Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.233-236
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2000
The acoustical response of fish depends on size and physical structure na, most important, on the presence or absence of a swimbladder. Acoustic scattering models for swimbladdered fish represent a fish by an ideal pressure-release surface having the size and shape as the swimbladder. Target strength experiments of red seabream (Chrysophrys major) have been conducted using 38 (split-beam), 120 (split-beam) and 200kHz (dual-beam) frequencies. At each start of each experiment, the live fish are placed in the cage at the surface, then the cage is lowed to about $4{\cal}m$ depth where it remains during the measurements. To test the acoustic models, predictions of target strength based on swimbladder morphometries of 10 red seabream offish total length from $103{\cal}mm{\;}to{\;}349{\cal}mm$ ($3 <$TL/\lambda$ < 45)are compared with conventional target strength measurements on the same, shock-frozen immediately after caged experiments. X-ray was projected along dorsal aspect to know the morphological construction of swimbladder. and fish body. At high frequencies, Helmholtz-kirchhoff(HK) approximation would greatly enhance swimbladdered fish modeling. Sound scattering model [HK-ray approximation model] for comparison to experimental target strength data was used to model backscatter measurements from individual fish. The scattering data can be used in the inverse method along with multiple frequency sonar systems to investigate the adequacy of classification and identification of fish
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.166-166
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2017
모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.631-634
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2006
The national standard physique research of Korea is being conducted every 5$\sim$6 year term after its first research was started in 1979. The result of the national physique research was reflected in manufactured goods design of allied industries such as clothing, shoes, furniture. In this thesis, we measured anthropometry value for every bodily figurative classification after dividing users according to gender, age, bodily figure using the result of the national standard physique research. We constructed 3D character through the process of analyzing interrelation of measured anthropometry and measuring representative category. For the process for organization, we measured anthropometry which can express sports action of golf, tennis and etc effectively. We made it by presenting measurement which is able to form each type of 3D character after the category was decided. Quantitative and objective valuation for posture and action became possible by developing visible information offer and posture action analysis protocol in theoretical approach for analysis of posture and action in sports.
While institutional matters such as improvement on Basic Guidelines for Construction Safety are greatly concerned to reduce falling accidents at construction sites, there are short of studies on how to practically predict accident signs at construction sites and to preemptively prevent them. As one of existing accident prevention methods, it was attempted to build the early warning system based on standardized accident scenarios to control the situations. However, the investment cost was too high depending on the site situation, and it did not help construction workers directly since it was developed to mainly provide support operational work support to safety managers. In the long run, it would be possible to develop the augmented reality based accident prevention method from the worker perspective by extracting product information from BIM, visually rendering it along with site installation materials term and comparing it with the site situation. However, to make this method effective, the BIM model should be implemented first and the technology that can promptly process site situations should be introduced. Accordingly, it is necessary to identify risk signs through lightweight image processing to promptly respond only with currently available resources. In this study, it was intended to propose the system concept that identified potential risk factors of falling accidents by histogram equalization, which was known as the fastest image processing method presently, used visual words, which could enhance model classification by wording image records, to determine the risk factors and notified them to the work manager.
Purpose. Because traditional statistics approach had limitations in learning future forecasting and major factors causing occupational injuries in each industry, this paper develops a model forecasting and evaluating occupational injury rate by using a system dynamics model through the analysis of the industry injury statistics and the project for industry injury prevention. Method. The model of this paper consists of 12 total models such as a model of employees, of industrial disaster victims, of injury rate, etc.; In the analysis of firm size, it is classified and developed according to 12 groups on the basis of the number of employees, and in the analysis of industrial classification, it is done according to 10 total business fields such as manufacturing business, construction one, etc. Results. This paper suggests the methodology which forecasts industry injury rate by business field and size on the basis of developed model, and evaluates an industry injury prevention project from various angles. Conclusions. This paper deduced problem through the analysis of an industry injury by business fields and a comparative analysis of foreign cases, and analyzed to affect industry injury prevention by industry. And it also analyzed actual condition of industry injury, and did a difference in the level of safety consciousness according to the general characteristics of workers and occupational safety and health education related characteristics. In result, this paper suggests that analyzing occupational injury related factors, a safety budgetary allocation, and industry injury related factors can reduce illness costs such as employees' injury and medical care, and also assist cost for a disability.
