Recently, diagnosis techniques have been investigated to detect a Partial Discharge associated with a dielectric material defect in a high voltage electrical apparatus, However, the properties of detection technique of Partial Discharge aren't completely understood because the physical process of Partial Discharge. Therefore, this paper analyzes the process on surface discharge of polymer insulator using wavelet transform. Wavelet transform provides a direct quantitative measure of spectral content in the time~frequency domain. As it is important to develop a non-contact method for detecting the kaolin contamination degree, this research analyzes the electromagnetic waves emitted from Partial Discharge using wavelet transform. This result experimentally shows the process of Partial Discharge as a two-dimensional distribution in the time-frequency domain. Feature extraction parameter namely, maximum and average of wavelet coefficients values, wavelet coefficients value at the point of $95\%$ in a histogram and number of maximum wavelet coefficient have used electromagnetic wave signals as input signals in the preprocessing process of neural networks in order to identify kaolin contamination rates. As result, root sum square error was produced by the test with a learning of neural networks obtained 0.00828.
본 논문에서는 피부색 정보를 이용한 얼굴 후보 검출 방법과 얼굴의 구조적 특징을 이용한 얼굴 확인 방법으로 구성된 얼굴 검출 시스템을 제안한다. 먼저 제안하는 얼굴 후보 검출 방법은 피부색 영역과 피부색의 주변 영역에 대한 이미지 분할과 병합 알고리듬을 이용한다. 이미지 분할과 병합 알고리듬의 적용은 복잡한 이미지에 존재하는 다양한 얼굴들을 후보로 검출할 수 있다. 그리고 제안하는 얼굴 확인 방법은 얼굴을 지역적인 특징에 따라 분류 가능한 부분 얼굴 분류기를 사용하여 얼굴의 구조적 특징을 판단하고, 얼굴과 비-얼굴을 구별한다. 부분 얼굴 분류기는 학습 과정에서 얼굴 이미지만을 사용하고, 비-얼굴 이미지는 고려하지 않기 때문에 적은 수의 훈련 이미지를 사용한다. 실험 결과 제안한 얼굴 후보 검출 방법은 기존의 방법보다 평균 9.55% 많은 얼굴을 후보로 검출하였다. 그리고 얼굴/비-얼굴 분류 실험에서 비-얼굴에 대한 분류율이 99%일 때 기존의 분류기보다 평균 4.97% 높은 얼굴 분류율을 달성 하였다.
The objective of the present study is to compare various conventional and recently evolved satellite image-processing techniques and to ascertain the best possible technique that can identify and position of aquaculture farms accurately in and around the Younggwang coastal area. Several conventional techniques performed to extract such information fiom the Landsat-TM imagery do not seem to yield better information about the aquaculture farms, and lead to misclassification. The large errors between the actual and extracted aquaculture farm information are due to existence of spectral confusion and inadequate spatial resolution of the sensor. This leads to possible occurrence of mixture pixels or 'mixels' of the source of errors in the classification techniques. Understanding the confusing and mixture pixel problems requires the development of efficient methods that can enable more reliable extraction of aquaculture farm information. Thus, the more recently evolved methods such as the step-by-step partial spectral end-member extraction and linear spectral unmixing methods are introduced. The farmer one assumes that an end-member, which is often referred to as 'spectrally pure signature' of a target feature, does not appear to be a spectrally pure form, but always mix with the other features at certain proportions. The assumption of the linear spectral unmxing is that the measured reflectance of a pixel is the linear sum of the reflectance of the mixture components that make up that pixel. The classification accuracy of the step-by-step partial end-member extraction improved significantly compared to that obtained from the traditional supervised classifiers. However, this method did not distinguish the aquaculture ponds and non-aquaculture ponds within the region of the aquaculture farming areas. In contrast, the linear spectral unmixing model produced a set of fraction images for the aquaculture, water and soil. Of these, the aquaculture fraction yields good estimates about the proportion of the aquaculture farm in each pixel. The acquired proportion was compared with the values of NDVI and both are positively correlated (R$^2$ =0.91), indicating the reliability of the sub-pixel classification.ixel classification.
L. edodes의 배양액 및 균사체로부터 항암작용이 있는 단백 다당류의 추출 및 정제방법에 관한 실험을 실시하였다. 단백다당류 추출에서 비이온성 계명 활성제인 2% Triton X-100 용액으로 추출할 경우 상온에서 추출하여도 통상의 10$0^{\circ}C$ 열수 추출을 통해 얻을 수 있는 것보다 수율이 높았다. 그러나 계명활성제 용액에 4N NaCl을 첨가하여 추출하면 ethanol 침전과정에서 단백다당류의 침전물을 얻을 수 없었다. 열수 추출에 있어서 추출 온도는 10$0^{\circ}C$가 효과적이고 추출 시간은 4시간 정도면 충분하였다. 열수 추출 결과 ethanol 침전 및 동결건조를 통하여 얻어진 조단백 다당류의 정제 실험에서는 alumina를 충전제로 하는 gel filtration보다 sephadex에 의한 gel filtration 또는 DEAE-cellulose, DEAE-sephadex를 이용한 ion exchange chromatography가 보다 효과적이다.
