KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.4
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pp.125-132
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2021
As the layers of artificial neural network deepens, and the dimension of data used as an input increases, there is a problem of high arithmetic operation requiring a lot of arithmetic operation at a high speed in the learning and recognition of the neural network (NN). Thus, this study proposes a data dimensionality reduction method to reduce the dimension of the input data in the NN. The proposed Line-segment Feature Analysis (LFA) algorithm applies a gradient-based edge detection algorithm using median filters to analyze the line-segment features of the objects existing in an image. Concerning the extracted edge image, the eigenvalues corresponding to eight kinds of line-segment are calculated, using 3×3 or 5×5-sized detection filters consisting of the coefficient values, including [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, and 128]. Two one-dimensional 256-sized data are produced, accumulating the same response values from the eigenvalue calculated with each detection filter, and the two data elements are added up. Two LFA256 data are merged to produce 512-sized LAF512 data. For the performance evaluation of the proposed LFA algorithm to reduce the data dimension for the recognition of handwritten numbers, as a result of a comparative experiment, using the PCA technique and AlexNet model, LFA256 and LFA512 showed a recognition performance respectively of 98.7% and 99%.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.6
no.3
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pp.160-169
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2013
Two-stage turbocharging is an important way to raise engine power density, to realize energy saving and emission reducing. At present, turbine matching of two-stage turbocharger is based on MAP of turbine. The matching method does not take the effect of turbines' interaction into consideration, assuming that flow at high pressure turbine outlet and low pressure turbine inlet is uniform. Actually, there is swirl flow at outlet of high pressure turbine, and the swirl flow will influence performance of low pressure turbine which influencing performance of engine further. Three-dimension models of turbines with two-stage turbocharger were built in this paper. Based on the turbine models, mechanism of swirl flow at high pressure turbine outlet influencing low pressure turbine performance was studied and a two-stage radial counter-rotation turbine system was raised. Mechanisms of the influence of counter-rotation turbine system acting on low-pressure turbine were studied using simulation method. The research result proved that in condition of small turbine flow rate corresponding to engine low-speed working condition, counter-rotation turbine system can effectively decrease the influence of swirl flow at high pressure turbine outlet imposing on low pressure turbine and increases efficiency of the low-pressure turbine, furthermore increases the low-speed performance of the engine.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.4
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pp.514-522
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2000
In this thesis, a two-dimensional active phased array antenna without phase shifter is studied for two-dimensional beam scanning. A designed two-dimensional oscillator-type active array antenna, radiation elements and the oscillator circuits were combined with via-hole and coupled by slot on the opposite ground plane. The operating characteristics are analyzed and experimentally demonstrated , The two-dimensional $4\times4$ elements were designed for the proper coupling strengths and coupling phases by adjusting the width, length and offset position of slot-lines. The fabricated active phased array antenna shows the beam shift characteristics capable of scanning from $-17^{\circ}$ to $18^{\circ}$ with respect to broadside in one dimension, from $-5^{\circ}$ to $10^{\circ}$ in two dimension. The experimental results show that it is possible to use the oscillator-type active phased array antenna as a two-dimensional planar array antenna.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.4
no.1
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pp.107-127
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1998
The purpose of this study was to develop an evaluation tool for the quality of nursing care in abdominal surgery patient. The target subjects of the tool were adult patients having abdominal surgery under general anesthesia. Process-outcome framework was selected for the development of the tool in this study. The results were as follows. 1. Nine standards. 40 criteria and 88 indicators were developed. A standard was summary statement of the ideal level of excellencein a dimension of quality of nursing care. which could be evaluated by criteria. Several criteria indicated a specific standard and each criterion could be measured by observable and measurable indicators. 2. The standards were divided into two dimensions. One was process dimension which contained four standards(23 criteria), the other was outcome dimension which contatined five standards(17 criteria). 3. Average CVI was .985 at 9 standards. .947 at 40 criteria. and .987 at 88 indicators. 4. The evaluation tool for the quality of nursing care in abdminal surgery patients was a criterion-referenced tool. And data collection methods of the tool were investigation of patient's record and interview( or questionnaire) with the patients. 5. Interrater reliabilities of the tool were ; r= .7572 (agreement between two raters), and pI=.8487 (intraclass correlation between five raters who rated the 84 patients). 6. Internal consistency reliability ${\alpha}$ was .6194, which was obtained from 32 criteria. Eight criteria were missed in the analyzing process because of data omission. 7. Scores of the process and the outcome dimensions showed significant. but low correlation(r= .3759, p < .001). 8. There were significant differences in total scores between the hospitals and the departments of surgery(F = 15.233. p .0001). There was also significant interaction effect between hospitals and departments to total score(F = 8.396. p = .0001). Construct validity of the toool was verified by the known-group method. these kinds of difference were expected by the nursing experts participated in the study. From these results, more specific patient classification is suggested for the development of evaluation tool of the quallity of nursing care. And indicators to be used for objective measurement for the quality of nursing care must be developed.
