Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제14권1호
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pp.35-42
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2010
A goal of Magnetic Resonance Imaging is reproducing a spatial map of the effective spin density from the measured Fourier coefficients of a specimen. The imaging procedure can be done by inverse Fourier transformation or backward fast Fourier transformation if the data are sampled on a regular grid in frequency space; however, it is still a challenging question how to reconstruct an image from a finite set of Fourier data on irregular points in k-space. In this paper, we describe some mathematical and numerical properties of imaging techniques from non-uniform MR data using the pseudo-inverse or the diagonal-inverse weight matrix. This note is written as an easy guide to readers interested in the non-uniform MRI techniques and it basically follows the ideas given in the paper by Greengard-Lee-Inati [10, 11].
A procedure is presented for a 3D-contour machining without cutter interferences. The 3D-contouring machining along a spatial curve is often required for manufacturing trimming and flange dies in motor industries. Input data for the machining contour is a spline curve with polynomial vector equation provided by CATIA system. Points are sampled on the contour curve and line segments and helical curves are approximated from the point data. Cutter interference is checked on the approximated spline and all of interference curves are substituted with interference-free helical curves for a tool path generation. The non-machined curve areas are locally machined by tools with smaller diameters. A tool radius offset is considered for generating NC data to be free with tool size.
On community data. sampled in regular intervals on a long-term basis. artificial neural networks were implemented to extract information on characterizing patterns of community changes. The Adaptive Resonance Theory and Kohonen Network were both utilized in learning benthic macroinvertebrate communities in the Soktae Stream of the Suyong River collected monthly for three years. Initially, by regarding each monthly collection as a separate sample unit, communities were grouped into similar patterns after training with the networks. Subsequently, changes in communities in a sequence of samplings (e.g., two-month, four-month, etc.) were given as input to the networks. After training, it was possible to recognize new data set in line with the sampling procedure. Through the comparative study on benthic macroinvertebrates with these learning processes, patterns of community changes in chironomids diverged while those of the total benthic macro-invertebrates tended to be more stable.
IEC 61850 is the worldwide protocol for the substation automation system. IEC 61850 transports the information which consists of different formats such as GOOSE(Generic Object Oriented Substation Event), MMS(Manufacturing Message Specification), SV(Sampled Values) and so on. For real time data transmission, GOOSE can be used. The remote-bus current data which were collected in a local-bus current differential IED can be transmitted to a distance IED at the same location by using GOOSE messages. The distance IED can eliminate the reactance effect by using the transmitted remote-bus current data. This method can improve the performance of the fault location.
This paper is to study and realize a measuring device for complex dielectric constants. The device is consisted in order of interface unit, external RAM, programmable counter, D/A converter, measuring circuit, Sample & Hold circuit, A/D converter and related control circuits. Various excitation waves are digitalized and sent to the 4096 static RAM by personal computer. These data saved in the RAM are converted to analog excitation waves through D/A converter. The frequency of excitation wave is depend on the read-out speed of the RAM according to clock pulses. Such generated waves are applied to dielectrics under test and their responses are sampled and converted to digital data through A/D converter. The computer takes the digital data and calculates finally the complex dielectric constants. The frequencies for Measurement ranges from 0.04 Hz to 10 kHz.
In this paper, a real-time pitch detector LPC vocoder as implemented on a high speed digital signal processor, NEC 7720, is described. The pitch detector was based mainly on the SIFT algorithm. The SIFT pitch detector consists primarily of a digital low pass filter, inverse filter, computation of autocorrelation, a peak picker, interpolation, V/UV defcision and a final pitch smoother. In our approach, modification, mainly on the V/UV decision and a final pitch smoother, was made to estimate more accurate pitches. An 16-bit fixed-point aithmatic was employed for all necessary computation and the simulated results were compared with the eye detected pitches obtained from real speech data. The pitch detector occupies 98.8% of the instruction ROM, 37% of the data ROM, and 94% of internal RAM and takes 15.2ms to estimate a pitch when an analysis frame is consisted of 128 sampled speech data. It is observed that the tested results were well agreed with the computer simulation results.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.344-352
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2023
The purpose of this study is to empirically grasp the relationship between website immersion and website attitude by the attribute factors of the Taekwondo information website and provide it as basic data for effective operation of the Taekwondo information website. The subjects of this study were Taekwondo athletes enrolled in high schools and universities affiliated with the Korean Taekwondo Association, and the sampling method was sampled using the convient sampling method, a non-probability sampling method. Of the 820 questionnaires finally obtained, 789 were processed using PASW Statistics 20.0 and AMOS, except for 31 that were deemed to have poor respondents' contents or were not valuable as data. For data analysis, the statistical analysis techniques used in this study were frequency analysis, factor analysis, Cronbach's α test, correlation analysis, and structural equation model analysis (SEM), and the significance level of the research hypothesis was α=.It was verified at 05. The following conclusions were drawn through such research methods and procedures. First, information, entertainment, structure, cognition, searchability, and connectivity of Taekwondo information website attributes affect website immersion. Second, website immersion is affecting website attitudes.