In this paper, we proposed the content-based music information retrieval technique using some MPEG-7 low-level descriptors. Especially, pitch information and timbral features can be applied in music genre classification, music retrieval, or QBH(Query By Humming) because these can be modeling the stochasticpattern or timbral information of music signal. In this work, we restricted the music domain as O.S.T of movie or soap opera to apply broadcasting system. That is, the user can retrievalthe information of the unknown music using only an audio clip with a few seconds extracted from video content when background music sound greeted user's ear. We proposed the audio feature set organized by MPEG-7 descriptors and distance function by vector distance or ratio computation. Thus, we observed that the feature set organized by pitch information is superior to timbral spectral feature set and IFCR(Intra-Feature Component Ratio) is better than ED(Euclidean Distance) as a vector distance function. To evaluate music recognition, k-NN is used as a classifier
In this paper, we propose a method for simplifying the modeling of 'walk' for various instances of quadruped and easily extending the model of 'walk' for the instance of new subordinate class which is not defined in the original class hierarchy by using the sophisticatedly modeled 'walk' of quadruped. To achieve this method, we apply the analyzed pattern of walk and classification according to the structural similarity of quadruped studied in the previous researches to the class hierarchy and propose a method for inheriting the actions of super class. This paper model the 'walk' of quadruped by concertizing the characteristics of quadruped and defining the necessary factors and appropriate domains in terms of parameters of 'walk' and apply the model to the horse and cow, typical instances of quadruped.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2003.05a
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pp.134-140
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2003
The national standard physique research of Korea is being conducted every 5∼6 year term after its first research was started 1979, the fourth research was conducted in 1997. The result of the national physique research was reflected in manufactured goods design of allied industries such as clothing , shoes, furniture. In this thesis, we measured anthropometry value for every bodily figurative classification after dividing users according to gender, age, bodily figure using the result of the national standard physique research. We constructed 3D character through the process of analyzing interrelation of measured anthropometry and measuring representative category. For the process for organization, we measured anthropometry which can express sports action of golf, tennis and etc effectively. We made it by presenting measurement which is able to form each type of 3D character after the category was decided. Quantitative and objective valuation for posture and action became possible by developing visible information offer and posture action analysis protocol in theoretical approach for analysis for analysis of posture and action in sports.
Kim, Seong-In;Yoo, Seok;Myung, Ro-Hae;Kim, Sheung-Kown
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.11
no.1
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pp.65-93
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2005
Expert system implementation of human expert's diagnosis in art psychotherapy requires extensive knowledge on: (1) characteristics in a drawing; (2) psychological symptoms in a client; (3) relationships between the characteristics and the symptoms; (4) decision process; (5) knowledge elicitation and aquisition methods. Experts from many different fields provide such knowledge, ranging from art therapists who is on the spot, psychiatrists, psychologists, artists to knowledge engineers who know how to implement the decision system to a computer. The problems that make the implementation difficult are the expert's complex decision process and the ambiguity, the inconsistency and even the contradiction in the huge volume of the knowledge. Modeling the expert's decision process, we develope a framework of the system and then analyze and classify the knowledge. With the proposed classification, we present a suitable method of knowledge elicitation and aquisition. Then, we describe the subsets of knowledge in a unified structure using the ontology concept and Protege 2000 as a tool. Finally, we apply the system to a real case to show its usability and suitability.
One of the standard procedures of discontinuity survey is the joint set identification from the population of field orientation data. Discontinuity set identification is fundamental to rock engineering tasks such as rock mass classification, discrete element analysis, key block analysis. and discrete fracture network modeling. Conventionally, manual method using contour plot had been widely used for this task, but this method has some short-comings such as yielding subjective identification results, manual operations, and so on. In this study, the method of discontinuity set identification using genetic algorithm was introduced, but slightly modified to handle the orientation data. Finally, based on the genetic algorithm, we developed a FORTRAN program, Genetic Algorithm based Clustering(GAC) and applied it to two different discontinuity data sets. Genetic Algorithm based Clustering(GAC) was proved to be a fast and efficient method for the discontinuity set identification task. In addition, fitness function based on variance showed more efficient performance in finding the optimal number of clusters when compared with Davis - Bouldin index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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