Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.27
no.6
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pp.827-831
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2013
This study aims to develop a pattern identification system (PIS) for general users to check up their body condition. We collected previous 3 PI questionnaires, with internal consistency reliability or validity of the diagnosis by experts, through a field test. For defining weights of pattern indices, we applied the analytic hierarchy process (AHP) method with 11 experts. PIS receive two kinds of symptoms of users : body region based symptoms and core symptoms for PIS. PIS suggest possible patterns and health information on the basis of selected symptoms with analysis by AHP. This study showed PIS could be easily used for general user who wants to access Korean Medicine compared to conventional PI system. Furthermore, it could be utilized with mobile environment or as remote medicine care.
There is an indisputable connection between prosody and focus. The focal prominence in Korean, a prosodic realization of pitch prominence in an utterance, defines a focused constituent, the domain of which is identified by the Focus Identification Principle. To this is added the Basic Focus Rule which makes it possible to capture and interpret the focal domain, which can then be tested against the available context. The focal domain can be contextually made available by setting it off with information structure boundaries(I/S) identified by the Information Structure Identification Principle. The fragment of the utterance enclosed within the IS boundaries can be recognized as 'new' information with the help of the Focus Domain Identification Rule. Since information structures are pragmatically tied to semantic levels of grammatical systems, the Basic Focus Rule is now replaced by the Focal Prominence Principle ensuring the focal prominence within the focal domain. Close relationships exist between patterns of intonation and their expressiveness in terms of giving a pragmatically-oriented description of focus. This is particularly manifested in Korean sentences containing contrastiveness.
In this paper, we deal with the movements identification of EMG signals by LPC cepstrum coefficients. Movements were identified by extration of characteristics of similar patterns in Euclid distance measurement method for EMG signals generated by voluntary contractions of subject's musculature. As number of coefficients is larger, we obtain the better rate of movements identification. By exact extraction of signals and decision of optimal coefficient, it is expected that these results will apply to prosthesis control in real-time.
The products from polymer pyrolysis at $450^{\circ}$ are cooled with ice, then liquid and gaseous portions are analysed by gas chromatography. Di-2-ethyl hexyl sebacate column, silicone oil column, silica gel column and tetraethyleneglycol dimethylether column, which was most effective for the separation of hydrocarbon gases, are used. Identification of isomers could be secured more effectively by gas chromatography than mass spectrometry. Elucidation of the mechanism for thermal decomposition of polymers could be done through the identification of pyrolysis products. Although more extensive work is needed, some patterns of polymer pyrolysis are discussed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.28
no.11
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pp.1398-1406
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2004
The nonlinear signals from an impedance meter for the area average void fraction in two-phase flow have been analyzed to construct a phase space trajectory. The pseudo phase space was constructed with the time delay and proper dimensions. The time delay and the embedding dimension were chosen by the average mutual information and by the false nearest neighborhood, respectively. The attractor-density-map of projected states was used to produce the two dimensional probability distribution functions (2D-PDF). Since the developed 2D-PDF showed clear distinction of the flow patterns, the flow regime identification was made with three rules and with the 2D-PDF. Also, the transition criteria of Mishima-Ishii agree well with the present results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.10
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pp.1894-1899
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1994
In this paper, a new identification method is proposed for unknown digitally modulated input signals. The proposed identification method is implemented using a self-organized neural network which is based on the characteristic features of the symbol magnitude; the number of symbol magnitude levels, amplitude probability density and adjacent symbol magnitude ratio. The proposed method was performed for 5 QAM signals. The simulation results show that the self-organized neural network can accurately recognize all kinds of patterns even at SNR 8dB. The proposed method can be applied to the intelligent communication system on ISDN and multi-point polling networks.
We propose a new approach to classifying a time series data into one of the autoregressive moving-average (ARMA) models. It is bases on two pattern recognition concepts for solving time series identification. The one is an extended sample autocorrelation function (ESACF). The other is a neural network-driven decision tree classifier(NNDTC) in which two pattern recognition techniques are tightly coupled : neural network and decision tree classfier. NNDTc consists of a set of nodes at which neural network-driven decision making is made whether the connecting subtrees should be pruned or not. Therefore, time series identification problem can be stated as solving a set of local decisions at nodes. The decision values of the nodes are provided by neural network functions attached to the corresponding nodes. Experimental results with a set of test data and real time series data show that the proposed approach can efficiently identify the time seires patterns with high precision compared to the previous approaches.
Lee, Jung Sook;Chun, Chang Ouk;Kim, Sam Bong;Park, Bong Keun;Lee, Hun Joo;Ahn, Jong Seog;Mheen, Tae Ick
Journal of Microbiology
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v.35
no.1
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pp.10-14
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1997
The database of metabolic fingerprints generated using the GIolog system of lactic acid bacteria isolated from kimchi, described by Lee et al. (8), was used for the identification of 75 Leuconostoc isolates. The test strains were isoalted using a selective isolation medium specific for the genus Leuconostoc and examined for their ability to oxidize carbon sources using the Biolog system. The results show that the 75 test strains were identified to the known Leuconostoce clusters. It is suggested that the Biolog system can be applied for rapid identification of lactic acid bacteria isolated from kimchi.
Traditional traffic identification methods based on wellknown port numbers are not appropriate for the identification of new types of Internet applications. This paper proposes a new method to identify current Internet traffic, which is a preliminary but essential step toward traffic characterization. We categorized most current network-based applications into several classes according to their traffic patterns. Then, using this categorization, we developed a flow grouping method that determines the application name of traffic flows. We have incorporated our method into NG-MON, a traffic analysis system, to analyze Internet traffic between our enterprise network and the Internet, and characterized all the traffic according to their application types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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