By utilizing coupling the strategy in the 5D Sprott B system, a new no equilibrium 7D hyperchaotic system is introduced. Despite the proposed system being simple with twelve-term, including solely two cross product nonlinearities, it displays extremely rich dynamical features such as hidden attractors and the dissipative and conservative nature. Besides, this system has largest Kaplan-Yorke dimension compared with to the work available in the literature. The dynamical properties are fully investigated via Matlab 2021 software from several aspects of phase portraits, Lyapunov exponents, Kaplan-Yorke dimension, offset boosting and so on. Moreover, the corresponding circuit is done through Multisim 14.2 software and preform to verify the new 7D system. The numerical simulations wit carryout via both software are agreement which indicates the efficiency of the proposed system.
Research materials of Korean traditional shoes have so far been mainly literary explanations or plane pictures expressed on the basis of the explanations and photographs of incomplete forms of relics excavated and it makes us have difficulty in observing them visually and producing products with them by design application. This project is to establish database of literal data of Korean traditional shoes and visual data using 3D in order to make the foundation of developing culture industry contents using Korean traditional shoes. According to the initial research plan. first. it analyzed and arranged the Korean traditional shoes into period. sex and function as the research goals of the first year. categorized the form. composition. materials. patterns. and colors of traditional shoes and then database of the materials was performed with text. Second. visual image materials including forms. composition. materials. patterns. and colors of traditional shoes were established as database with scanner. digital camera and computer 2D. Results of such a database will be able to be used as important materials which can be the foundation of culture industry contents development of traditional shoes and be the materials for developing digital culture contents of traditional shoes and teaching Korean traditional culture.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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제7권12호
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pp.3866-3873
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2000
In this paper, we investigates the long-term memory and the Correct answer rate of the foreign exchange data (Yen/Dollar) that is one of economic time series, There are many cases where two kinds of fractal dimensions exist in time series generated from dynamical systems such as AR models that are typical models having a short terrr memory, The sample interval separating from these two dimensions are denoted by kcrossover. Let the fractal dimension be $D_1$ in K < $k^{crossover}$,and $D_2$ in K > $k^{crossover}$ from the statistics mode. In usual, Statistic models have dimensions D1 and D2 such that $D_1$ < $D_2$ and $D_2\cong2$ But it showed a result contrary to this in the real time series such as NIKKEL The exchange data that is one of real time series have relation of $D_1$ > $D_2$ When the interval between data increases, the correlation between data increases, which is quite a peculiar phenomenon, We predict exchange data by neural networks, We confirm that $\beta$ obrained from prediction errors and D calculated from time series data precisely satisfy the relationship $\beta$ = 2-2D which is provided from a non-linear model having fractal dimension, And We identified that the difference of fractal dimension appeaed in the Correct answer rate.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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pp.33-38
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1999
Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific race image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based fare model.
The scanning electron microscope (SEM) offers two-dimensional (2D) micrographs of three-dimensional (3D) objects due to its inherent operating mechanisms. To overcome this limitation, other devices have been used for quantitative morphological analysis. Many efforts have been made on the applications of software-based approaches to 3D reconstruction and measurements by SEM. Based on the acquisition of two stereo images, a multi-view technique consists of two parts: (i) geometric calibration and (ii) image matching. Quantitative morphological parameters such as height and depth could be nondestructively measured by SEM combined with special software programs. It is also possible to obtain conventional surface parameters such as roughness and volume of biomedical specimens through 3D SEM surface reconstruction. There is growing evidence that conventional 2D SEM without special electron detectors can be transformed to 3D SEM for quantitative measurements in biomedical research.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.66-71
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2003
Profiles of naturally fractured surfaces of three sedimentary rock samples were plotted from the measured data using a mechanical profilometer. Fractal dimension of these profiles were computed and statistical F-test indicates that fractal dimension (FD) values can be used as a parameter for distinguishing the rock types. The comparison between FD values and a commonly used profile-roughness parameter called the Mayer's $Z_2$ parameter shows the superiority of the FD values as roughness estimator. Two-dimensional fractal roughness parameters of the same naturally fractured rock surfaces were also studied from their scanning electron microscopic (SEM) images at various magnification levels. The most suitable level of magnification of the SEM images for the study of the 2-D fractal roughness parameter was identified. The values of 2-D fractal roughness parameter for three different rocks were also compared using different methods of fractal dimensioning.
