ordinarily consist of hundreds of frequent items. In biological sequences analysis(BSA), a frequent contiguous sequence search is one of the most important operations. Many studies have been done for mining sequential patterns efficiently. Most of the existing methods for mining sequential patterns are based on the Apriori algorithm. In particular, the prefixSpan algorithm is one of the most efficient sequential pattern mining schemes based on the Apriori algorithm. However, since the algorithm expands the sequential patterns from frequent patterns with length-1, it is not suitable for biological dataset with long frequent contiguous sequences. In recent years, the MacosVSpan algorithm was proposed based on the idea of the prefixSpan algorithm to significantly reduce its recursive process. However, the algorithm is still inefficient for mining frequent contiguous sequences from long biological data sequences. In this paper, we propose an efficient method to mine maximal frequent contiguous sequences in large biological data sequences by constructing the spanning tree with the fixed length. To verify the superiority of the proposed method, we perform experiments in various environments. As the result, the experiments show that the proposed method is much more efficient than MacosVSpan in terms of retrieval performance.
This case study is to embody the birth of a beautiful goddess out of seashells in a contemporary fashion design collection, on the basis of the mythology of The Birth of Venus. The main theme attempts to reinterpret the image of the goddess of love and beauty and express the organic vitality of seashells and oceanic feelings by swirls in motion. To accomplish this, three dimensional silhouette of layered forms of voluminous outer and fitted inner is applied to design ideas with spiral curves. The opposite texture of something sculptural and transparent versus smooth and shiny is used to express the layered structure of seashells with the delicacy of goddess. Neutral colours and different tones of pink appeal to oceanic feelings and feminine emotion in a modern way. Various techniques by the geometric simplicity of flat patterns and pleating with boning are also performed to express the vital movement of organism. Throughout the whole process of this case study, the conceptual idea of Swirls in Motion - a goddess and seashells is reinterpreted to a contemporary fashion by personal and creative design development process. In particular, it is evaluated by the process of primary researches, various design developments and experimentations to the main theme.
A well-designed mesh shape of the cable net is of essential significance to achieve high performance of cable-network antenna reflectors. This paper is concerned with the mesh design problem for such antenna reflector structure. Two new methods for creating the topological forms of the cable net are first presented. Among those, the cyclosymmetry method is useful to generate different polygon-faceted meshes, while the topological mapping method is suitable for acquiring triangle-faceted meshes with different mesh grid densities. Then, the desired spatial paraboloidal mesh geometrical configuration in the state of static equilibrium is formed by applying a simple mesh generation approach based on the force density method. The main contribution of this study is that a general technical guide for how to create the connectivities between the nodes and members in the cable net is provided from the topological point of view. With the new idea presented in this paper, multitudes of mesh configurations with different net patterns can be sought by a certain rule rather than by empiricism, which consequently gives a valuable technical reference for the mesh design of this type of cable-network structures in the engineering.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.18
no.4
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pp.275-282
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2013
This paper proposes a method for human identification using teeth contours extracted from dental images that are captured from the frontal views of subjects each of who opens his or her mouth slightly. Each dental image has a black-colored region containing the subject's teeth contours which are usually different from subject to subject. This means that this black-colored region has bio-mimetic information useful for human identification. The basic idea of the method is to extract the upper and lower teeth contours from the dental image of each subject and to encode their geometric patterns using a back-propagation neural network model. After acquiring 400 teeth images form 10 university students, we used 300 images for the training data of the neural network model and 100 images for its verification. Experimental results have shown that the proposed neural network-based method can be used as an alternative solution for identification among a small group of humans with a low cost and simple setup.
Bakery nutrition labeling has been implemented in the company, but most consumers have no idea about it due to lack of promotion of the product nutrition labeling information or do not have a big interest in it. As a result, various studies based on the forecast about changes in consumption patterns of the bakery market due to nutrition labeling information are needed. Especially nowadays, when buying bakery products the involvement of consumers in health and nutrition is growing. So, we need to understand that nutrition labeling information makes any causal relationship between consumer attitude and confidence, purchasing behavior in bakery products. It can be said to be a very important research. For that reason, I think this research will help to settle and activate the nutrition labeling information system for the rational purchasing decisions of consumers in the bakery market. In addition, this research could be a base material for various marketing strategies.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.11
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pp.63-71
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2010
FormFactors is one of the most critical design factors in early development of mobile phone, and proper selection of FormFactors is necessary for smoothness of product development and customer satisfaction. Especially, emergence of mobile convergence added so various functions besides its original call function that importance of selecting FormFactors has increased because multiform FormFactors are needed. However there is problem such as frequent change of decision making in existing process because established process picks out FormFactors sensibly and arbitrarily through idea pull and so forth. We proposed FormFactors selection process by Axiomatic Design, set approach method and block approach method for reasonable and systematical FormFactors selection. First of all, we set the purpose of mobile phone development, and it is examined by Axiomatic Design. FormFactors design matrix is deduced through this process, the numbers of axes and rails are proposed using set approach method, and then patterns of FormFactors are embodied by block approach method. Particularly process application was tried through case study of mobile phone development, and we ensured that new FormFactors can be presented to a designer by systematical verification if change of customer requirements occurs through our process.
When we make a place for people, interior space and exterior space are always connected, each influencing the other. To create a better space or increase the quality of an existing space, it is essential to look at the relationship of inside and outside and their boundaries. Without consideration of the landscape, the building itself gives only limited satisfaction to people. This is an important issue for anyone who deals with space. This study intends to explain the important need for a change in attitude towards our built environment and its intrinsic relationship with its natural context. In the study, I try to find design concepts for integration of inside and outside which have accumulated since early Modernism designers and consider cases with different solutions and approaches that make total design sense when looking at the inside and outside as a whole, then, through observation of the cases, I find 5 design methods(Opening, Continuing, Insulting, Wrapping, Interpreting) in connecting the two spaces and analyze the solutions. The various examples which are shown in each patterns will help us to find ideas for the best solutions of integration of inside and outside. It is true that the idea of integration of inside and outside will increase the quality of our environment and it comes with the current thoughts of ecological and sustainable design. Thereby, I suggest designers to change their manner to continuous and integrated point of view in dealing with built environment.
This paper presents an efficient algorithm for the estimation of damage location and severity in bridge structures using Probabilistic Neural Network (PNN). Generally, the Back Propagation Neural Network (BPNN)-based damage detection methods need a lot of training patterns for neural network learning process and the optimum architecture of a BPNN is selected by trial and error. In this paper, the PNN instead of the conventional BPNN is used as a pattern classifier. The modal properties of damaged structure are somewhat different from those of undamaged one. The basic idea of proposed algorithm is that the PNN classifies a test pattern which consists of the modal characteristics from damaged structure, how close it is to each training pattern which is composed of the modal characteristics from various structural damage cases. In this algorithm, two PNNs are sequentially used. The first PNN estimates the damage location using mode shape and the results of the first PNN are put into the second PNN for the damage severity estimation using natural frequency. The proposed damage assessment algorithm using the PNN is applied to a cable-stayed bridge to verify its applicability.
This paper proposes a method to classify and retrieve components in repository using the idea of domain orientation for the successful reuse of components. A design pattern was applied to existing systems and a component classification method is suggested here to compare the structural similarity between each component in relevant domain and criterion patterns. Classifying reusable components by their functionality and then depicting their structures with a diagram can increase component reusability and portability between platforms. Efficiency of component reuse can be raised because the most appropriate component to query and similar candidate components are provided in priority by use of-SARM algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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