A Gauss map of m-dimensional distribution on a Riemannian manifold M is called a harmonic Gauss map if it is a harmonic map from the manifold into its Grassmann bundle $G_m$(TM) of m-dimensional tangent subspace. We calculate the tension field of the Gauss map of m-dimensional distribution and especially show that the Hopf fibrations on $S^{4n+3}$ are the harmonic Gauss map of 3-dimensional distribution.
A power distribution facility map is drawn on cadastral map. Besides, grid lines are added on the map for sectionalization. For automatic recognition of the map, we first extract recognizing regions. In this paper, we propose an extraction method of recognizing regions by partially extending thinned image. The proposed method is consist of three phases, binarization phase, thinning phase and partial extending phase. The first phase generate a binary image using threshold value which is obtained by histogram analysis. The binary image contains many part of recognizing regions, but not all. The second phase generate thinned image which is generated by appling thinning operator to the binary image. And the third phase extends thinned image from terminal point until satisfying termination condition. The proposed method is tested on several power distribution facility maps, and the results are presented.
본 논문에서는 대상자의 체력상태에 따른 군집과 운동처방 과정 전반을 시각화 하는 방법을 비쥬얼패스맵이라 명명하고, 비쥬얼패스맵을 이용하여 운동처방사의 처방과정을 시각화하는 것을 목표로 한다. 비쥬얼패스맵은 대상자의 체력상태에 따른 군집 분포, 대상자의 현재 상태와 목표 상태, 운동처방에 따라 어떤 군집에 속하게 될지를 보여준다. 그래서 비쥬얼패스맵은 운동처방 안에 따라 현재 상태에서 목표 상태에 이르기까지의 경로를 나타내게 된다. 비쥬얼패스맵에서 대상자의 특성 간 군집을 표현하기 위해 인공신경망 SOM을 이용했고, 일반인 1,500명의 체력검사 결과값, 비만도, 나이 정보를 학습하여 군집형태를 시각화했다. 또한 운동처방사의 운동처방 자료를 이용하여 운동처방 과정을 비쥬얼패스맵으로 시각화했다.
The purpose of this study is to verfify a more effecive techique for calculating geothermal gradient. this study examines 370 data of temperature-logging having been collected since 1985. The daya are divided into three different grades grades according to the type of temperature-depth plots: 204 data show typical linear gradient (Grade A); 126 data do not explicitily show the gradient becase of various external effects such as water flow (Grade B); and the rest 40 data do not show the gradient at all (Grade D). The new technique for calculating geothermal gradient is to be required to use Greade-B data more effctiviely. This new technique includes (1) calculating the independer depth of atmospheric temperature in the earth; (2) drawing a distribution map of subsurface tempurature by using the distribution map of subsurface temperature by using Grade-A data at the independent depth; and (3) recalculating geothermal gradient of Grade-B data by using the distrbution map of subsurface temperature, borehole depth, and bottom temperature of Grade-B data by using the distribution map of subsurface temperature, borehole depth, and bottom temperature of Grade-B data. As a result, 330 data-both Grade-A and Grade-B data--can be used to draw a distribution map of hot spradient. The map clearly distinguishes anomaly areas, and helps interpret their relations to the distribution of hot springs, geology, geological structures, and geophysical anomaly areas. These new results reveal that the average of geothermal in south Korea is 25.6$^{\circ}C$/km, when calculated to the Kriging method.
It is essential to estimate the vehicle localization for an autonomous safety driving. In particular, since LIDAR provides precise scan data, many studies carried out to estimate the vehicle localization using LIDAR and pre-generated map. The road marking always exists on the road because of provides driving information. Therefore, it is often used for map information. In this paper, we propose to generate the Gaussian mixture map based on road-marking information and localization method using this map. Generally, the probability distributions map stores the single Gaussian distribution for each grid. However, single resolution probability distributions map cannot express complex shapes when grid resolution is large. In addition, when grid resolution is small, map size is bigger and process time is longer. Therefore, it is difficult to apply the road marking. On the other hand, Gaussian mixture distribution can effectively express the road marking by several probability distributions. In this paper, we generate Gaussian mixture map and perform vehicle localization using Gaussian mixture map. Localization performance is analyzed through the experimental result.