Background: The zygomaticomaxillary complex (ZMC) has a protruded, convex shape and plays a vital role in determining the contour by affecting the width of the middle face. This study aimed to evaluate the efficiency of ZMC fracture reduction and explore detailed directions for outcome improvement. Methods: We conducted a retrospective study of patients diagnosed with unilateral ZMC fracture who underwent ZMC reduction surgery at a single hospital between January 2015 and May 2020. The primary outcome variable was facial asymmetry using the difference in the bilateral malar eminence (ME) position measured by computed tomography scan. The 3-dimensional distance (IA, asymmetry index) and the distance in each dimension, Dx (anteroposterior distance), Dy (mediolateral distance), and Dz (superoinferior distance) were compared. Results: A total of 101 patients with ZMC fractures and 54 non-fracture patients were enrolled in the study. The mean age of the study sample was 43.49 years (control sample, 43.35 years), and the male-to-female ratio was 66.3:33.7 (control sample, 64.8:35.2). There were 53 and 48 patients with right and left ZMC fractures, respectively. The IA was not statistically different between the two groups. In terms of position in each dimension, only Dx was significantly different between the two groups. Conclusion: The results show that overall facial asymmetry was recovered after ZMC reduction, but in certain dimension significant difference in ME position has still remained. For further improvement, treatment should be performed to relieve malar depression in the anteroposterior dimension.
The cover song refers to live recordings or reproduced albums. This paper studies two-dimensional Fourier transform as a feature-dimension reduction method to search cover song fast. The two-dimensional Fourier transform is conducive in feature-dimension reduction for cover song search due to musical-key invariance. This paper extends the previous work, which only utilize the magnitude of the Fourier transform, by introducing an invariant from phase based on the assumption that adjacent frames have the same musical-key change. We compare the cover song retrieval accuracy of the Fourier-transform based methods over two datasets. The experimental results show that the addition of the invariant from phase improves the cover song retrieval accuracy over the previous magnitude-only method.
Experiments on two-dimensional rectangular prisms with various side ratios (B/D=2, 3, and 4, where B is the along-wind dimension, and D is the across-wind dimension) and rounded corners (R/D=0%, 5%, 10%, and 15%, where R is the corner radius) are reported in this study. The tests were conducted in low-turbulence uniform flow to measure the wind pressures on the surfaces of 12 models for Reynolds numbers ranging from $1.1{\times}10^5$ to $6.8{\times}10^5$. The aerodynamic force coefficients were obtained by integrating the wind pressure coefficients around the model surface. Experimental results of wind pressure distributions, aerodynamic force coefficients, and Strouhal numbers are presented for the 12 models. The mechanisms of the Reynolds number effects are revealed by analyzing the variations of wind pressure distributions. The sensitivity of aerodynamic behavior to the Reynolds number increases with increasing side ratio or rounded corner ratio for rectangular prisms. In addition, the variations of the mean pressure distributions and the pressure correlations on the side surfaces of rectangular prisms with the rounded corner ratio are analyzed at $Re=3.4{\times}10^5$.
Existing LDA uses the transform matrix that maximizes distance between classes. So we have to convert from an image to one-dimensional vector as training vector. However, in 2D-LDA, we can directly use two-dimensional image itself as training matrix, so that the classification performance can be enhanced about 20% comparing LDA, since the training matrix preserves the spatial information of two-dimensional image. However 2D-LDA uses same calculation schema for transformation matrix and therefore both LDA and 2D-LDA has the heteroscedastic problem which means that the class classification cannot obtain beneficial information of spatial distances of class clusters since LDA uses only data correlation-based covariance matrix of the training data without any reference to distances between classes. In this paper, we propose a new method to apply training matrix of 2D-LDA by using WPS-LDA idea that calculates the reciprocal of distance between classes and apply this weight to between class scatter matrix. The experimental result shows that the discriminating power of proposed 2D-LDA with weighted between class scatter has been improved up to 2% than original 2D-LDA. This method has good performance, especially when the distance between two classes is very close and the dimension of projection axis is low.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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