Recently in the apparel industry, early adolescent girls are emerging as a new consumer group. In response to this, companies are developing clothes, cosmetics, underwear, etc. This study proposed a new size range and size interval for early adolescent girls and presented reference measurements for body parts necessary in designing clothes. For this purpose, a total of 529 girls aged between 10 and 14 were measured and data were collected from 42 anthropometric measurements and 41 photographic measurements per a person. SAS 8.1 was used in data analysis including means, standard deviations, frequency analysis. Based on the results, this study proposed: for Type A - 7 sizes (140A-67, 145A-65, 145A-69, 150A-69, 150A-73, 155A-73, 155A-76): for Type X - 7 sizes (150x-72, 155x-72, 155x-77, 160x-77, 160x-80, 165x-77, 165x-80); and for Type H - 8 sizes (145H-74, 145H-82, 150H-78, 150H-82, 155H-82, 155H-86, 160H-86, 160H-88). Reference measurements suggested for upper garments were 9 items. The outcome of this study may be used as a basic material for adolescent apparel manufacturers to set their apparel sizing system and to supply their consumers, namely, adolescent girls with products fitting their somatotype.
Surface segmentation aims to represent the terrain as a set of bounded and analytically defined surface patches. Many previous segmentation methods have been developed to extract planar patches from LIDAR data for building extraction. However, most of them were not fully satisfactory for more general applications in terms of the degree of automation and the quality of the segmentation results. This is mainly caused from the limited information derived from LIDAR data. The purpose of this study is thus to develop an automatic method to perform surface segmentation by combining not only LIDAR data but also images. A region-based method is proposed to generate a set of planar patches by grouping LIDAR points. The grouping criteria are based on both the coordinates of the points and the corresponding intensity values computed from the images. This method has been applied to urban data and the segmentation results are compared with the reference data acquired by manual segmentation. 76% of the test area is correctly segmented. Under-segmentation is rarely founded but over-segmentation still exists. If the over-segmentation is mitigated by merging adjacent patches with similar properties as a post-process, the proposed segmentation method can be effectively utilized for a reliable intermediate process toward automatic extraction of 3D model of the real world.
In this paper, we proposed a new FMS Landmark recognition algorithm using color images. Firstly, a NTSC image fame is captured, and then it is converted to a field image in order to reduce the image blurring from the AGV motion. Secondly, the landmark is detected via the comparison of the color vectors of image pixels with the landmark color. Finally, the identification of FMS landmark is executed using a newly designed landmark pattern with a set of reference points. The landmark pattern is normalized against its translation, rotation, and scaling. And then, its vertical projection data are fisted for the pattern classification using the standard data set. Experimental results show that our scheme performs well.
The thermo-hydro-mechanical (T-H-M) process is one of major issues in the performance assessment of a high level waste (HLW) repository. An engineering-scale test was planned and its experimental set-up has being installed, to validate the T-H-M behavior in the buffer of a reference disposal system. The experimental set-up consists of 4 major components: the confining cylinder with its hydration water tank, the bentonite block, the heating system, and the sensors and instruments. The monitoring and data acquisition system is employed to control the heater to maintain the temperature of $95^{\circ}C$ at the interface of the heater and bentonite blocks and to collect signals from sensors and instruments installed in the bentonite blocks.
본 논문은 자료포락분석의 핵심인 상대효율을 계산하는데 있어 길이비율 측정법을 제안하였다. 상대효율을 계산하는 유일한 방법으로 선형계획법이 알려져 왔다. 이 방법은 모든 의사결정단위들에 대한 단편적인 선형계획법을 풀어야 하는 문제점을 갖고 있었다. 본 논문에서는 단순히 입력-출력 관계를 2차원 그래프 작도로 효율적과 비효율적인 의사결정단위를 구별하고, 비효율적인 의사결정단위의 현재 달성한 효율성은 길이비율 측정법으로 구하였다. 제안된 방법을 다양한 실험사례들에 적용한 결과 선형계획법의 적용 오류로 인한 문제점도 해결할 수 있었으며, 항상 정확한 상대효율이 계산됨을 보였다. 또한, 이미 100% 효율성을 달성한 의사결정단위들을 제외하고, 단지 비효율적인 의사결정단위들에 대해서만 직선을 그려 기준 집합을 결정하고, 상대효율을 쉽게 구할 수 있었다.
Recently, the cattle genome sequence has been completed, followed by developing a commercial single nucleotide polymorphism (SNP) chip panel in the animal genome industry. In order to increase statistical power for detecting quantitative trait locus (QTL), a number of animals should be genotyped. However, a high-density chip for many animals would be increasing the genotyping cost. Therefore, statistical inference of genotype imputation (low-density chip to high-density) will be useful in the animal industry. The purpose of this study is to investigate the effect of the reference population size and marker density on the imputation accuracy and to suggest the appropriate number of reference population sets for the imputation in Hanwoo cattle. A total of 3,821 Hanwoo cattle were divided into reference and validation populations. The reference sets consisted of 50k (38,916) marker data and different population sizes (500, 1,000, 1,500, 2,000, and 3,600). The validation sets consisted of four validation sets (Total 889) and the different marker density (5k [5,000], 10k [10,000], and 15k [15,000]). The accuracy of imputation was calculated by direct comparison of the true genotype and the imputed genotype. In conclusion, when the lowest marker density (5k) was used in the validation set, according to the reference population size, the imputation accuracy was 0.793 to 0.929. On the other hand, when the highest marker density (15k), according to the reference population size, the imputation accuracy was 0.904 to 0.967. Moreover, the reference population size should be more than 1,000 to obtain at least 88% imputation accuracy in Hanwoo cattle.
