Possibilities of predicting eggshell ultrastructure from direct non-destructive and destructive measurements were examined using 120 Fayoumi eggs collected from the flock at 45 weeks of age. The non-destructive measurements included weight, length and width of the egg. The destructive measurements were breaking strength and shell thickness. The eggshell ultrastructure traits involved the total thickness of eggshell layer, thickness of palisade layer, cone layer and total score. Prediction of total thickness of eggshell layer based on non-destructive measurements individually or simultaneously was not possible ($R^2=0.01$ to 0.16). The destructive measurements were far more accurate than the non-destructive in predicting total thickness of eggshell layer. Prediction based on breaking strength alone was more accurate ($R^2=0.85$) than that based on shell thickness alone ($R^2=0.72$). Adding shell thickness to breaking strength (the best predictor) increased the accuracy of prediction by 5%. The results obtained indicated that both non-destructive and destructive measurements were not useful in predicting the cone layer ($R^2$ not exceeded 18%). The maximum accuracy of prediction of total score ($R^2=0.48$) was obtained from prediction based on breaking strength alone. Combining shell thicknesses and breaking strength into one equation was no help in improving the accuracy of prediction.
Users are able to use the information and service more free than previous wire network due to development of wireless network and device. For this reason, various studies on ubiquitous networks have been conducted. Various contexts brought in this ubiquitous environment, have recognized user's action through sensors. This results in the provision of better services. Because services exist in various places in ubiquitous networks, the application has the time of services searching. In addition, user's context is very dynamic, so a method needs to be found to recommend services to user by context. Therefore, techniques for reducing the time of service and increasing accuracy of recommendation are being studied. But it is difficult to quickly and appropriately provide large numbers of services, because only basic context information is stored. For this reason, we suggest DUPS(Dimension User Profile System), which stores location, time, and frequency information of often used services. Because previous technique used to simple information for recommending service without predicting services which is going to use on future, we can provide better service, and improve accuracy over previous techniques.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.26
no.2
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pp.251-258
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1998
The purposes of this study was to investigate accuracy and indigenity of landscape plant species in planting design and construction at housing complex and offer basic data for improving precision of planting construction. The scientific name of landscape plant species was described in planting drawings at only two sites among twelve survey sites. According to analysis on indigenity of plant species in planting drawings, it was found that the component ratio of foreign species was the highest and the component ratio of native species at public housing complex was the lowest. The component ratio of landscape plant species in planting construction was severely differed to that of planting drawings. Also the component ratio of cultivar was higher than that of planting drawings due to planting of sevveral cultivars for one species in planting drawings. In the result of accuracy analysis on landscape plant species in planting construction, it was found that mean ratio of inacccurate species was 33.2% at public housing complex, 29.6% at local company housing complex and 26.4% at nationwide company housing complex. It was found that several cultivars were planted for one species in planting drawings. The representative species which were planted by several cultivars were Camellia japonica, Rododendron spp., Prunus spp. and Magnolia spp. and so on. In order to promote the precision and speciality of planting design and construction, scientific and cultivar name of plants should be described in planting drawings.
Aggregating information by combining forecasts from two or more forecasting methods is an alternative to using forecasts from just a single method to improve forecast accuracy. This paper describes the development and use of a monthly inflow forecast model based on an optimal linear combination (OLC) of forecasts derived from naive, persistence, and Ensemble Streamflow Prediction (ESP) forecasts. Using the cross-validation technique, the OLC model made 1-month ahead probabilistic forecasts for the Chungju multi-purpose dam inflows for 15 years. For most of the verification months, the skill associated with the OLC forecast was superior to those drawn from the individual forecast techniques. Therefore this study demonstrates that OLC can improve the accuracy of the ESP forecast, especially during the dry season. This study also examined the value of the OLC forecasts in reservoir operations. Stochastic Dynamic Programming (SDP) derived the optimal operating policy for the Chungju multi-purpose dam operation and the derived policy was simulated using the 15-year observed inflows. The simulation results showed the SDP model that updated its probability from the new OLC forecast provided more efficient operation decisions than the conventional SDP model.
