Fragmented urban forests, as green islands within urban area, are the primary habitats for a vast number of different organisms inhabiting large cities. The areas of the urban forests are usually small, and hence, the proportion of the forest edge is relatively high. It is therefore expected that overall butterfly diversity may be lower than that of suburban or rural forests, and that those of grassland species, forest edge species, and generalist species with a wider niche breadth may be richer. Butterflies were surveyed weekly by the line transact method in order to characterize the butterfly community of the Hongneung Forest, a fragmented urban forest in Seoul. Butterfly richness of the study forest is much lower than those of main forests around or in Seoul. Grassland species, forest edge species, and generalist species were found to be richer, which was in agreement with the expected patterns of urban butterfly communities. Also, an endangered species, Spindasis takanonis, was observed in the Hongneung Forest, showing that urban forests play important roles for conservation of rare species.
This study proposes a method for segmentation and recognition of traffic signs using shape information and edge image in real image. It first segments traffic sign candidate regions by connected component algorithm from binary images, obtained by utilizing the RGB color ratio of each pixel in the image, and then extracts actual traffic signs based on their symmetries on X- and Y-axes. Histogram equalization is performed for unsegmented candidate regions caused by low contrast in the image. In the recognition stage, it utilizes shape information including projection profiles on X- and Y-axes, moment, and the number of crossings and distance which concentric circular patterns and 8-directional rays from region center intersects with edges of traffic signs. It finally performs recognition by measuring similarity with the templates in the database. It will be shown from several experimental results that the system is robust to environmental factors, such as light and weather condition.
In this study, the acoustical properties of micro-speaker had been studied as a function of diaphragm patterns. The diaphragm was divided into two sections, such as edge and dome sides. The pattern change at each side affected the tensile strength of diaphragm. As a result, the resonance frequency was varied with the change. With increasing the number of pattern at the edge side, it was increased at the first, but it reversed to the exponential decrease of that. It increased due to the increase of tensile strength to be caused by using "U" type of drill and whirlwind pattern, and decreasing of drill angle at the edge side. However, it was decreased due to the decrease of tensile strength to be by increasing the number of radiation pattern and dome hight, and decreasing the dome radius at the dome side.
Many researchers have argued about the relationship between information structure and intonation. Their results can be summarized in three main points: the intonation of topic and focus in English information structures is implemented as i) a pitch accent, ii) a tune (a pitch accent + (an) edge tone(s)), or iii) a boundary tone. The purpose of this paper is to study various intonational patterns of topic and focus in English information structures, using natural conversations. In this paper, the types of topics and foci are divided, based on contrastiveness. The topics are classified as five non-contrastive and four contrastive topics. The foci are classified as neutral focus, informational focus, and contrastive focus. The results show that the intonation of the topic in English information structures is mainly implemented as a pitch accent, except for the type of the pronoun topic (Lp) which is not implemented as a pitch accent or a tune. However, the intonation of the focus is implemented as a tune in the neutral focus (Fn) and as a pitch accent or a tune in the informational focus (Fi) and the contrastive focus (Fe). In our discussion and conclusion, we suggest that it is not always true that for the meaning of contrast, the topic or the focus is represented as a $L+H^{\ast}$ pitch accent, which has been the main contrastive intonation from earlier studies.
The interfacial hydrodynamic issues in the screen printing are experimentally investigated by using model inks that are prepared by dispersing alumina nanoparticles in water. The printing patterns of the inks that are passed through differing geometrical shapes of screen on solid surfaces with differing wettability are not solely determined by the pattern on the screen. The dynamic contact angle cannot solely explain the physics of the problem, either. The difference between the screen and printing patterns was not the same for concave and convex corners. Especially the elasticity of ink affects the edge shape.
