The needs to develop high value-added foods are expanding due to the trends of food market, such as importance of food security by enlarged international free trades and expanded market size for processed foods. However, our home country exhibits limit transport to development of new products and high-value added area compared to other advanced countries. For this reason Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs and Institute of Planning and Evaluation for Technology have launched "High Value-Added Food Technology Development Program" for improvement of value of food resources for practical use since 2013. The program contains research to increase the values of agricultural and animal resources and the construction of database. Main research topics are studies in pretreatment techniques to improve the values of agricultural and animal resources, improvement of acceptability, and processing qualities that would be engrafted on materializaton and commercialization technologies. In addition the construction of a consolidated database regarding the research achievements is included in the program. Currently, studies in processing qualities for about 30 food materials re under progress, being suitable for materialization, for examples drying, fermentation, grinding, heat-treatment, and so on. The research results are provided in public through the consolidated database website after reconstruction in the form of united database format. To date the database containing the about 300 of research contents for process qualities has been constructed.
PURPOSES: This study is to find the substantial shortcomings embedded in the government policies and practical administrative processes associated with the Korean Transportation Database (KTDB) and to propose preliminary approaches to overcome. METHODS: Administrative and socioeconomic issues on inefficiency in public and private investment and redemption was found from the literature review. Through the interview of sets of experts and practitioners, a set of faultiness embodied in the administrative procedure utilizing and managing KTDB was found and analyzed. RESULTS: This study found the erroneous administrative elements categorized into four groups: faulty socioeconomic data supporting local governors's optimistic will yielded overestimation of future traffic demand; faulty data incidentally introduced in KTDB burdened traffic demand analysis; unavoidable misuse of KTDB worsened the unstability of KTDB; and apathy to manage the KTDB data deviated systematic management. The proposed includes the alteration of the administrative and technical systems to overcome those shortcomings. CONCLUSIONS : Erroneous administrative elements associated with KTDB should be concerned prior to indicating subsequential faultiness in demand analysis.
In this study, we estimate the ultimate load of rectangular concrete-filled steel tubes (CFST) by developing a novel hybrid predictive model (ANN-BCMO) which is a combination of balancing composite motion optimization (BCMO) - a very new optimization technique and artificial neural network (ANN). For this aim, an experimental database consisting of 422 datasets is used for the development and validation of the ANN-BCMO model. Variables in the database are related with the geometrical characteristics of the structural members, and the mechanical properties of the constituent materials (steel and concrete). Validation of the hybrid ANN-BCMO model is carried out by applying standard statistical criteria such as root mean square error (RMSE), coefficient of determination (R2), and mean absolute error (MAE). In addition, the selection of appropriate values for parameters of the hybrid ANN-BCMO is conducted and its robustness is evaluated and compared with the conventional ANN techniques. The results reveal that the new hybrid ANN-BCMO model is a promising tool for prediction of the ultimate load of rectangular CFST, and prove the effective role of BCMO as a powerful algorithm in optimizing and improving the capability of the ANN predictor.
우리나라에서 자가용 승용차는 전체등록차량의 약 74%의 정도를 차지하고 있고, 여객수송부문에서 차지하는 수단 분담비율도 약 60%(도보, 자전거, 기타 제외) 정도를 차지하는 주요 교통수단이다. 하지만, 자가용 승용차관련 보유 및 이용 관련한 통계는 전무한 상태일 뿐만 아니라, 분담율 산정의 기준이 되는 인-km 수송실적 자료조차 여객기종점통행량을 기초로 추정한 값을 사용하고 있다. 이에 한국교통연구원 국가교통DB센터는 '자가용이용실태조사'를 통해 자가용 승용차의 이용 및 보유관련 다양한 통계자료를 구축하고자 하였으며, 본 연구에서는 '자가용이용실태조사'를 통해 구축된 통행자료 기반으로 가구인별 통행특성 차이를 분석하기 위해 ANOVA(Analysis of Variance)를 실시하였다. 분석 결과, 가구 규모별로 모든 설명요인(주중 vs. 주말, 수도권 vs. 비수도권, 남성 vs. 여성, 출퇴근 시간 vs. 기타시간, 일상 vs. 비일상)간 차이가 있는 것으로 분석되었으며, 주말보다 주중이, 비수도권보다 수도권에서, 여성보다 남성이, 출퇴근 시간이 기타시간보다, 비일상 통행보다 일상통행의 경우 통행당 거리가 길게 나타났다. 특히, 소인가구의 통행당 거리가 다인가구에 비해 상대적으로 짧게 나타나고 있음을 알 수 있었다.