PET/CT fused image with anatomical and functional information have improved medical diagnosis and interpretation. This fusion has resulted in more precise localization and characterization of sites of radio-tracer uptake. However, a motion during whole-body imaging has been recognized as a source of image quality degradation and reduced the quantitative accuracy of PET/CT study. The respiratory motion problem is more challenging in combined PET/CT imaging. In combined PET/CT, CT is used to localize tumors and to correct for attenuation in the PET images. An accurate spatial registration of PET and CT image sets is a prerequisite for accurate diagnosis and SUV measurement. Correcting for the spatial mismatch caused by motion represents a particular challenge for the requisite registration accuracy as a result of differences in PET/CT image. This paper provides a brief summary of the materials and methods involved in multiple investigations of the correction for respiratory motion in PET/CT imaging, with the goal of improving image quality and quantitative accuracy.
Semantic interpretation of the relationship between noun compound (NC) elements has been a challenging issue due to the lack of contextual information, the unbounded number of combinations, and the absence of a universally accepted system for the categorization. The current models require a huge corpus of data to extract contextual information, which limits their usage in many situations. In this paper, a new semantic relations interpreter for NCs based on novel lightweight binary features is proposed. Some of the binary features used are novel. In addition, the interpreter uses a new feature selection method. By developing these new features and techniques, the proposed method removes the need for any huge corpuses. Implementing this method using a modular and plugin-based framework, and by training it using the largest and the most current fine-grained data set, shows that the accuracy is better than that of previously reported upon methods that utilize large corpuses. This improvement in accuracy and the provision of superior efficiency is achieved not only by improving the old features with such techniques as semantic scattering and sense collocation, but also by using various novel features and classifier max entropy. That the accuracy of the max entropy classifier is higher compared to that of other classifiers, such as a support vector machine, a Na$\ddot{i}$ve Bayes, and a decision tree, is also shown.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.10
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pp.195-201
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2002
This paper deals with the precision grinding for aspherical surface of optical parts. A parallel grinding method using the spherical wheel was suggested as a new grinding method. In this method, the wheel axis is positioned at a $\pi$/4 from the Z-axis in the direction of the X-axis. An advantage of this grinding method is that the wheel used in grinding achieves its maximum area, reducing wheel wear and improving the accuracy of the ground mirror surface. In addition, a truing by the CG (curve generating) method was proposed. After truing, the shape of spherical wheel transcribed on the carbon is measured by the Form-Talysurf-120L. The error of the form in the spherical wheel which is the value ${\Delta}x$ and $R{^2}{_y}$ inferred from the measured profile data is compensated by the re-truing. Finally, in the aspherical grinding experiment, the WC of the molding die was examined by the parallel grinding method using the resin bonded diamond wheel with a grain size of #3000. A form accuracy of 0.16${\mu}m$ P-V and a surface roughness of 0.0067${\mu}m$ Ra have been resulted.
The roll gap set-up in the finishing mill is one of the most important technologies in the hot plate rolling process. As the target thickness can be obtained by the correct set-up of the roll gap, improving the roll gap set-up technology is very critical for plate thickness accuracy. The main cause of thickness variation in hot plate mills is the non-uniform temperature distribution along the length of the slab. The objective of this study is to adjust the roll gap set-up for the thickness accuracy of plate in hot rolling process considering top-end temperature drop. Therefore this study has concentrated on determining the correct amounts of thickness variation according to top-end temperature drop and roll gap to compensate thickness variation. The control method of roll gap set-up which can improve the thickness accuracy was proposed. The off-line simulation of compensated roll gap significantly decreases top-end thickness variation.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.5
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pp.205-210
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2008
In previous paper, we introduced 3d acquisition system with CCD cameras, but it was not distinguished from other 3d acquisition system with PSD camera. In this paper, we introduce the 3d data acquisition system using by stereo method with two cameras, show the calibration method of two cameras, and present 3d acquisition methods. we tried to improve the accuracy of 3d data acquisition and implemented the proposed methods. According to the result, we found that the proposed algorithms can boost the accuracy highly against the previous works. The proposed methods are to remove distortion on input images and adjust z axis. We describes the performance in the result.
The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room or improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, We propose an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of multi-step multi-layer neural network(MMANN). We reconstructed chromosome image to improve the chromosome classification accuracy and extracted three morphological features parameters such as centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.). This Parameters employed as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more than that of the other classification methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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