본 논문에서는 4Ghz의 빠른 클럭 속도의 CPU에 적합한 고성능 L1 캐시 메모리 구조를 제안한다. 제안된 캐시 메모리는 빠른 접근 시간을 위한 직접사상 캐시와 시간적 지역성을 고려한 2-way 연관사상 버퍼 그리고 버퍼 선택 테이블로 구성된다. 빠른 접근 시간을 보장하는 직접사상 캐시는 가장 최근 접근한 데이터를 저장하게 된다. 만약에 직접사상 캐쉬로부터 추출되는 데이터가 다시 참조되어질 높은 확률을 가지는 데이터이면 그 데이터들은 2-웨이 연관사상 버퍼로 선택적으로 저장되어 진다. 그리고 고성능과 저전력의 효과를 높이기 위하여 2-웨이 연관사상 버퍼중 하나의 웨이만 선택적으로 먼저 접근되어지며, 이러한 동작은 버퍼 선택 테이블에 의해 선택된다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 에너지 소비와 평균 메모리 접근 시간을 고려한 에너지$^*$지연시간에서 두배 이상의 크기를 가지는 직접사상 캐시, 4-웨이 연관사상 캐시 그리고 희생 캐시에 비해 각각 45%, 70% 그리고 75%의 성능향상을 이루었다.
Flow duration curve (FDC) can be developed by linking the daily flow data of stream flow monitoring network to 8-day interval flow data of the unit watersheds for the management of Total Maximum Daily Loads. This study investigated the applicable method for the development of long term FDC with the selection of the stream flow reference sites, and suggested the development of the FDC in 4 river basins. Out of 142 unit watersheds in 4 river basins, 107 unit watersheds were shown to estimate daily flow data for the unit watersheds from 2006 to 2010. Short term FDC could be developed in 64 unit watersheds (45%) and long term FDC in 43 unit watersheds (30%), while other 35 unit watersheds (25%) were revealed to have difficulties in the development of FDC itself. Limits in the development of the long term FDC includes no stream monitoring sites in certain unit watersheds, short duration of stream flow data set and missing data by abnormal water level measurements on the stream flow monitoring sites. To improve these limits, it is necessary to install new monitoring sites in the required areas, to keep up continuous monitoring and make normal water level observations on the stream flow monitoring sites, and to build up a special management system to enhance data reliability. The development of long term FDC for the unit watersheds can be established appropriately with the normal and durable measurement on the selected reference sites in the stream flow monitoring network.
Kim, Kwan-Su;Park, Si-Hyung;Choung, Myoung-Gun;Kim, Sun-Lim
한국작물학회지
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제51권spc1호
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pp.304-309
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2006
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used to develop a rapid and nondestructive method for the determination of fatty acid composition in sesame (Sesamum indicum L.) seed oil. A total of ninety-three samples of intact seeds were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator, and reference values for fatty acid composition were measured by gas-liquid chromatography. Calibration equations were developed using modified partial least square regression with internal cross validation (n=63). The equations obtained had low standard errors of cross-validation and moderate $R^2$ (coefficient of determination in calibration). Prediction of an external validation set (n=30) showed significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the SEP (standard error of prediction), $r^2$ (coefficient of determination in prediction) and the ratio of standard deviation (SD) of reference data to SEP. The models developed in this study had relatively higher values (more than 2.0) of SD/SEP(C) for oleic and linoleic acid, having good correlation between reference and NIRS estimate. The results indicated that NIRS, a nondestructive screening method could be used to rapidly determine fatty acid composition in sesame seeds in the breeding programs for high quality sesame oil.
기상자료가 부족하거나 결측인 지역의 기준 증발산량 산정을 위해서는 Hargreaves 공식의 매개변수 추정을 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 우리나라 전역에 걸쳐 1997년-2006년 기상자료를 바탕으로 Hargreaves 공식을 이용하여 기준 증발산량(이하 ETo)을 산정하였다. 각 지점별로 PM공식에 의해 산정한 값을 증발산량의 정해로 가정하여 Hargreaves 매개변수를 지점별로 추정하였다. 최소의 오차가 발생하도록 Hargreaves 계수를 조정한 후 Root Mean Square Error와 Nash Sutcilffe Coefficient of Efficiency분석을 통하여 추정효율이 크게 향상되는 것을 알 수 있었다. 또한 추정된 매개변수를 바탕으로 기온 자료만의 의한 Hargreaves 증발산량을 추정할 수 있도록 일반화된 하나의 회귀직선을 도출하여 보았다. 온도-Hargreaves 계수의 선형 상관관계를 이용한 Hargreaves 계수의 일반화에서는 개선의 여지가 있지만 만족스러운 결과를 보여주는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 우리나라의 수자원, 관개분야 및 환경 운용에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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