This study was carried out in order to analyze the succession characteristics of the slope of expressways and the results of analysis by collecting and analyzing various literatures and data from 2011 to 2012 and surveying 75 expressway slope, as follows : The construction methods applied to planting the slope of an expressway can be classified into 4 types including 3 Climber planting methods, 8 Vegetation thick-layer spray work methods, 4 Seed spray work methods, and 4 Stabilization work methods. The factors which affect the cover degree of the slope of an expressway were found to be development years, gradient, length, and azimuth. Like surrounding forest areas, the expressway slope was analyzed to begin the plant succession 20, 30, and 40 years after development, and plant succession was developed in diversity in a mixed stand forest according to surrounding forest floors. Species diversity, maximum species diversity, and the evenness of slope facing north were analyzed to be high comparing to those facing east, west, and south according to azimuth of slope. Species diversity, maximum species diversity, evenness of slope, and the plant succession of surroundings were analyzed to be high when the gradient of the slope was less than $40^{\circ}$. The dominant species which success on the slope of an expressway and its surrounding forest area included Miscanthus sinensis var. purpurascens, Zoysia japonica, Pinus thunbergii Parl, Rubus crataegifolius, Lespedeza cyrtobotrya, Amorpha fruticosa, Artemisia princeps var. orientalis, and Oenothera biennis.
목적 : MRI를 촬영하면서 동시에 측정한 뇌전도 신호에 가장 크게 영향을 미치는 것은 경사자계 유발 잡음이다. MRI와 동시에 측정한 뇌전도 신호에서 전류원 국지화를 수행할 때, 경사자계 유발 잡음이 미치는 영향을 분석하고자 한다. 대상 및 방법 : 사람의 머리와 유사하게 만든 뇌전도 팬텀과 MR compatible 뇌전도 측정시스템, 그리고 3.0 Tesla MRI 시스템을 실험에 사용하였다. 3.0 Tesla MRI 시스템 안에 전류원이 설치되어 있는 뇌전도 팬텀을 놓고, EPI 촬영을 하는 동안 뇌전도 신호를 측정하였다. 경사자계의 세기와 전류원의 위치를 조절하면서 뇌전도 신호 측정을 하였고, 측정된 뇌전도 신호에 대하여 전류원 국지화를 수행할 때 나타나는 국지화 오차를 평가하였다. 결과 : 경사자계 유발잡음에 의한 국지화 오차는 경사자계의 세기와 전류원의 위치에 따라 변화하는 것을 관찰하였다. 또한 경사자계 유발잡음이 Gaussian 잡음보다 전류원 국지화에 미치는 영향이 큰 것을 관찰하였으며, 경사자계 유발 잡음의 전력이 뇌전도 신호 전력의 $10\%$ 이하일 때는 전류원 국지화에 미치는 영향이 미미함을 관찰하였다. 결론 : 경사자계 유발 잡음 전력을 뇌전도 신호 전력의 $10\%$ 이하로 줄인다면 MRI를 하면서 동시에 측정한 뇌전도 신호로도 전류원 국지화를 할 수 있음을 알 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.101-106
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2023
Chronic illnesses are among the most common serious problems affecting human health. Early diagnosis of chronic diseases can assist to avoid or mitigate their consequences, potentially decreasing mortality rates. Using machine learning algorithms to identify risk factors is an exciting strategy. The issue with existing feature selection approaches is that each method provides a distinct set of properties that affect model correctness, and present methods cannot perform well on huge multidimensional datasets. We would like to introduce a novel model that contains a feature selection approach that selects optimal characteristics from big multidimensional data sets to provide reliable predictions of chronic illnesses without sacrificing data uniqueness.[1] To ensure the success of our proposed model, we employed balanced classes by employing hybrid balanced class sampling methods on the original dataset, as well as methods for data pre-processing and data transformation, to provide credible data for the training model. We ran and assessed our model on datasets with binary and multivalued classifications. We have used multiple datasets (Parkinson, arrythmia, breast cancer, kidney, diabetes). Suitable features are selected by using the Hybrid feature model consists of Lassocv, decision tree, random forest, gradient boosting,Adaboost, stochastic gradient descent and done voting of attributes which are common output from these methods.Accuracy of original dataset before applying framework is recorded and evaluated against reduced data set of attributes accuracy. The results are shown separately to provide comparisons. Based on the result analysis, we can conclude that our proposed model produced the highest accuracy on multi valued class datasets than on binary class attributes.[1]
Inverse radiation problems are solved for estimating the boundary conditions such as temperature distribution and wall emissivity in axisymmetric absorbing, emitting and scattering medium, given the measured incident radiative heat fluxes. Various regularization methods, such as hybrid genetic algorithm, conjugate-gradient method and Newton method, were adopted to solve the inverse problem, while discussing their features in terms of estimation accuracy and computational efficiency. Additionally, we propose a new combined approach of adopting the genetic algorithm as an initial value selector, whereas using the conjugate-gradient method and Newton method to reduce their dependence on the initial value.
