Previously, we have analyzed Vehicle interior noise by dBA based analysis. However, dBA based analysis can not describe the various sound phenomenon that consumer hear. Sound quality matrics can describe various sound phenomenon that dBA based analysis could not explain. In this paper, we will demonstrate the difference of between dBA based analysis and real sound feeling, and analyze sound examples by sound metrics and Principle Component Analysis. In this way we can analyze vehicle interior noise more effectively.
The human face can provide a great deal of information in regard to his/her race, age, sex, personality, feeling, psychology, mental state, health condition and ect. If we pay a close attention to the aging process, we are able to find out that there are recognizable phenomena such as eyelid drooping, cheek drooping, forehead furrowing, hair falling-out, the hair becomes gray and etc. This paper proposes that the method to estimate the age by analyzing these feature components for the facial image. Ang we also introduce the method of facial image synthesis in accordance with the cange of age. The feature components according to the change of age can be obtainec by dividing the facial image into the 3-dimensional shape of a face and the texture of a face and then analyzing the principle component respectively using 3-dimensional model. We assume the age of the facial image by comparing the extracted feature component to the facial image and synthesize the resulted image by adding or subtracting the feature component to/from the facial image. As a resurt of this simulation, we have obtained the age changed ficial image of high quality.
본 논문은 비디오 카메라 및 프로젝션 TV 등 영상 기기의 요소 부품인 캠코더용 Iris Assembly에 있어서 동작원리, 구성부품의 특성, 동작특성 해석과 각 요소부품의 개발시 중요 Know-how 등을 언급한다. 저전력용으로 소형이지만 간단한 구조로 만들기 위한 자계회로를 실현하였다. 특히 잔류 자계의 영향과 동작 시간의 관계를 실험적으로 규명한다. 소형 정밀부품의 국산화 개발에 있어서 필요한, 간편한 구동 시스템 원리와 그로 인해 발생하는 비선형성 토오크의 문제점 및 개발 공정 등을 설명하고, 각 부품의 Burr 최소화를 위한 점검 요소, 소형 요소 부품의 공정 등을 다룬다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.771-780
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2014
배열형(Array type)의 HF Radar를 임원항(Site A)과 후정리 해변(Site B)에 설치하여 동해연안에 대한 실시간 파랑과 해류를 관측하였다. 본 연구에 사용된 WERA (WavE RAdar)는 2000년 독일 Helzel사에서 개발된 것으로 24.525 MHz의 주파수 대역을 사용한다. 각 사이트는 4기의 송신기와 8기의 수신기로 구성되어 있는 8 채널 시스템이며, 현재 30분 주기로 관측하여 자료를 생성하고 있다. 파랑은 최대 약 25 km, 해류는 최대 약 50 km의 관측 범위를 나타내며, 150 kHz의 대역폭을 사용하여 1.5 km 간격의 격자 해상도를 갖는다. HF Radar를 이용하여 관측한 파랑 자료는 현장에서 관측한 파랑계 자료와 비교 검증을 하였으며, 해류 자료는 국립해양조사원에서 제공한 월별 동해평균표층 해류도와 해류흐름 패턴과 비교하였다. 파랑의 비교 자료들에 대한 회귀선과의 편차는 주성분 분석(Principle Component Analysis)으로 계산하였고, 그 결과로 상관관계 0.86와 RMSD 0.186을 보였다. 또한 동해연안의 해수유동에 대한 장기간의 변화를 분석해본 결과 8월과 9월의 연안에서는 북한한류가 남쪽방향으로, 외해에서는 동한난류가 북쪽방향으로 흐르는 흐름이 나타났다.
