This study was carried out on 132 obese women who satisfied both of conditions for obesity: equal to or over 1.6 in Rohrer index and 90 in bust girth. The purpose of the study was to set up a sizing system using the loss function which would be a guide for obese women to select ready-to-wear of suitable size. The results were as follows. 1) In the sizing system for large size apparel industry, each company has 4 to 7 sizes that differ in their content and number. Producing only 5 sizes was trying to minimize the producti on expenses. 2) The sizing system according to the loss function was the follwings. The height was 3: 149, 154.5 and 161 cm. The bust girth was 5:96.5, 100.5, 104, 107.5, 112 cm. The hip girth was 5: 95, 99, 102.5, 105.5, 110 cm. 3) In comparing the cover ratio of the newly suggested sizing system for obese women's garment with that of the Korea Sizing system for women's garment, the former was founded to have the greater cover ratio.
이 연구는 원격탐사 영상의 분류정확도를 향상시키기 위한 방법으로써 신경망 이론과 퍼지집합이론을 각각 적용하였다. 원격탐사 영상은 토지피복도, 식생도, 지질도 등 주제도를 만드는데 많이 이용되고 있다. 원격탐사 영상의 감독분류에 대한 정확도는 트레이닝 지역의 선정, 분류항목의 할당 문제로 인해 많은 차이를 보인다. 일반적인 영상 분류법은 영상 내의 모든 영상소가 균질하다고 가정한다. 그러나, 이러한 가정은 영상내의 수많은 혼합 영상소를 분류해내는 데에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 극복하기 위해 퍼지 집합이론을 적용하였으며, 퍼지 집합이론의 멤버쉽을 이용하였다. 퍼지 집합이론은 하나의 영상소를 멤버쉽의 정도에 따라 여러 가지 항목으로 분류할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 퍼지분류법과 통계학적인 분류법은 화소값의 분포가 비정규적일 때 좋지 않은 분류 결과를 나타내며 처리 시간이 늦고 많은 컴퓨팅 비용이 드는 단점이 있다. 그 대안적인 방법으로서 신경망분류법을 들 수 있는데, 신경망 분류법은 비모수적 분류법으로서 일반적인 분류기법보다 좀 더 좋은 결과를 나타내고 있고, 한번 트레이닝 되면 빠르게 데이터를 분류할 수 있다.
Let G(V, E) be a simple graph, and let f be an integer function on V with $1{\leq}f(v){\leq}d(v)$ to each vertex $v{\in}V$. An f-edge cover-coloring of a graph G is a coloring of edge set E such that each color appears at each vertex $v{\in}V$ at least f(v) times. The f-edge cover chromatic index of G, denoted by ${\chi}'_{fc}(G)$, is the maximum number of colors such that an f-edge cover-coloring of G exists. Any simple graph G has an f-edge cover chromatic index equal to ${\delta}_f\;or\;{\delta}_f-1,\;where\;{\delta}_f{=}^{min}_{v{\in}V}\{\lfloor\frac{d(v)}{f(v)}\rfloor\}$. Let G be a connected and not complete graph with ${\chi}'_{fc}(G)={\delta}_f-1$, if for each $u,\;v{\in}V\;and\;e=uv{\nin}E$, we have ${\chi}'_{fc}(G+e)>{\chi}'_{fc}(G)$, then G is called an f-edge covered critical graph. In this paper, some properties on f-edge covered critical graph are discussed. It is proved that if G is an f-edge covered critical graph, then for each $u,\;v{\in}V\;and\;e=uv{\nin}E$ there exists $w{\in}\{u,v\}\;with\;d(w)\leq{\delta}_f(f(w)+1)-2$ such that w is adjacent to at least $d(w)-{\delta}_f+1$ vertices which are all ${\delta}_f-vertex$ in G.
