The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.5
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pp.848-860
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1994
Generally, to get the minimum distance between two arbitrary shapes that are composed of circular arcs and lines, we must calculate distances for all the possible pairs of the components from two given shapes. In this paper, we propose an efficient method for the minimum distance problem between two shapes by using their structural features after extracting the reduced component lists which are essential to calculate the minimum distance considering the relationship of shape location. Even though the reduced component lists may contain all the components of the shapes in the worst case, in the average we can reduce the required computation much by using the reduced component lists. This method may be efectively applied to calculating the minimum distance between two shapes which are generated by the CAD tool, like in the nesting system.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.3
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pp.505-514
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2012
This study is for effectiveness of golf skills to average score using path analysis in Professional golf association. The variables in this study were that seven independent variable were driving accuracy, green in regulation, driving distance, sand save ratio, scrambling, putting average, and two endogenous variables were birdie average, bogey average, and dependent variable was the scoring average. To analyze these variables, path analysis was used through AMOS 18.0 program and Alpha level sets at.05. As the result, the final model had significant goodness-of-fit (GFI=.989, RMSEA=.044, TLI=.991, CFI=.998) and showed that green in regulation, driving distance, sand save ratio, scrambling, and putting average significantly affected average score directly. Especially, the scrambling was the highest affectation to average score and the sand save ratio was the lowest affectation to the average score.
This study was researched the external ocular structure on the korean young age. The results was as follows; 1. On the distance of innercanthus, the average length was 38-40 mm. In the twenties age, the male was longer then the female. 2. On the length of palpebral fissure, the average length was 35-37 mm and right and left eye was similar results. But, the male was longer than the female. 3. On the width of palpebral fissure, the average width was 7-8mm and the male and female was similar results. 4. At the near distance, the average PD was 29-33 mm, but in the twenty age, the left eye of male was longer than the right eye. On the other hand, In the female, the results was reverse. 5. At the distance, the average PD was 31-32 mm, But, In the teens, the male and female was similar results. On the other hand, In the twenties age, the male was longer than the female.
Purpose : Average humeral head retroversion was showed significant wide range from literatures based on variable measuring technique, We performed computed tomography(CT) study in an effort to define the specific anatomy relationships and evaluate their use. Materials and Methods : Two hundreds shoulders and distal humeri CT scan with no known pathology were examined. The study population was divided to 10 groups by gender and age (from third to seventh decade). The number of each group was twenty. Retroversion of proximal humerus and glenoid were measured using the lines that were connected the central axis of humeral head, central points of the humeral epicondyles paralleling to the trochlea, paralled to the glenoid surface, midpoint between the transverse glenoid diameter and medial edge of the scapular. We also measured the bicipital groove distance from the humeral central axis and scapulothoracic angle. Results: Retroversion of proximal humerus was highly variable, ranging in this study from 13 to 58 degrees(mean 28.73) These values correlated with sex, not age, height or hand dominance. Glenoid retroversion at the inferior sections showed average 1.3 degree, did not signigicant differences. The central axis was an average of l0mm(5-15mm) posterior to the posterior margin of the bicipital groove. Scapulothoracic angle was average 43 degrees(25-53 degrees) Conclusion: Anatomical reconstruction of retroversion angle should be individualized and bicipital groove could be useful as landmark for the lateral fin of the prosthesis to be positioned an average of 10mm posteriorly.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.10
no.2
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pp.27-35
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2022
Purpose : The purpose of this study is to analyze the correlation between the TPI Level 1 test and the performance of KPGA professional golf players. Methods : In 2019, 30 KPGA golf players attempted in the TPI Level 1 test. Their performance was then compared with the test based on the players' aggregated official records on the KPGA website, The most meaningful prize money ranking, average driving distance, fairway landing rate, and average number of putts were considered to evaluate their performance. Additionally, to obtain the average value of the players' accumulated records, the period from the first game in March 2019 to the end of October was considered. Results : The criterion for the difference between the upper group and the lower group was set based on the 9 points of the TPI Level 1 test, which showed the most significant difference. The prize money ranking stood at 63.00±51.77 in the upper group and 113.92±68.79 in the lower group in the TPI Level 1 test, the difference was significantly higher (p<.05) for the upper group (p<.05). The average driving distance was 286.15±10.06 yds for the upper group and 277.39±8.49 yds for the lower group, group, with the driving distance significantly higher in the upper group (p<.05). Further, the average number of putts for the upper group was 1.81±.02 and 1.85±.04 for the lower group, indicating a significant difference. Conclusion : A higher TPI Level 1 test score is likely to have a positive effect on performance.. As a result of the statistical values of this study, it was found that players must possess at least 9 out of 17 types of physical abilities Therefore, it can be considered that training and intervention to acquire these physical abilities are essential.
