Principle of mailing list was distributed messages to all subscribers in one time. But mailing list operation has constructed a network traffic problem. Because mailing list manager distributed mails without concentrate on subscriber network. If our network has many of subscribers, there will be redundant data in traffic channel. Submailing list has purpose to reduce problems. Analyses of mailing list characteristic in electronic mail were a feature of submailing list system, which manage by human hand (Network Administrator). That will cause trouble for network traffic if Network Administrator could not seek for mailing list characteristic from e-mails in due time. This article will present ideas and recognize methodology for automatic working in submailing list system. Recognize step begin with capture process, which use to trap e-mail information from transfer channel. Next process is preparing raw data into recognition format. Then the third one is recognize part and find out confidential factor. The last process is make decision and determine which electronic mail has properties of mailing list characteristic. Afterward deliver result to submailing list for carry on.
In this paper, we give the definitions of the q-Haar and q-Gabor wavelet. Instead of using the conventional Gaussian distribution as a kernel of the Gabor wavelet, if the q-normal distribution is used, we can get the q-Gabor wavelet as a possible generalization of the Gabor wavelet. The q-normal distribution, which is given by the author, is one of the generalized Gaussian distribution. On the other hand, if two sets of the q-normal distribution are connected anti-symmetrically, we can get the q-Haar wavelet as a possible generalization of the Haiw wavelet. We give experiments on the q-eabor and q-Haar wavelet and discuss about the q-Gabor and q-Haar wavelet.
Abdullaev, Mamur;Alikhanov, Jumabek;Ko, Seunghyun;Jo, Geun Sik
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.51-54
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2016
In computer vision especially in image processing, it has become popular to apply deep convolutional networks for supervised learning. Convolutional networks have shown a state of the art results in classification, object recognition, detection as well as semantic segmentation. However, supervised learning has two major disadvantages. One is it requires huge amount of labeled data to get high accuracy, the second one is to train so much data takes quite a bit long time. On the other hand, unsupervised learning can handle these problems more cheaper way. In this paper we show efficient way to learn features for classification in an unsupervised way. The network trained layer-wise, used backpropagation and our network learns features from unlabeled data. Our approach shows better results on Caltech-256 and STL-10 dataset.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.30
no.2
s.245
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pp.117-125
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2006
In the present study the unsteady forces acting on the pitching foils such as a flat plate, NACA0010, NACA0020, NACA65-0910 and BTE have been measured by using a six-axis sensor in a circulating water tunnel at a low Reynolds number region. The unsteady characteristics of the dynamic drag and lift have been compared to the quasi-steady ones which are measured under the stationary condition. The pitching motion is available for keeping the lift higher after the separation occurs. Especially, the characteristics of the dynamic lift are quite different from the quasi-steady one at high pitching frequency regions. As the pitching frequency deceases, the amplitude of the dynamic lift becomes closer to the quasi-steady one. However, the phase remains different between the steady and unsteady conditions even at low pitching frequencies. On the other hand, the dynamic drag is governed strongly by the angle of attack.
This study was undertaken to find out the characteristic craniofacial morphology of Class II Division 2 malocclusions in children by means of roentgenocephalometry. The subjects consisted of twelve boys and thirteen girls with Class Ii, Division 2, thirty seven boys and fifty three girls with Class II, Division 1, and forty six boys and eighty one girls with normal occlusion, ranged from 10 years old to 18 years old. The following results were obtained; 1. The anteroposterior relationship of the maxilla to the cranium in the Class II, Division 2 malocclusion similar to the normal occlusion, but the mandible was the posterior position in th the cranial anatomy. 2. There were no significant differences in the anteroposterior relationship of the maxilla and the mandible between Class II, Division 1 and Class II, Division 2 malocclusions. 3. In Class II, Division 1 the axes of maxillary incisors showed labial inclination, but lingual inclination in Class II, Division 2 malocclusions. 4. Overbite was prominent one in Class II, Division 2, on the other hand overjet was distinguished in Class II, Division 1.
UBVI CCD photometry is obtained for the Ruprecht 93 (Ru 93)region. We are unable to confirm the existence of an intermediate-age open cluster in Ru 93 from the spatial distribution of blue stars. On the other hand, we find two young star groups in the observed field: the nearer one (Ru 93 group) comprises the field young stars in the Sgr-Car arm at $d{\approx}2.1$ kpc, while the farther one (WR 37 group) is the young stars around WR 37 at $d{\approx}4.8$ kpc. We derive an abnormal extinction law ($R_V$ = 3.5) in the Ruprecht 93 region.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.8
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pp.1967-1973
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1994
The free vibration of a thin plate with three different boundary conditions is discussed in this paper. A semi-analytical approach to the plate problems has been exploited using computer algebra system(CAS). The approximate solutions are assumed as algebraic polynomials that satisfy the appropriate boundary conditions. In order to solve problems, Galerkin method is used, which is known as an ineffective tool for practical engineering problems, being involved with a large number of multiple integration and differentiation. All the admissible functions used in this paper are generated automatically by CAS otherwise a tedious algebraic manipulations should be done by hand. One, six and fifteen-term solutions in terms of frequency parameters are presented and compared with exact solutions. Even using one-term solution, the comparison with existing data shows good agreement and accuracy of the present method.
Data mining and knowledge discovery techniques have shown to be effective in finding hidden underlying rules inside large database in an automated fashion. On the other hand, analyzing, assessing, and applying students' survey data are very important in science and engineering education because of various reasons such as quality improvement, engineering design process, innovative education, etc. Among those surveys, analyzing the students' views on science-technology-society can be helpful to engineering education. Because, although most researches on the philosophy of science have shown that science is one of the most difficult concepts to define precisely, it is still important to have an eye on science, pseudo-science, and scientific misconducts. In this paper, we report the experimental results of applying decision tree induction algorithms for analyzing the questionnaire results of high school students' views on science-technology-society (HS-VOSTS). Empirical results on various settings of decision tree induction on HS-VOSTS results from one South Korean university students indicate that decision tree induction algorithms can be successfully and effectively applied to automated knowledge discovery from students' survey data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.12
no.3
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pp.713-727
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2005
Among different regression approaches, nonparametric procedures perform well under different conditions. In practice it is very hard to identify which is the best procedure for the data at hand, thus model combination is of practical importance. In this paper, we focus on one dimensional regression with fixed design. Polynomial regression, local regression, and smoothing spline are considered. The data are split into two parts, one part is used for estimation and the other part is used for prediction. Prediction performances are used to assign weights to different regression procedures. Simulation results show that the combined estimator performs better or similarly compared with the estimator chosen by cross validation. The combined estimator generates a similar risk to the best candidate procedure for the data.
In this study, we estimated a CES production function for the Korean economy. We have found in the empirical results that the elasticity of the factor substitution is less than one and that the Korean economy exhibits labor-saving technological progress. In addition, we obtained the regression coefficient of R&D investment on technological change, i.e., the elasticity of R&D investment with respect to the technological change was 0.26% point. It implies that if R&D stock increases by 1%, labor efficiency increases 0.26% point through technological progress which is Hicksian non-neutral. It confirms that innovation-based growth strategy by increasing R&D investment would be effective on the one hand. Some policy consideration on the other might be needed for an increase in employment which is offset by technological progress.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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