This paper shows an optimal design for reinforced concrete rectangular combined footings based on a criterion of minimum cost. The classical design method for reinforced concrete rectangular combined footings is: First, a dimension is proposed that should comply with the allowable stresses (Minimum stress should be equal or greater than zero, and maximum stress must be equal or less than the allowable capacity withstand by the soil); subsequently, the effective depth is obtained due to the maximum moment and this effective depth is checked against the bending shear and the punching shear until, it complies with these conditions, and then the steel reinforcement is obtained, but this is not guaranteed that obtained cost is a minimum cost. A numerical experimentation shows the model capability to estimate the minimum cost design of the materials used for a rectangular combined footing that supports two columns under an axial load and moments in two directions at each column in accordance to the building code requirements for structural concrete and commentary (ACI 318S-14). Numerical experimentation is developed by modifying the values of the rectangular combined footing to from "d" (Effective depth), "b" (Short dimension), "a" (Greater dimension), "${\rho}_{P1}$" (Ratio of reinforcement steel under column 1), "${\rho}_{P2}$" (Ratio of reinforcement steel under column 2), "${\rho}_{yLB}$" (Ratio of longitudinal reinforcement steel in the bottom), "${\rho}_{yLT}$" (Ratio of longitudinal reinforcement steel at the top). Results show that the optimal design is more economical and more precise with respect to the classical design. Therefore, the optimal design presented in this paper should be used to obtain the minimum cost design for reinforced concrete rectangular combined footings.
The effect of small-scale near surface inhomogeneity on Rayleigh wave propagation and dispersion has been investigated in this study using two-dimensional FEM elastic modeling. Various inhomogeneity models with a variety of geometrical shape and embedment depth which exist in homogeneous half-space and two-layered media are considered. Results show that any near surface inhomogeneity greater than one wavelength in terms of minimum wavelength of Rayleigh wave shows dispersion characteristics. Such dispersion effect become stronger as the dimensions of the inhomogeneity increase. The effect of horizontal dimension is more dominant factor governing the dispersion characteristics than vertical dimension. However, the dispersion effect can not be identifiable in seismogram if the horizontal dimension is not wide enough. Nonetheless, even in this case, the existence of inhomogeneity can be inferred by the reflection or transmission event of Rayleigh wave. The results can be expected to provide insights on the behavior of Rayleigh wave which may be helpful for designating field work or new processing scheme to detect near surface inhomogeneity by surface wave method.
In this paper, a numerical study on the evaluation of the redundancy according to the dimension and spacing of cross beams in the composite twin steel plate girder bridges that are generally recognized as a non-redundant load path structures, has been performed. Specifically, a two-lane three-span continuous (40+50+40m) bridge with I-section cross beams which serve as cross bracing, and without a lateral bracing were considered. The material and geometric nonlinear analyses were conducted to evaluate the ultimate loading capacity of the intact and damaged bridge in which one of the two girders is seriously fractured. Through the numerical analyses, it was recognized that there is little difference in redundancy according to the variation of the dimension and spacing of the cross beams for both intact and damaged bridges.
To detect advanced ransomware attacks with machine learning-based models, the classification model must train learning data with high-dimensional feature space. And in this case, a 'curse of dimension' phenomenon is likely to occur. Therefore, dimensionality reduction of features must be preceded in order to increase the accuracy of the learning model and improve the execution speed while avoiding the 'curse of dimension' phenomenon. In this paper, we conducted classification of ransomware by applying three machine learning models and two feature extraction techniques to two datasets with extremely different dimensions of feature space. As a result of the experiment, the feature dimensionality reduction techniques did not significantly affect the performance improvement in binary classification, and it was the same even when the dimension of featurespace was small in multi-class clasification. However, when the dataset had high-dimensional feature space, LDA(Linear Discriminant Analysis) showed quite excellent performance.
Two-Color photoelectric observations were made at Flower and Cook Observatory, University of Pennsylvania. Since the spectroscopic elements are available for the system, derivation of an absolute physical dimension is now expected to be feasible. Results of computation of the orbital elements lead to a fact that the system shows an annular eclipse rather than a partial which is a finding reported by Shapley.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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