본 연구는 고해상도 위성영상을 딥러닝 알고리즘에 적용하여 토지피복을 분류하고 공간객체별 알고리즘의 성능 검증에 대한 연구이다. 이를 Fully Convolutional Network계열의 알고리즘을 선정하였으며, Kompasat-3 위성영상, 토지피복지도 및 임상도를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 알고리즘에 적용하여 각각 최적 하이퍼파라미터를 산출하였다. 하이퍼파라미터 최적화 이후 최종 분류를 시행하였으며, 전체 정확도는 DeeplabV3+가 81.7%로 가장 높게 산정되었다. 그러나 분류 항목별로 정확도를 살펴보면, 도로 및 건물에서 SegNet이 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 활엽수, 논의 항목에서 U-Net이 가장 높은 정확도를 보였다. DeeplabV3+의 경우 밭과 시설재배지, 초지 등에서 다른 두 모델보다 우수한 성능을 나타내었다. 결과를 통해 토지피복 분류를 위해 하나의 알고리즘 적용에 대한 한계점을 확인하였으며, 향후 공간객체별로 적합한 알고리즘을 적용한다면, 높은 품질의 토지피복분류 결과를 산출할 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 저토피 및 터널 갱구부에 반개착식 공법을 적용하여 구조적인 안전성과 자연친화성을 높인 사례가 증가하고 있다. 반개착식 공법은 저토피구판에시 원지반을 터널 천단아치에 해당하는 기초까지만 굴착하고 아치형 구조달을 설치하여 복토한 후에 터널하반을 굴착하여 기존 개착공법에서 발생되는 지반 과다절취에 따른 대절토 비탈면 발생과 굴착면 보강에 따른 고비용과 불안정성 증대 문제를 해결할 수 있는 공법이다. 본 논문에서는 저토피 구간에서 반개착식으로 굴착한 Braced Rib Arch의 거동에 대하여 연구하였다. 아치형구조물의 Rib Arch는 지간이 1.8 m인 아치형 강재를 간격재는 목재를 사용하였으며 1:10의 축척으로 4.0 m(폭)$\times$3.3 m(높이)$\times$4.0 m(연장)의 크기를 가진 대형토조에서 실험을 수행하였다. 모형실험결과 아치형 구조물에 작용하는 성토하중은 기존 개착터널에서 사용하는 하부구조물의 폭에 해당하는 상부토체의 크기보다 작은 것으로 나타났다.
This paper presents an efficient method of mapping Boolean equations to a set of library gates. The proposed system performs technology mapping by graph covering. To select optimal area cover, a new cost function and local area optimization are proposed. Experimental results show that the proposed algorithm produces effective mapping using given library.
We shall define the usual fuzzy distance between two fuzzy points in R, the set of all real, numbers, using the usual distance between two points in R. Applying the notion of this usual fuzzy distance, we construct the usual fuzzy topology for R, introduce the notions of lower, stationary and upper cover and obtain the fuzzy Heine-Borel theorem.
A prototype selection method chooses a small set of training points from a whole set of class data. As the data size increases, the selected prototypes play a significant role in covering class regions and learning a discriminate rule. This paper discusses the methods for selecting prototypes in a classification framework. We formulate a prototype selection problem into a set covering optimization problem in which the sets are composed with distance metric and predefined classes. The formulation of our problem makes us draw attention only to prototypes per class, not considering the other class points. A training point becomes a prototype by checking the number of neighbors and whether it is preselected. In this setting, we propose a greedy algorithm which chooses the most relevant points for preserving the class dominant regions. The proposed method is simple to implement, does not have parameters to adapt, and achieves better or comparable results on both artificial and real-world problems.
가변감지범위를 갖는 무선센서네트워크의 수명연장을 위한 센서 노드의 전원 관리에서 요구되는 최대집합 커버문제를 유전자알고리즘을 이용하여 해결하였다. 기존의 경험적 탐용법(greedy heuristic method)에서는 네트워크의 동작 중 스케줄링을 반복 수행하므로 센서노드의 통신량이 증가한다. 제안한 방법에는 센서 노드의 통신 트래픽을 감소시켜 노드의 에너지 소모를 절약하여 네트워크의 수명을 연장하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인했으며 통신동작의 에너지 소모를 고려할 때 네트워크의 수명 이 약 10% 증가하였다.
This paper presents a new method of sampling the climatic data for infrared signature analysis. Historical hourly data from a stationary marine buoy of KMA(Korean Meteorological Administration) are used to select a small number of sample points (N=100) to adequately cover the range of statistics(PDF, CDF) displayed by the original data set (S=56,670). The method uses a coarse bin to subdivide the variable space ($3^5$=243 bins) to make sample points cover the original data range, and a single-point ranking system to select individual points so that uniform coverage (1/N = 0.01) is obtained for each variable. The principal component analysis is used to calculate a joint probability of the coupled climatic variables. The selected sample data show good agreement to the original data set in statistical distribution and they will be used for statistical analysis of infrared signature and susceptibility of naval ships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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