This study was related with the effect of elevated temperature on the tensile strength of edge-cut samples. There was a different tensile strength behavior of uncut samples and pre-cut samples under different test temperatures. Tensile strength of uncut sample decreases with increasing test temperature. When pro-cut size(C) is larger than critical cut size($C_{cr}$), tensile strength or pre-cut specimen at $80^{\circ}C$ is higher than that of pre-cut specimen at room temperature (RT). Test specimens under $80^{\circ}C$ condition exhibited more secondary cracks at the crack tip region compared to room temperature conditions. However, secondary cracks of pre-cut specimens are not clearly developed at $110^{\circ}C$. Differences in tensile strength induced by different test temperature seem to be responsible for the strain-induced crystallization and micro-cracking patterns.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2011.05a
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pp.6.1-6.1
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2011
Nanoscale block copolymer (BCP) patterns have been pursued for applications in sub-30 nm nanolithography. BCP self-assembly processing is scalable and low cost, and is well-suited for integration with existing semiconductor fabrication techniques. However, one of the major technical challenges for BCP self-assembly is limited tunability in pattern geometry, dimension, and functionality. We suggest methods for extending the degree of tunability by choosing highly incompatible polymer blocks and utilizing solvent vapor treatment techniques. Siloxane BCPs have been developed as self-assembling resists due to many advantages such as high etch-selectivity, good etch-resistance, long-range ordering, and reduced line-edge roughness. The large incompatibility leads to extensive degree of pattern tunability since the effective volume fraction can be easily manipulated by solvent-based treatment techniques. Thus, control of the microdomain size, periodicity, and morphology is possible by changing the vapor pressure and the mixing ratio of selective solvents. This allows a range of different pattern geometry such as dots, lines and holes and critical dimension simply by changing the processing conditions of a given block copolymer without changing a polymer chain length. We demonstrate highly extensive tunability (critical dimension ~6~30 nm) of self-assembled patterns prepared by a siloxane BCP with extreme incompatibility.
This paper presents an effective pattern classification model by designing an artificial neural network based pattern classifiers for face recognition. First, a RGB image inputted from a frame grabber is converted into a HSV image which is similar to the human beings' vision system. Then, the coarse facial region is extracted using the hue(H) and saturation(S) components except intensity(V) component which is sensitive to the environmental illumination. Next, the fine facial region extraction process is performed by matching with the edge and gray based templates. To make a light-invariant and qualified facial image, histogram equalization and intensity compensation processing using illumination plane are performed. The finally extracted and enhanced facial images are used for training the pattern classification models. The proposed H-ART2 model which has the hierarchical ART2 layers and F-LVQ model which is optimized by fuzzy membership make it possible to classify facial patterns by optimizing relations of clusters and searching clustered reference patterns effectively. Experimental results show that the proposed face recognition system is as good as the SVM model which is famous for face recognition field in recognition rate and even better in classification speed. Moreover high recognition rate could be acquired by combining the proposed neural classification models.
Geological structures such as fault and fracture patterns provide important information about preliminary exploration of mineralized areas and geological characterization. They may be recognized and interpreted from satellite images as line-like features usually referred to as lineaments. A proposed filtering method taking the sums azimuth angle into account is utilized, by which linear edges from low contrast areas where features extend parallel to the sun direction and in mountain shadow can be effectively extracted. Then, generalized Hough transform is applied to extract lineaments which correspond to fault and fracture patterns.
Quantizing and extracting visual features of mushroom(Lentinus edodes L.) are crucial to the sorting and grading automation, the growth state measurement, and the dried performance indexing. A computer image processing system was utilized for the extraction and measurement of visual features of front and back sides of the mushroom. The image processing system is composed of the IBM PC compatible 386DK, ITEX PCVISION Plus frame grabber, B/W CCD camera, VGA color graphic monitor, and image output RGB monitor. In this paper, an automatic thresholding algorithm was developed to yield the segmented binary image representing skin states of the front and back sides. An eight directional Freeman's chain coding was modified to solve the edge disconnectivity by gradually expanding the mask size of 3$\times$3 to 9$\times$9. A real scaled geometric quantity of the object was directly extracted from the 8-directional chain element. The external shape of the mushroom was analyzed and converted to the quantitative feature patterns. Efficient algorithms for the extraction of the selected feature patterns and the recognition of the front and back side were developed. The developed algorithms were coded in a menu driven way using MS_C language Ver.6.0, PC VISION PLUS library fuctions, and VGA graphic functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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