The characteristics of heat transfer and pressure drop through tubes has been investigated experimentally for a compound heat transfer enhancement. The test tubes were spirally indented tubes with wire coil inserts which had a various combinations of pitch and helix angles. Pure water was used as working fluids for the experiments, Heat transfer coefficients and friction factors of the test tubes were evaluated from the values of measured temperatures, flow rates and pressure drops. An performance evaluation was performed to find an optimal combination of spirally indented tubes with wire coil inserts. When the helix angle of wire coil insert are $71^{\circ}-72^{\circ}$, the best heat transfer enhancement was shown. The friction factor was 9 - 13 times higher than those in smooth tubes, and the heat transfer was enhanced a maximum of 500%.
The vehicle license plate recognition (VLPR) system analyzes and monitors the speed of vehicles, theft of vehicles, the violation of traffic rules, illegal parking, etc., on the motorway. The VLPR consists of three major parts: license plate detection (LPD), license plate character segmentation (LPCS), and license plate character recognition (LPCR). This paper presents an efficient method for the LPCS and LPCR of Korean vehicle license plates (LPs). LP tilt adjustment is a very important process in LPCS. Radon transformation is used to correct the tilt adjustment of LP. The global threshold segmentation method is used for segmented LP characters from two different types of Korean LPs, which are a single row LP (SRLP) and double row LP (DRLP). The cross-correlation matching method is used for LPCR. Our experimental results show that the proposed methods for LPCS and LPCR can be easily implemented, and they achieved 99.35% and 99.85% segmentation and recognition accuracy rates, respectively for Korean LPs.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
제5권4호
/
pp.310-315
/
2005
This paper proposes a fast optimization method by combining queen-bee evolution and derivative evaluation in genetic algorithms. These two operations make it possible for genetic algorithms to focus on highly fitted individuals and rapidly evolved individuals, respectively. Even though the two operations can also increase the probability that genetic algorithms fall into premature convergence phenomenon, that can be controlled by strong mutation rates. That is, the two operations and the strong mutation strengthen exploitation and exploration of the genetic algorithms, respectively. As a result, the genetic algorithm employing queen-bee evolution and derivative evaluation finds optimum solutions more quickly than those employing one of them. This was proved by experiments with one pattern matching problem and two function optimization problems.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제16권4호
/
pp.258-263
/
2018
Color Doppler sonography is a useful tool for examining blood flow and related indices. However, it should be done by well-trained operator, that is, operator subjectivity exists. In this paper, we propose an automatic blood flow area extraction method from brachial artery that would be an essential building block of computer aided color Doppler analyzer. Specifically, our concern is to examine hypertension suspicious (prehypertension) patients who might develop their symptoms to established hypertension in the future. The proposed method uses fuzzy C-means clustering as quantization engine with careful seeding of the number of clusters from histogram analysis. The experiment verifies that the proposed method is feasible in that the successful extraction rates are 96% (successful in 48 out of 50 test cases) and demonstrated better performance than K-means based method in specificity and sensitivity analysis but the proposed method should be further refined as the retrospective analysis pointed out.
This paper intends to introduce a near-tip grid refinement and to explore its usefulness in the crack analysis by the natural element method (NEM). As a sort of local h-refinement in FEM, a NEM grid is locally refined around the crack tip showing the high stress singularity. This local grid refinement is completed in two steps in which grid points are added and Delaunay triangles sharing the crack tip node are divided. A plane-state plate with symmetric edge cracks is simulated to validate the proposed local grid refinement and to examine its usefulness in the crack analysis. The crack analysis is also simulated using a uniform NEM grid for the sake of comparison. The near-tip stress distributions and SIFs that are obtained using a near-tip refined NEM grid are compared with the exact values and those obtained using uniform NEM grid. The convergence rates of global relative error to the total number of grid points between the refined and non-refined NEM grids are also compared.
In this paper, we presented the experimental basis for the theoretical background and robustness of the Convolutional Neural Network for object recognition based on artificial intelligence. An experimental result was performed to visualize the weighting filters and feature maps for each layer to determine what characteristics CNN is automatically generating. experimental results were presented on the trend of learning error and identification error rate by checking the relevance of the weight filter and feature map for learning error and identification error. The weighting filter and characteristic map are presented as experimental results. The automatically generated characteristic quantities presented the results of error rates for moving and rotating robustness to geometric changes.
International journal of advanced smart convergence
/
제9권4호
/
pp.192-197
/
2020
In this study, we try to find ways to recognize face recognition more stably and to improve the effectiveness and reliability of face recognition. In order to improve the face recognition rate, a lot of data must be used, but that does not necessarily mean that the recognition rate is improved. Another criterion for improving the recognition rate can be seen that the top/bottom of the recognition rate is determined depending on how accurately or precisely the degree of classification of the data to be used is made. There are various methods for classification analysis, but in this study, classification analysis is performed using a support vector machine (SVM). In this study, feature information is extracted using a normalized image with rotation information, and then projected onto the eigenspace to investigate the relationship between the feature values through the classification analysis of SVM. Verification through classification analysis can improve the effectiveness and reliability of various recognition fields such as object recognition as well as face recognition, and will be of great help in improving recognition rates.
Melanoma is a skin cancer that starts in pigment-producing cells (melanocytes). The death rates of skin cancer like melanoma can be reduced by early detection and diagnosis of diseases. It is common for doctors to spend a lot of time trying to distinguish between skin lesions and healthy cells because of their striking similarities. The detection of melanoma lesions can be made easier for doctors with the help of an automated classification system that uses deep learning. This study presents a new approach for melanoma classification based on an ensemble of deep convolution neural networks and a Log-Gabor filter. First, we create the Log-Gabor representation of the original image. Then, we input the Log-Gabor representation into a new ensemble of deep convolution neural networks. We evaluated the proposed method on the melanoma dataset collected at Yonsei University and Dongsan Clinic. Based on our numerical results, the proposed framework achieves more accuracy than other approaches.
본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.
Multigrid methods for two first-order system least squares (FOSLS) using bilinear finite elements are developed for the pure traction problem of planar linear elasticity. They are two-stage algorithms that first solve for the gradients of displacement, then for the displacement itself. In this paper, concentration is given on solving for the gradients of displacement only. Numerical results show that the convergences are uniform even as the material becomes nearly incompressible. Computations for convergence rates are included.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.