본 연구에서는 부분방전의 인식을 위한 두가지 접근법을 제안하였다. 첫 번째로는 백프로파게이션 알고리즘을 적용한 신경회로망이구 두 번째로는 두 연산자 백터간의 사이각 계산이다. 부분방전신호는 IEC(b), 침대평판 및 CIGRE method II 등 3가지 전극계로부터 각각 검출되었다. 신경회로망과 벡터의 사이각을 이용한 방법 모두 이리 학습된 패턴에 대해서는 양호한 인식능력을 보였다. 그려고 사용되는 연산자의 수가 미학습패턴의 인식능력에 큰 영향올 미쳤다.
This paper deals with the multiresolution analysis of wavelet transform for partial discharge(PD). Test arrangement is based on the needle-plane electrode system and applied AC high voltage. The measured PD signal was decomposed into "approximations" and "details". The approximation are the high scale, low-frequency components of the PD signal. The details are the low-scale, high frequency components. The decomposition process are iterated to 3 level, with successive approximation being decomposed in turn, so that PD signal is broken down into many lower-resolution components. Through the procedure of signal wavelet transform, signal noise extraction and signal reconstruction, the signal is analyzed to determine the magnitude of PD.
연구목적: 의도적 재식술은 재근관치료와 치근단 수술이 곤란하거나 실패한 경우 치아를 유지하기 위한 치료 방법이다. 성공적인 의도적 재식술을 위해서 파절 없는 안전한 발치는 필수적인 과정이다. 이를 위해 최근 의도적 재식술을 위한 비외상성 안전 발치법이 소개되었다. 환자 및 방법: 분당서울대학교 병원 치과 보존과에서 의도적 재식술을 시행한 96명의 환자를 대상으로 하였다. 재근관 치료가 실패하였거나 해부학적 접근의 어려움 등으로 치근단 수술이 곤란한 경우나 환자가 거부한 경우를 대상으로 하였다. 술전교정적 정출술을 약 2-3주간 시행하여 치아의 동요도를 증가시키고 동시에 치주인대의 양을 증가시켰다. 이후 Physics Forceps를 이용하여 발치하였으며 결과에 대해 분석하였다. 결과: 96개의 치아는 상,하악 소구치 또는 대구치였다. 완전한 발치 성공은 93% (n = 89)였으며 제한적인 성공(치근의 일부가 부러짐)은 2% (n = 2), 골절제술을 동반하여 발치한 경우가 5% (n = 5)였다. 임상적인 성공률은 95%였으며 전체적인 발치 성공률은 100% 였다. 결론: 비외상성 안전 발치법은 의도적 재식술을 위해 재현성 있고 예측가능한 발치방법으로 볼 수 있다.
In this paper. a key frame extraction algorithm for browsing and searching the summary of a video is proposed. Toward this end, important frames representing a shot are selected according to the correlations among frames. by using the Fourier descriptor which is useful for the shot boundary detection. To quantitatively evaluate the importance of selected frames. a new measure based on correlation coefficients of frames is proposed. If there are several frames with a same importance. another criteria is introduced to break the tie. by computing the partial moment of subframes including each candidate key frame so that the distortion rate is minimized Since a key frame extraction algorithm can be evaluated subjectively. the performance of the proposed algorithm has been verified by a statistical test. Experiments show that more than 20% improvement has been obtained by the proposed algorithm compared to existing methods.
To develop a new anti-wrinkle agent from medicinal plants, this study investigated the optimal conditions for extracting elastase inhibitor from Rheum undulatum L. Maximal extraction occurred by using 70% methanol at $50^{\circ}C$ for 24 hr; the elastase inhibitory activity was 60.4%($IC_{50}:6.7{\times}10^3{\mu}g/m{\ell}$). Systematic solvent extraction, thin layer chromatography, silica gel column chromatography, Sephadex LH-20 column chromatography, and reverse-phase high performance liquid chromatography were used in the partial purification of the elastase inhibitor. The compound was soluble in dimethylsulfoxide, methanol, and ethanol, and had maximum absorption spectra at 231.5 nm and 275.5 nm.
In this Study, we have acquired 5-simulation Fault types Signals of high voltage Motor stator winding using epoxy/mica coupler. In order to know stator winding fault type using fault signals, we have performed feature extraction to apply wavelet transform technique. we have obtained skewness and kurtosis as statistical parameters of fault signal pattern from non deterioration state winding. We have know that 5 fault signals types have done an exponential function pattern shape but individually fault a class widely was different each other a signal waveform of pattern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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