The purpose of this study is to present basic data that can express beautiful silhouette by studying visual effect that depend on waist position of basic pants and the change of round belt width and analyzing the study of visual effect of the pattern design as well as the effect of design component. The stimuli are 21 samples: 7 variations of the location of the waistline and 3 variations of the width of the belt. The data has been obtained from 35 fashion design majors. The data has analyzed by frequency, factor analysis, anova, scheffe's test and the MCA method. The visual effects by the location of waistline and the width of belt are composed of 3 factors : horizontal direction factor, vertical direction factor and flexuosity factor. In these factors, horizontal factor is estimated by most important factor. Visual effect is positive when belt width widens as the location of waist line goes down to position of low belt. And in case the location of waist line is in the position of natural waist belt and low rise belt, belt of 3.2cm width is effective visually. The interaction effects between the location of the waistline and the width of the belt have significant differences in all factors. Factor that appears in visual effect of basic pants can be evaluated differently according to pattern of pants and characteristic of body shape. So we may receive better visual assessment if we consider the location of waist belt and width of belt in side of visual effect and image, when we produce pants giving variety to crotch depth.
본 연구에서는 계층분석과정에 대한 노선 선정에 요구되는 자료들을 추출 및 이용하여 합리적인 노선 선정의 방법을 제시하였다. 선정된 노선의 결과를 GIS를 이용하여 시각화 및 분석하였으며, 종단선형을 고려한 선형 프로그램을 개발 및 구축하였다. 이러한 연구를 요약하면 GIS 기반의 계층분석과정을 응용하여 생성된 노선을 기준으로 기존 노선의 적정성에 대한 평가를 정량적으로 할 수 있었으며, 신설될 노선에 적용하면 도로 계획 및 기본 설계에 객관적이고 신뢰성 있는 노선의 평가를 할 수 있었다. 기존의 2차원적 정보에 의한 의사결정시스템에서 종단계획까지 고려한 3차원 정보에 의한 의사결정시스템을 적용함으로서 노선 선정기법을 향상시켰고 종단경사, 토공량, 구조물 규모와 위치, 공사비 등의 정보를 독립 변수로 할 수 있으므로 더욱 과학적이고 합리적으로 도로 설계를 할 수 있었다.
많은 연구자들은 무선 센서 망에서 싱크들과 소스들간의 효율적인 데이터 전송을 위한 지리정 보라우팅을 설명해왔다. 지리 정보를 알기 위해, 지리정보라우팅은 두 가지 방법을 제공해왔다. 싱크가 자신의 위치 정보를 주변에 뿌려 위치 정보 플러딩을 하는 sink-initiated와 소스가 자신의 위치 정보를 주변에 뿌려 위치 정보를 플러딩하는 source-initiated가 있다. 그러나, 그 방법들은 두 가지 문제를 가지고 있다. 첫 번째는 싱크와 소스가 움직일 때마다 그들의 위치 정보를 플러딩한다. 두 번째는 그들 위치 정보는 실제적으로 데이터를 보내고 받는 노드 이외에 불필요한 노드들까지 전달된다. 그래서, 망 전체에 불필요한 에너지 소비문제가 있다. 그러므로, 이 논문은 소수의 싱크들과 소수의 소스들 사이에 데이터를 효율적으로 전달하여 에너지 소비문제를 해결할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 싱크들과 소스들의 이동에 대하여 위치 정보를 관리하는 위치 정보 매니저를 이용한다. 실험은 기존에 제안된 프로토콜들과 성능 분석하였다.
RSSI 기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서 네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게 되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고 있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있었다.
본 연구에서는 현지 지리조사 공정을 위치기반의 영상자료와 구조화된 수치지도를 활용하여 개선하는 방안에 대하여 다루었다. 기존의 공정에 대한 분석을 실시하고 개선되어야 하는 요소들을 정리하였으며, 위치 기반의 영상자료를 활용하여 실내에서 지리조사와 정위치 편집 공정을 동시에 수행하는 방안을 중심으로 전체적인 개선 방안을 제시하였다. 제시한 방법의 검증을 위하여 시범지역을 선정하고 영상을 이용한 실내 지리조사 작업을 수행하였으며, 인력에 의한 도보 조사 결과와 정량적으로 비교하여 제시한 개선 방안의 적합성을 검토하였다.
