Based on the experience of building 'Waegwan(倭館)' in Busan, Japanese paper wallpapering, the use of square rafters, and the installation of sliding windows were used in the construction of Joseon palaces from the 17th century onwards. Elements that could be applied through observation alone were applied first, and sliding windows that required precise skill acquisition were installed later. 'Yeongchang(影窓)', which refers to a sliding window that brightens an interior, has spread rapidly, and its types and structures have also become more diverse. Gradually, 'Yeongchang' came to refer only to additional windows installed by attaching grooves to the lintel of existing casement windows. The sliding window that is installed independently and acts as an interior partition was renamed 'Chujangja(推障子)'. Japanese architectural elements such as 'Yeongchang' and 'Chujangja' have become an element of traditional Korean architecture.
In recent years, falls among elderly people have gained serious attention as a major cause of injuries. Falls often lead to fatal consequences due to lack of prompt response and rescue. Therefore, a more accurate fall detection system and an effective feature extraction technique are required to prevent and reduce the risk of such incidents. In this paper, we proposed an efficient feature extraction technique based on multiple sliding windows and validated it through a series of experiments using supervised learning algorithms. The experiments were conducted using the public datasets obtained from tri-axial accelerometers. The results depicted that extraction of the feature from adjacent sliding windows led to high accuracy in supervised machine learning-based fall detection. Also, the experiments conducted in this study suggested that the best accuracy can be achieved by keeping the window size as small as 2 seconds. With the kNN classifier and dataset from wearable sensors, the experiments achieved accuracy rates of 94%.
비순서화된 스트림은 슬라이딩 윈도우의 생성에 있어서 두 가지 문제점을 야기한다. 첫째는 스트림을 효율적으로 정렬하는 문제이며, 둘째는 정렬된 스트림으로부터 윈도우를 언제 생성할지 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 윈도우 오퍼레이터의 구조와 방법에 대해 제안한다. 먼저 입력 튜플을 효율적으로 정렬하고 저장하기 위해 인덱스를 이용한 오퍼레이터의 구조를 소개한다. 그리고 윈도우의 생성 시점을 결정하기 위한 평균-기반 추정 방식을 제안한다. 제안하는 기법에서는 추정에 필요한 매개변수를 질외문에서 정의할 수 있으며, 이를 통해 사용자가 어플리케이션의 요구사항에 따라 정확성이나 응답 시간과 같은 질의 결과의 특성을 조절할 수 있도록 지원한다. 본 논문의 실험 결과는 제안한 평균-기반 방식이 기존의 연구에서 이용한 방식보다 적응성과 안정성이 우수하다는 것을 보인다.
In the field of industrial applications, the real-time performance of the target detection problem is very important. The most serious time consumption in the pedestrian detection process is the extraction phase of the candidate window. To accelerate the speed, in this paper, a fast extraction of pedestrian candidate window based on the BING (Binarized Normed Gradients) algorithm replaces the traditional sliding window scanning. The BING features are extracted with the positive and negative samples and input into the two-stage SVM (Support Vector Machine) classifier for training. The obtained BING template may include a pedestrian candidate window. The trained template is loaded during detection, and the extracted candidate windows are input into the classifier. The experimental results show that the proposed method can extract fewer candidate window and has a higher recall rate with more rapid speed than the traditional sliding window detection method, so the method improves the detection speed while maintaining the detection accuracy. In addition, the real-time requirement is satisfied.
In this study, a static and dynamic characteristics analysis system for machine tool spindle systems with 3 lobe sliding bearing is developed based on Timoshenko theory, finite element method and windows programming techniques. And the characteristics value of 3 lobe sliding bearing such as eccentricity ratio, attitude angle, friction coefficient , stiffness coefficients, damping coefficients and so on, are determined by using the thermal equilibrium conditions of spindle systems. Since the developed system has various analysis modules related to static deformation analysis, modal analysis, frequency responses analysis and so on, it can be utilized to perform systematically the design an devaluation process of spindle systems with 3 lobe sliding bearing under windows GUI environment.
대용량 데이터의 발생과 처리가 대중화되면서 대용량 데이터 스트림 처리에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 이 수요에 따라 다양한 대용량 데이터 처리 기술이 개발되고 있다. 한 분야로 주목받고 있는 방식은 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링이다. 슬라이딩 윈도우를 사용한 데이터 스트림 클러스터링은 윈도우가 이동할 때마다 새로운 클러스터를 생성한다. 기존의 슬라이딩 윈도우 상의 클러스터링 기법은 코어셋(Coreset)을 기반으로 데이터 스트림 클러스터링을 구현하고 있다. 이 연구에서는 코어셋을 활용한 그룹특징을 이용한 알고리즘 내에서 이용하는 클러스터링 알고리즘을 변경하였다. 그리고 이를 통해 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 파라미터 값 변화에 따른 성능 비교 실험을 진행하였다. 개선된 사항에 대해 논하여 두 알고리즘을 비교하고 실험자에게 파라미터에 따른 이용 방향을 제시한다.