This study proposes severity analysis for pedestrian accidents by improving variables which were used for general severity analysis. The existing variables were collected based on the interviews with policeman or witnesses and evidence of accidents. Therefore, existing variables were subjective and had several measurement errors. In order to improve such problems, this study collected variables from vehicle recorder of taxi which recorded the moment of accidents. As a result, explanatory power of independent variables was enhanced and the complete objective variables could be collected. After collecting variables, ordered probit model was developed by utilizing vehicle recorder database. Fitness of ordered probit model was 0.23. Vehicle speed and pedestrian's eye direction variables were the most critical factors for severity of pedestrian accident. In addition, severity analysis for vulnerable pedestrian was carried out. As a result, it was revealed that vehicle speed, pedestrian's eye direction and safety zone variables affected the severity of pedestrian accidents most. Particularly, vehicle speed variable is the most important factor. Consequently, driver's defensive driving and compliance to the regulations are the priority to reduce severity of pedestrian accidents and prevent pedestrian accident.
복합재료를 사용하여 우주항공 부품을 설계할 때 국내는 물론, 미국을 비롯한 우주항공선진국의 감항규정에서 민간과 군용 모두 통계적으로 산출된 값을 사용할 것을 요구하고 있다. 그러나 이 기준을 만족하기 위해서는 방대한 데이터베이스가 필요하여 시험 비용 및 시간이 큰 문제가 되어왔다. 최근 미국 NASA/FAA에서 시험 개수를 줄이면서 동시에 통계적 기준을 만족할 수 있는 새로운 설계허용값 산출방법을 AGATE 프로그램을 통해서 개발하였다. 특히 이미 인증된 재료를 다른 사업에 사용하기 위해서 사용할 수 있는 재료동등성 시험(Material Equivalency Test)은 국내의 사업에 직접 적용할 수 있는 중요한 개념이다. 본 논문에서는 국내에서 사용하고 있는 복합재료의 특성을 공유하여 비용을 절감하고 재료특성을 정확히 관리할 목적으로 재료 동등성 및 수락시험 절차를 설명하고, 예로서 국내에서 개발한 고온용 탄소복합재료의 설계허용값을 산출하였다.
This paper presents a new technique for corner shape based object retrieval from a database. The proposed feature matrix consists of values obtained through a neighborhood operation of detected corners. This results in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features and thus is computationally very efficient. The corners have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. As the affine transformations preserve the co-linearity of points on a line and their intersection properties, the resulting corner features for image retrieval are robust to affine transformations. Furthermore, the corner features are invariant to noise. It is considered that the proposed algorithm will produce good results in combination with other algorithms in a way of incremental verification for similarity.
The H.B. Robinson Unit 2 (HBR-2) pressure vessel dosimetry benchmark is an in- and ex-Reactor Pressure Vessel (RPV) neutron dosimetry benchmark based on experimental data from the HBR-2 reactor, a 2300-MW PWR designed by Westinghouse and put in operation in March 1971, openly available through the SINBAD Database at OECD/NEA data Bank. The goals of the present work were to carry out three-dimensional (3D) fixed source transport calculations in both Cartesian (X,Y,Z) and cylindrical (R,θ,Z) geometries by using the TORT-3.2 discrete ordinates code on very detailed 3D HBR-2 geometrical models and to test the latest broad-group coupled (47 neutron groups + 20 photon groups) working cross section libraries in FIDO-ANISN format with same structure as BUGLE-96, such as BUGJEFF311.BOLIB, BUGENDF70.BOLIB and BUGLE-B7. The results obtained with all the cited libraries were satisfactory and are here reported and compared.
본 논문에서는 지능형 홈네트워크의 음성제어를 위한 가변어휘 연속음성인식시스템을 개발하였다. 또한 자연스런 음성명령에 대한 인식을 위해 핵심어 기반의 자연스런 연속어휘에 대한 대화형 시나리오를 작성하였고, 핵심어기반의 인식 엔진 및 데이터베이스를 구축하여 인식엔진의 성능을 최적화하였다.
The paper presents an algorithm which uses code vectors to represent comer geometry information for searching the similar images from a database. The comers have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. Taking the comer as the center coordinate, the angles of the intersecting lines are determined and are represented using code vectors. A code book has been used to code each comer geometry information and indexes to the code book are generated. For similarity measurement, the histogram of the code book indexes is used. This result in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features. Experimental results show that use of code vectors is computationally efficient in similarity measurement and the comers being noise invariant produce good results in noisy environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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