For the Han-river estuary and DMZ where white-naped crane (Grus vipio; endangered migratory bird) stopover or spend winter, the habitat composition and the habitat use pattern of white-naped crane were analyzed with the position data obtained by the satellite tracking method. By the use of geographic information system (GIS), the percent composition of seven habitat categories of white naped-crane data points (n=228) was analyzed. The chi-square test showed that the white-naped crane habitat use pattern was significantly different (p<0.05) from that of random points (n=228). It means that white-naped crane select and use particular habitat area in the Han-river estuary and DMZ.
Computational studies have been performed to analyze the particle loadings onto the filters according to the different inflow pattern of dusty gas and the flow uniformities on the filter surface of back-blown gas at different permeability of porous media setup at the filter outlet. This is preliminary study to find how we can reduce the regeneration time and improve the regeneration efficiency of filters with dust layer.
In this study, to achieve the optimal conditions for mechanical hyper-fine pattern fabrication process, deformation behavior of the materials during indentation was studied with numerical method by ABAQUS S/W. Brittle materials (Si, Pyrex glass) were used as specimens, and forming conditions to reduce the elastic restoration and pile-up was proposed. The indenter was modeled a rigid surface. Minimum mesh sizes of specimens are 1-10nm Comparison between the experimental data and numerical result demonstrated that the finite element approach is capable of reproducing the loading-unloading behavior of a nanoindentation test. The result of the investigation will be applied to the fabrication of the hyper-fine pattern.
본 논문에서는 Fuzzy-ART (Fuzzy-Adaptive Resonance Theory) 신경회로망의 패턴인식 성능을 개선하기 위해 Mahalanobis 거리를 이용한 타원형 fuzzy-ART 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 벡터공간상에서 패턴의 영역을 규정하기 위해 Mahalanobois 거리 개념을 이용한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 얼굴인식에 적용하였으며, 기존의 방식과 비교 검토한 결과 유용성을 확인하였다.
본 연구는 자연과학과 사회과학의 서로 다른 이용집단을 대상으로 이들의 정보이용실태를 파악하여 비교 분석하였으며, 이들의 연구활동에 필요한 정보추구과정에 나타나는 현실적 특성들이 두 집단 간에 어떠한 유의한 차이를 보이는지를 가설을 토대로 하여 규명하였다. 국내 주요 자연과학, 사회과학 정보서비스기관 7곳을 이용하고 있는 217명의 연구자와 학자들을 표본집단으로 하여 29개 항목의 질문지를 배포, 자료를 수집하였으며, 이를 기초로 하여 두 집단 간의 정보이용 특성과 차이점을 비교 분석하였다.
We consider the object recognition of industrial tools which have one degree of freedom. In the case of pliers, the shape varies as the jaw angle varies. Thus, a feature vector made from the boundary image also varies along with the jaw angle. But a pattern recognizer should have the ability of classifying objects without any regards to the angle variation. For a pattern recognizer we have utilized a backpropagation neural net. Feature vectors were made from Fourier descriptors of boundary images by truncating the high frequency components, and they were used as inputs to the neural net for training and recognition. In our experiments, backpropagation neural net outperforms the minimum distance rule which is widely used in the pattern recognition. The performance comparison also made under noisy environments.
The manufacture of children's wear is another part of the giant industry. However, the production of children's wear remains a small factory operation without scientific study. This study is aimed at establishing the normal sizes for slacks pattern making of 6∼8 years old children. The sample were classified into 5 groups of stature. The findings are as follows: 1) In analysis of stature group 110∼115cm to 130∼135cm there were almost significant differences of the mean values of all items. Comparison of physique shows even variation between stature group. 2) The correlation among all the parts of the body is strong in the case of the Stature. 3) The result of regression analysis is as follows. In slacks pattern making Back Waist Height and Slacks Length were exactly determined by Stature. Waist to Knee were exactly determined by Slacks Length.
In this study, to achieve the optimal conditions for mechanical hyper-fine pattern fabrication process, deformation behavior of the materials during indentation was studied with numerical method by ABAQUS S/W. Polymer (PMMA) and brittle materials (Si, Pyrex glass) were used as specimens, and forming conditions to reduce the elastic recover and pile-up was proposed. The indenter was modeled a 3D rigid surface. Minimum mesh sizes of specimens are 1-10nm. Comparison between the experimental data and numerical result demonstrated that the finite element approach is capable of reproducing the loading-unloading behavior of a nanoindentation test. The result of the investigation will be applied to the fabrication of the hyper-fine pattern.
In this paper, we present an optimal hardware implementation for preprocessing of a person identification algorithm utilizing vein pattern of dorsal surface of hand. For the vein pattern recognition, the computational burden of the algorithm lies mainly in the preprocessing of the input images, especially in lowpass filtering. we could reduce the identification time to one tenth by hardware design of the lowpass filter compared to sequential computations. In terms of the computation accuracy, the simulation results show that the CSD code provided an optimized coefficient value with about 91.62% accuracy in comparison with the floating point implementation of current coefficient value of the lowpass filter. The post-simulation of a VHDL model has been performed by using the ModelSim$^{TM}$. The implemented chip operates at 20MHz and has the operational speed of 55.107㎳.㎳.
In this study, we nodestructive test based on ultrasonic test as inspection method and compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as pattern recognition algorithm of welding flasw. For this purpose, variables are applied the same to two algorithms. Where, feature variables are zooming flaw signals of reflected whole signals from welding flaws in time domain. Through this process, we confirmed advantages/disadvantages of two algorithms and identified application methods of two algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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