In order to simulate OLED evaporation process, modeling of directional distribution of the vaporized organic materials, film thickness distribution profile and pattern-mask shadow effect are required In accordance with many literatures; all of them except shadow effect modeling are studied and developed. In this paper, modeling algorithm of evaporation shadow is presented for process simulation of full-color OLED evaporating system. In OLED evaporating process the offset position of the point cell-source against the substrate rotation axis and the usage of the patterned mask are the principal causes for evaporation shadow. For geometric simulation of shadow using z-map, the film thickness profile, which is condensed on a glass substrate, is converted to the z-map data. In practical evaporation process, the glass substrate is rotated. This physical fact is solved and modeled mathematically for z-map simulation. After simulating the evaporation process, the z-map data can present the shadow-effected film thickness profile. Z-map is an efficient method in that the cross-sectional presentations of the film thickness profile and thickness distribution evaluation are easily and rapidly achieved.
A power distribution facility map is composed of distribution facility information regions, cadastral regions and grid lines. In this map, our goal is automatic interpretation of power distribution region. For the goal, it is the first work to extract the power distribution facility region. In this paper, we propose a method to extract power distribution facility regions. The proposed method is consist of two phases, binarization phase and extending phase. The first phase generate a power distribution facility image using threshold value. The image contains many part of power distribution facility regions, but not all. The second phase extends thinned image which is generated by appling thinning operator to the power distribution facility image.
대기오염을 관리하기 위해서는 대기오염 농도와 함께 대기오염 배출량의 공간분포가 정확히 산정되어야 한다. 기존의 대기오염 분포도에서는 토지이용 분류도의 해상도(rdsolution)가 낮아 같은 위치에서 오염원별 토지이용이 중복되었기 때문에 배출량의 정확한 공간분포를 산정할 수 없었다. 본 연구에서는 토지이용분류도를 고해상도(28.5m x 28.5m)로 작성하므로써 이것이 배출량의 공간분포 산정과 대기오염농도의 추정에 미치는 영향을 파악하였는데, 결과를 요약하면 다음과 같다. GIS를 이용하여 비교적 고해상도(28.5m x 28.5m)의 토지이용 분류도를 작성하므로써 점 및 선 오염원이 면 오염원과 동일한 지점에서 중보되지 않도록 토지이용을 효율적으로 반영할 수 있었다. 서울지역에 대해 기존으 방법으로 작성된 배출량 분포도와 본 연구에서 작성된 배출량 분포도를 이용하여 대기오염 농도를 추정(TCM-2모형을 이용)한 결과 본 연구에서 작성한 배출량 분포도에 의한 대기오염 농도의 추정지가 자동측정망의 실측치에 근접함을 알 수 있었다.
Kimchi cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. In particular Kimchi cabbages in a highland area are very sensitive to the fluctuations in supply and demand. Yield variability due to growth conditions dictates the market fluctuations of Kimchi cabbage price. This study was carried out to understand the distribution of the highland Kimchi cabbage growth status in Anbandeok. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of the main producing districts of highland Kimchi cabbage. The highland Kimchi cabbage status map of each growth factor was obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and field survey data. Six status maps include UAVRGB image map, normalized difference vegetation index (NDVI) distribution/anomaly map, Crop distribution map, Planting/Harvest distribution map, Growth parameter map and Growth disorder map. As a result, the highland Kimchi cabbage status maps from May 31 to Sep. 6 in 2016 were presented to show spatial variability in the field. The benefits of the highland Kimchi cabbage status map can be summarized as follows: crop growth monitoring, reference for field observations and survey, the relative comparison of the growth condition in field scale, evaluation of growth in comparison of average year, change detection of annual crops or planting areas, abandoned fields monitoring, prediction of harvest season etc.
For a broad class of discrete-time FIFO queueing systems with D-MAP (discrete-time Markovian arrival process) arrivals, we present a distributional Little's law that relates the distribution of the stationary number of customers in system (queue) with that of the stationary number of slots a customer spends in system (queue). Taking the multi-server D-MAP/D/c queue for example, we illustrate how to utilize this relation to get the desired distribution of the number of customers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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