본 논문에서는 파일 데이터의 실시간 재생 서비스를 제공하기 위한 UNIX파일 시스템의 연속 블록 할당에 대하여 다루고 있다. 설계된 블록 할당 방식은 사용자가 저장 데이터와 함께 지정한 소비 전송율을 지원할 수 있도록 적절한 디스크 위치에 데이터를 배치하여 실시간 재생 서비스를 지원할 수 있도록 하고 있다. 이를 위하여 데이터 전송율에 영향을 미치는 요소 중에서 가변적인 특성인 연속 블록 수와 저장 데이터들의 실린더 간격과의 관계를 분석하여 특정 실린더 간격 별로 연속 블록을 저장하는 방식을 채택하였다. UNIX시스템의 블록 할당 방식은 임의의 실린더 위치에서 연속 블록을 찾는 것이 비효율적 이기 때문에 새로운 형태의 비트맵 방식의 유휴 블록 기법을 사용하였다. 비트맵 방식의 블록 관리 기법은 파일 시스템 블록들을 비트 단위로 사용/비사용 여부를 표시하여 임의의 실린더 위치에 존재하는 블록이 사용 가능한지를 효율적으로 검색할 수 있도록 하였다.
최근 다양한 LBS(location-based service) 서비스를 지원하기 위해 실제 공간 네트워크를 고려한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이를 위해, 도로 네트워크에서 데이터 처리를 위한 실험 데이터가 다수 존재한다. 그러나 이러한 이동 객체의 궤적을 처리하기 위한 데이터는 이용하기에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 도로 네트워크 환경에서 궤적 데이터를 처리할 수 있는 색인 구조와 궤적 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 구조와 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 샌프란시스코 맵으로부터 만들어진 데이터를 이용하여 제안하는 알고리즘을 통해 에지 기반의 궤적 데이터를 생성됨을 보인다.
Indoor localization is becoming one of the most important technologies for smart mobile applications with different requirements from conventional outdoor location estimation algorithms. Fingerprinting location estimation techniques based on neural networks have gained increasing attention from academia due to their good generalization properties. In this paper, we propose a novel location estimation algorithm based on an ensemble of multiple neural networks. The neural network ensemble has drawn much attention in various areas where one neural network fails to resolve and classify the given data due to its' inaccuracy, incompleteness, and ambiguity. To the best of our knowledge, this work is the first to enhance the location estimation accuracy in indoor wireless environments based on a neural network ensemble using fingerprinting training data. To evaluate the effectiveness of our proposed location estimation method, we conduct the numerical experiments using the TGn channel model that was developed by the 802.11n task group for evaluating high capacity WLAN technologies in indoor environments with multiple transmit and multiple receive antennas. The numerical results show that the proposed method based on the NNE technique outperforms the conventional methods and achieves very accurate estimation results even in environments with a low number of APs.
The purpose of this study is to evaluate the differences of visual effects by variations in the location of the waistline and the width of the round belt of the basic skirt. The stimuli are 21 samples: 7 variations of the location of the waistline and 3 variations of the width of the belt. The data has been obtained from 43 fashion design majors. The data has analyzed by frequency, factor analysis, anova, scheffe's test and the MCA method. The results of this study are as follows. The visual effects by variations of the location of the waistline and the width of the belt are composed of 3 factors: the shape of the front part of the abdomen, the shape of the side part of the abdomen, and the length of the upper body. The visual effects by variations of the width of the belt have partial significant differences. The visual effects by variations in the location of the waistline have significant differences in all factors. The interaction effects between the location of the waistline and the width of the belt have not significant differences in all factors.
The underground transmission lines is continuously expanded in power systems. Therefore the fault of underground transmission lines are increased every year because of the complication of systems. However the studies dealing with fault location in the case of the underground transmission lines are rarely reported except for few papers using traveling wave method and calculating underground cable impedance. This paper describes the algorithm using fuzzy system and travelling wave method in the underground transmission line. Fuzzy inference is used for fault discrimination. To organize fuzzy algorithm, it is important to select target data reflecting various underground transmission line transient states. These data are made of voltage and average of RMS value on zero sequence current within one cycle after fault occurrence. Travelling wave based on wavelet transform is used for fault location. In this paper, a variety of underground transmission line transient states are simulated by EMTP/ATPDraw and Matlab. The input which is used to fault location algorithm are Detail 1(D1) coefficients of differential current. D1 coefficients are obtained by wavelet transform. As a result of applying the fuzzy inference and travelling wave based on wavelet transform, fault discrimination is correctly distinguished within 1/2 cycle after fault occurrence and fault location is comparatively correct.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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