We propose a novel framework for markerless camera-based games. By using a visual camera, our method may yield robust human body segmentation with high performance comparable to the segmentation using depth cameras. The edges of human bodies are detected by subtracting gradient backgrounds, and human body regions are segmented by the operations based on mathematical morphology. Collisions between detected regions and virtual objects are determined by finding the colliding time using intra-frame positions of virtual objects. Experimental results show that the proposed method may produce robust segmentation of human bodies, thereby and the collision responses are more accurate than previous methods. Therefore, the proposed framework can be widely used in camera-based games requiring high performance.
In this paper, the static behavior of bi-directional functionally graded (FG) non-uniform thickness circular plate resting on quadratically gradient elastic foundations (Winkler-Pasternak type) subjected to axisymmetric transverse and in-plane shear loads is carried out by using state-space and differential quadrature methods. The governing state equations are derived based on 3D theory of elasticity, and assuming the material properties of the plate except the Poisson's ratio varies continuously throughout the thickness and radius directions in accordance with the exponential and power law distributions. The stresses and displacements distribution are obtained by solving state equations. The effects of foundation stiffnesses, material heterogeneity indices, geometric parameters and loads ratio on the deformation and stress distributions of the FG circular plate are investigated in numerical examples. The results are reported for the first time and the new results can be used as a benchmark solution for future researches.
The motion vector estimation and motion boundary detection have been briskly studied since they are an important clue for analysis of object structure and 3-d motion. The purpose of this researches is more exact estimation, but there are two main causes to make inaccurate. The one is the erroneous measurement of gradients in brightness values and the other is the blurring of motion boundries which is caused by the smoothness constraint. In this paper, we analyze the gradient measurement error of conventional methods and propose new technique based on it. When the proposed method is applied to the motion boundary detection in Schunck and motion vector estimation in Horn & Schunck, it is shown to have much better performance than conventional method is some artificial and real image sequences.
This study presents the thermal stress characteristics of TL porcelain insulators(healthy and ageing) by the accelerating thermal mechanical ageing test with forced temperature gradient. The test temperature gradient is $95^{\circ}C(-35{\sim}60^{\circ}C)$, it was focused to high temperature thermal stress as compared with IEC 60575 standard. There was no a discrimination in the case of healthy aluminous porcelain insulators, dissimilarly in crystoballite insulators according to this test method. It was indicated that the long tenn reliability by thermal stress was conformed reasonably through the conventional accelerating ageing test methods.
Recently, various methods to effectively eliminate the noise are researched in image processing techniques. However, the conventional noise filtering techniques, which remove most of the noise, are less efficient for remained noise detection after filtering due to exploiting no face feature information. In this paper, we proposed a feature vector generation technique in the mouth region by distinguishing and revising the remained noise through gradient correction, when the outline is extracted after performing noise filtering.
This paper proposes a new approach to palmprint verification based on the gradient, in which a palm image is considered to be a three-dimensional terrain. Principal lines and wrinkles make deep and shallow valleys on a palm landscape. Then the steepest slope direction in each local area is first computed using the Kirsch operator, after which an orientation map is created that represents the dominant slope direction of each pixel. In this study, three orientation maps were made with different scales to represent local and global gradient information. Next, feature matching based on pixel-unit comparison was performed. The experimental results showed that the proposed method is superior to several state-of-the-art methods. In addition, the verification could be greatly improved by fusing orientation maps with different scales.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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