This paper proposes remotely sensed image classification method by fuzzy c-means clustering algorithm using average intra-cluster distance. The average intra-cluster distance acquires an average of the vector set belong to each cluster and proportionates to its size and density. We perform classification according to pixel's membership grade by cluster center of fuzzy c-means clustering using the mean-values of training data about each class. Fuzzy c-means algorithm considered membership degree for inter-cluster of each class. And then, we validate degree of overlap between clusters. A pixel which has a high degree of overlap applies to the maximum likelihood classification method. Finally, we decide category by comparing with fuzzy membership degree and likelihood rate. The proposed method is applied to IKONOS remote sensing satellite image for the verifying test.
With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1, 2, 3, 4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.1
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pp.25-31
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2017
The indoor location based service proposed in the study was assigned to target a moving user. Positioning in the outdoor environment is accurate while using GPS. However, in an indoor environment, positioning is inaccurate and difficult. In order to overcome this, studies of various techniques for positioning based on wireless communication such as Wi-Fi, Zigbee and Bluetooth are being performed. The RSSI value and the delivery signal of the bluetooth beacon are measured according to the distance, and to a database. It was applied calculating the value for the average RSSI and the RSSI filtering feedback. Filtering is used to reduce the error of the RSSI values that are measured at long distance. When average and feedback filtering coefficient are set with 0.5, irregular and highly RSSI values are decreased. As the distance increases, the range of error is confirmed to have a reduction when using a distance calculation correction algorithm. Finally, when using the RSSI measurement results filtering, it corrects an unstable signal. Also, the distance correction algorithm is used to reduce a range of errors.
The distributions of average water color and the transparency in the seas around Korea show two patterns: the one is the East Sea and the South Ses, the other is the Yellow Sea. In the East Sea and the South Sea, the water colors C$\sub$E/ in Forel scales change from green to greenish blue with distance x in miles from the seashore, an average color is bluish green, 3.7 in Forel scales, and the relationship is given by C$\sub$E/ = 5e$\^$-0.056.root.x; an average transparency is 15m and the transparency T$\sub$E/ shows following formula with distance x, E$\sub$E/=0.9.root.x+10. In the Yellow Sea, the water color C$\sub$Y/ changes from green yellow to bluish green with distance, an average color is light green, 5.6 in Forel scales, and the relationship is given by C$\sub$Y/= 8.5e$\^$-0.086.root.x; an average transparency is 7m, the farther it is from the seashore, the deeper transparency T$\sub$Y/ is as following, T$\sub$Y/=1.2 .root.x+1. Along the seashore, the transparency T$\sub$Y/ is only 10% that of the East Sea and the South Sea. The distributions of the water color and the transparency by depth change in values within the continental shelf. The water color in Forel scales decreases with the distance from the seashore and depth; the transparency increases with the distance and depth. They are caused by suspended particles, especially suspended clay, and it is the major factor in the change in color and transparency, particularly in the Yellow Sea. In September, the sea water is the clearest in the seas around Korea, transparency shows the maximum and water color the minimum in forel scales. The water color shows green yellow when transparency is 1m, green at 10m, and greenish blue at 20m. the relationship between the water color and the transparency shows an exponential distribution as following, C=9e$\^$-kT/, k=0.0625m$\^$-1/. This formula agrees with calculated formulas between the water color and the transparency from the emprircal formulas C$\sub$E/ and T$\sub$E/, C$\sub$Y/ and T$\sub$Y.
Previous existing vocabulary recognition programs calculate general vector values from a database, so they can not process phonemes that form during a search. And because they can not create a model for phoneme data, the accuracy of the Gaussian model can not secure. Therefore, in this paper, we recommend use of the Bhattacharyya distance measurement method based on the features of the phoneme-thus allowing us to improve the recognition rate by picking up accurate phonemes and minimizing recognition of similar and erroneous phonemes. We test the Gaussian model optimization through share continuous probability distribution, and we confirm the heighten recognition rate. The Bhattacharyya distance measurement method suggest in this paper reflect an average 1.9% improvement in performance compare to previous methods, and it has average 2.9% improvement based on reliability in recognition rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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