화재 현장에서 완전 연소하지 않은 잔류물의 성분을 규명하는 것은 화재 원인을 추적하는 중요한 단서가 된다. 화재 현장에서 많이 발견되는 플라스틱 연소 잔류물의 종류를 규명하기 위하여 폴리에틸렌 (Polyethylene, PE) 수지와 Acrylonitrile butadiene styrene (ABS) 수지의 연소 후 잔류물에 관한 연구를 진행 하였다. 콘 칼로리미터 (Cone calorimeter)를 사용하여 플라스틱 시료를 200, 300, 350, 400, $500^{\circ}C$로 각각 3분 동안 연소시킨 후 변화된 무게와 연소생성물을 얻었다. 각 온도에서 얻어진 연소생성물을 동결 건조 후 분쇄한 분말 시료를 FT-near infrared (NIR) spectrometer로 스펙트럼을 측정 하였다. 폴리에틸렌 수지 시료를 연소시켰을 때 $350^{\circ}C$까지는 무게의 변화가 없었으나 $400^{\circ}C$ 이상에서는 급격한 무게의 변화를 측정 할 수 있었다. 각 온도에서 얻어진 폴리에틸렌 수지 및 ABS 수지 시료의 FT-NIR 측정 스펙트럼을 주성분 분석(Principle component Analysis, PCA)를 통해서 연소 잔유물이 폴리에틸렌과 ABS 지임을 확인할 수 있었다. 따라서 근적외선 분광법으로 화재현장에서 발견되는 불연소 플라스틱의 종류를 신속하게 확인할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to test the reliability and validity of FAI and to apply it in Korea. Method: Data were collected from 180 middle-age women. The questionnaire, which was originally developed by Schwartz, Jandorf & Krupp, was analyzed using Cronbach's a and factor analysis. Results: Cronbach's a for the FAI was .9198. As a result of item analysis, 27 items were selected from the total of 29 items, Items that showed low correlation with the total scale were excluded. Six factors were fixed from the data analysis performed using principle component analysis and varimax rotation. These six factors account for 65.3% of total variance. The first factor was global fatigue severity, and the second one was fatigue consequences. The other factors were method of fatigue reduction, fatigue caused by exercise, fatigue caused by routine activity, and fatigue caused by stress and depression, sequentially. Conclusion: The reliability and validity of FAI were verified.
This study was performed to develop analytical methods to better understand the properties and reactivity of petroleum, which is a highly complex organic mixture, using high-resolution mass spectrometry and statistical analysis. Ten crude oil samples were analyzed using negative-mode electrospray ionization Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (ESI FT-ICR MS). Clustering methods, including principle component analysis (PCA), hierarchical clustering analysis (HCA), and k-means clustering, were used to comparatively interpret the spectra. All the methods were consistent and showed that oxygen and sulfur-containing heteroatom species played important roles in clustering samples or peaks. The oxygen-containing samples had higher acidity than the other samples, and the clustering results were linked to properties of the crude oils. This study demonstrated that clustering methods provide a simple and effective way to interpret complex petroleomic data.
This study was conducted to evaluate the feasibility of identifying freshness of beef using a surface acoustic wave (SAW) sensor based electronic nose. The beef was stored at 5$^{\circ}C$ and aroma was measured with the passage of time. Chromatographic analysis of the odor showed that number of volatile components and their amounts were rapidly increased after 19 days of storage. Classifying beefs according to their storage days was possible using principle component analysis (PCA). Classifying beefs processed from four different origins was also possible with PCA analysis of odor. This study shows that electronic nose can be applied to beef freshness evaluation and classification of its origin.
본 논문에서는 컬러 영상에서 Support Vector Domain Description (SVDD)를 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 기존의 훈련을 통한 얼굴 검출 방법은 얼굴 영상과 얼굴이 아닌 영상을 모두 사용해야 한다. 그러나, SVDD를 이용한 얼굴 검출은 단지 훈련을 위해 얼굴 영상만이 사용된다. SVDD의 훈련을 통해 나오는 값인 반지름과 중심 좌표를 통해 얼굴을 검출한다. 또한, 엔트로피를 이용한 임계값 추출 방법(Entropic Threshold)을 통해 얼굴 특징을 추출하고, 슬라이딩 윈도우(sliding window)기법을 통해 성능을 개선한다. 주성분 분석(Principle Component Analysis) 과 SVDD를 이용한 얼굴 검출 방법의 비교 실험을 통해 본 논문이 제안한 방법의 효율성을 확인한다.
본 논문에서는 고차 상관 특정 정보와 주성분 분석을 결합하여 차원을 낮추면서도 객체 인식을 유지하고, 고유 공간 구성 시간을 현저하게 줄이는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적 정보를 이용하거나 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다는 것이 실험을 통하여 증명되었다. 또한 인식률을 향상시키기 위해 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 K-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상을 인식의 단위로 이용하여 인식 오차를 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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