In this study, the effects of lock operations on the infiltration rates for the two window types sliding and lift sliding (LS) are investigated through experiment and simulation. The airtightness levels of the two window types-with locks both on and off-were measured according to the KS F 2292 Test method of airtightness that is used for windows and doors. The air-flow rates of both window types with the locks on for a pressure differential of 10 Pa are $1.98m^3/(m^2h)$ and $1.68m^3/(m^2h)$, respectively; with the locks off, the air-flow rates of the sliding and LS windows are $2.64m^3/(m^2h)$ and $5.83m^3/(m^2h)$, respectively, whereby the air-flow rates are 33% higher for sliding and 247% higher for LS. The air change per hour (ACH) was calculated using the ventilation-simulation software CONTAM. For the sliding window, the ACH changed from 0.45 to 0.57 when the lock was operated from on to off, representing an increase of 27%. For the LS window, the ACH changed from 0.29 to 0.81, showing an increase of 179%.
최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 이와 같은 그래프 스트림에서 객체들 사이의 관계가 동적으로 변화함에 따라 그래프의 변화를 탐지하거나 분석하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출한 빈발 패턴에 대한 정보를 이용해 빈발 패턴을 점진적으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출된 패턴이 앞으로 몇 슬라이딩 윈도우동안 빈발할지 또는 빈발하지 않을지를 계산하여 빈발 패턴 관리 테이블에 저장한다. 그리고 이 값을 통해 다음 슬라이딩 윈도우에서는 필요한 계산만 수행함으로써 전체 연산량을 감소시킨다. 또한 패턴 간에 간선을 통해 연결되어있는 것만 하나의 패턴으로 인식함으로써 더 유의미한 패턴만을 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수함을 보이기 위해 여러 성능 평가를 진행하였다. 그래프 데이터의 크기가 커지고 슬라이딩 윈도우의 크기가 커질수록 중복되는 데이터가 증가되기 때문에 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 나타낸다.
Purpose: "Building energy design standard" is used to limit the thermal transmittance of building in Korea. However, it only covers the insulation standard for each appropriate elements of a building, not the thermal performance of Junction thermal bridge of windows and doors installed in wall. Therefore in this study, we have evaluated the thermal performance of Junction thermal bridge depending on installation method and position of windows and provide it as design data. Method: We analyzed heat transfer of 4-Track sliding window and tilt & turn triple glazed window that are placed in the first class category on window energy efficiency rating using Window 7.4 and Therm 7.4. Result : First, linear thermal transmittance of 4-Track sliding window differs by 2.2 times or more depending of installation method and location. It is higher than the linear thermal transmittance, 0.01W/mK, proposed by Passivhaus. Second, linear thermal transmittance of Tilt & turn triple glazed window differs by 7.7 times or more depending of installation method and location. The average linear thermal transmittance was less than 0.01W /mK when windows were installed on the internal wall insulation by the fixed hardware attachment method. Third, the thermal losses of a window caused by a junction thermal bridge are inversely proportional to the window area and converge gradually as the area increased.
The purpose of this study is to evaluate the correlation coefficients between the airtightness and sound insulation performance of Han-style windows in New Han-ok. To achieve these goals, field measurements were accomplished in 18 bedrooms of 16 Han-oks in which actual residents were living, and then lab measurements were proceeded in the reverberation lab for evaluating the sound insulation performance. Followings are results. The results of the correlation analysis between the airtightness(Air change per hour at 50 Pa, ACH50) and sound insulation performance(Sound reduction index, Rw) in bedrooms of actual Han-oks, it was found that there were no significant correlation between two evaluating values. On the other hand, it was analyzed that the correlation coefficients of total 24 structures(double casement windows, single casement window, casement and sliding windows, single sliding window, 6 types per each structure) were located on 0.6757 exponentially and 0.4154 lineary in the lab evaluating conditions. But, The results of evaluating 4 structure classificatorily, it was found that there were high correlation coefficients(0.8665~0.9273 at ACH50, 0.8414~0.9346 at Rw). These results were signified that the correlation coefficients were changed according to the each structure and case by case analysis were necessary at the same time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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