최근에 활발히 적용되고 있는 머신러닝 기반 탄성파 내삽 기법들은 대부분 모음 자료를 2차원 영상화 하여 빠짐을 채우는 방법으로 하는 훈련(training)-추론(inference) 전략에 기초하므로 완벽히 채워진 다수의 모음자료가 훈련을 위해 필요하게 된다. 이 연구는 이와는 달리 트레이스 기반 내삽을 수행하는 내삽 기술의 훈련-추론 전략을 기본으로, 불규칙한 빠짐이 있는 현장자료 만을 이용하여 훈련-추론을 모두 수행할 수 있는 머신러닝을 이용한 트레이스 기반 불규칙한 빠짐의 내삽 기술을 제시하였다. 이 연구에서는 불규칙한 빠짐이 있는 자료를 훈련과 추론에 체계적으로 사용하는 최대 연속빠짐 간격에 따라 정해지는 네트워크를 구성하는 방법 및 훈련하는 방법을 기술하였다. 또한, 서호주 Exmouth Sub-basin 지역의 Vincent 유전에서 얻어진 시간 참반사 보정된 탄성파 자료에 개발된 방법을 적용한 후, 예측 결과를 전통적인 내삽 방법의 결과와 비교 및 분석하였다. 신호대잡음비나 구조유사성과 같은 정량적인 지표를 통해 두 방법 모두 내삽 성능이 높은 것을 확인하였으며, 모든 주파수 대역에서도 골고루 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
Lee, Myung Jun;Jun, Jun Young;Park, Gyuhae;Kang, To;Han, Soon Woo
Smart Structures and Systems
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제22권2호
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pp.231-237
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2018
A significant data problem is encountered with condition monitoring because the sensors need to measure vibration data at a continuous and sometimes high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate their efficiency in handling a large amount of data and to improve the damage detection capability of the current condition monitoring process. Compressive sensing is a novel sensing/sampling paradigm that takes much fewer data than traditional data sampling methods. This sensing paradigm is applied to condition monitoring with an improved machine learning algorithm in this study. For the experiments, a built-in rotating system was used, and all data were compressively sampled to obtain compressed data. The optimal signal features were then selected without the signal reconstruction process. For damage classification, we used the Variance Considered Machine, utilizing only the compressed data. The experimental results show that the proposed compressive sensing method could effectively improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
The purpose of this study was to analyze the trends and features of male fashion and hair style image and thereby, determine the relationship between fashion and hair styles, and thus, provide for some basic data for future studies about male hair styles as well as for new male hair style trends. For this purpose, relevant literature was extensively reviewed including some visual materials. The major references for this study were domestic and foreign books, journals and preceding studies about fashion and hair. The visual materials referred to for this study were domestic magazines specialized in fashion and hair, visual data supplied by hair product brands, Korea Beauty Parlor Journal, Beauty and Cosmetic Newspaper, Beauty Today, and such fashion special websites as $S{\cdot}F{\cdot}I,\;C{\cdot}F{\cdot}T$, firstview.com, fashionwide.com, etc. Based on the results from a questionnaire survey of master or Ph degree holders of apparel science, reputed designer were sampled and then, 80 works were finally sampled from their collections published between January, 2002 and April, 2005. As a result of analyzing the images shown in modern male apparel and hair style fashions by classifying them into natural, restored, folklore and eclectic ones, it was confirmed that both male apparels and hair styles have been reinterpreted in modern terms depending on social and cultural settings to be expressed as new styles, and in particular, that male hair styles have evolved diversely into new styles depending on fashion tendencies, while having been versatile in some relationships with their fashion tendencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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