A good material selection and high dental techniques shall be required in all procedure from waxing up to investing of wax patten in order to get a cast restoration with good adaptability. Generally, wax and investing material should not have any deformation property but they art not so perfact in practice. Therefore, as the one of methods to produce more perfact, less deformation property and excellent product, it is necessary to eliminate the problems which can cause a deformation in each procedure.
Pattern identification is the process of overall analysis of clinical data to determine the location, cause and nature of a patient's disease and achieving a diagnosis of a pattern and syndrome. In Korean medicine, Pattern identification is very important act. In order to get good Pattern identification act is important to understand the Pattern and syndrom concept. In this studies, I would like to know Qi-Patten and syndrom means in Donguibogam. So, I looking for analysis that could be associated with the Qi-pattern and syndrom in Donguibogam. As a result, Qi-pattern and syndrom related to the Jeongjisang(情志傷). Jeongjisang(情志傷) is used in referring to illness related to unhealthy emotions. It also refers to illness where Jeongji(情志) plays a role in creating a more direct cause of illness in the larger pathogenic process.
In this paper, our concern is the artificial neural network-based patten classification, when can resolve the difficulties in the Autoregressive Moving Average(ARMA) model identification problem To effectively classify a time series into an approriate ARMA model, we adopt the Multi-layered Backpropagation Network (MLBPN) as a pattern classifier, and Extended Sample Autocorrelation Function (ESACF) as a feature extractor. To improve the classification power of MLBPN's we suggest an integrated neural network system which consists of an AR Network and many small-sized MA Networks. The output of AR Network which will gives the MA order. A step-by-step training strategy is also suggested so that the learned MLBPN's can effectively ESACF patterns contaminated by the high level of noises. The experiment with the artificially generated test data and real world data showed the promising results. Our approach, combined with a statistical parameter estimation method, will provide a way to the automation of ARMA modeling.
The increasing computational capability of processors is driving the need for high bandwidth links to communicate and store the information that is processed. Such links are often an important part of multi processor interconnection, processor-to-memory interfaces and Serial-network interfaces. This paper describes a 0.11-${\mu}{\textrm}{m}$ CMOS 4 Gbp s/pin 3-Level transceiver using RSL/(Rambus Signaling Logic) for high bandwidth. This system which uses a high-gain windowed integrating receiver with wide common-mode range which was designed in order to improve SNR when operating with the smaller input overdrive of 3-Level. For multi-gigabit/second application, the data rate is limited by Inter-Symbol Interference (ISI) caused by low pass effects of channel, process-limited on-chip clock frequency, and serial link distance. In order to detect the transmited 4Gbps/pin with 3-Level data sucessfully ,the receiver is designed using 3-stage sense amplifier. The proposed transceiver employes multi-level signaling (3-Level Pulse Amplitude Modulation) using clock multi phase, double data rate and Prbs patten generator. The transceiver shows data rate of 3.2 ~ 4.0 Gbps/pin with a 1GHz internal clock.
본 연구는 NATM 터널의 천단변위, 내공변위, 숏크리트 응력, 록볼트 축력 등의 현장 계측치를 분석하고, 2D 3D 연속체 수치해석 및 2D 불연속체 불연속면 변형 해석을 실시, 그 결과를 비교 검토하여 각 구간의 시공과정에 따른 전반적인 변위와 거동의 경향성 및 수치해석적 접근의 적용성을 검토하고자 하였다. 그 결과 전단면 굴착 구간(지보패턴 P1~P3)에서 터널의 천단 및 내공변위를 예측하고자 할 시에는 2D 연속체 수치해석만으로도 가능하나, 상 하 반단면 구간(지보패턴 P4~P6)에서 터널의 천단 및 내공변위를 예측하고자 할 시에는 반드시 2D 불연속 수치해석을 수행하여야 한다. 한편, 2D 연속체 수치해석만으로도 전 구간에 대한 터널 내 숏크리트 응력 및 록볼트 축력의 예측이 가능하다. 그리고 시공 단계에 따른 거동 및 경향성을 확인하고자 할 시에는 3D 연속체 수치해석을 수행하여야 하며, 대형 대피소 등의 접속부의 경우도 반드시 3D 연속체 수치해석을 수행하여야 한다.
The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.
In this study, a direct pattern forming process on a plastic film using ultrasonic vibration energy is investigated. A tool horn containing micro-patterns is attached to an ultrasonic power supply, and is used to press a plastic film with ultrasonic vibration in order to replicate micro-patterns on the surface of the plastic film. To replicate micro-patterns with high accuracy, the tool horn should be designed to allow only the longitudinal vibration, not the transverse vibration. For this purpose, the design of a tool horn is investigated through finite element analysis, from which the resulting natural frequency of the tool horn can be adjusted in the range of the ultrasonic power supply. The analysis result is then reflected on the optimal design and fabrication of the tool horn. The validity of the developed tool horn is discussed through pattern-forming experiments using the ultrasonic vibration of the developed tool horn.
The purpose of this study is to analyze the scale of overseas design orders in Korea, China and Japan by region and type of work, and to draw implications. As a result of analyzing the overseas design sales market of Korea, China and Japan, all three countries have the highest percentage of overseas sales in the Asian market, and the overseas design sales are the highest in power generation, chemical plant and transportation sectors. In addition to the Middle East and Asian markets, Japan and China have also diversified their strategies to diversify their markets by taking orders in various regions such as Europe, Africa and the United States. In particular, China is promoting the "New Silk Road Project" (One belt, One road), linking land and sea to a total of 25 countries and actively supporting aid projects in Africa and Asia, have. In addition, Japan has been actively supporting the government's expansion of ODA projects to expand overseas market entry. Therefore, it is necessary for Korea to increase its market share through diversification of overseas design market and diversification of industrial type, and to participate in overseas design market by expanding customized R&D investment.
Research was initiated to investigate germination characteristics and germination pattern of 14 herbaceous plant entries used on the road slope during 30 days. An alternative germination condition for 14 herbaceous plant entries required by International Seed Testing Association(ISTA) was applied in the experiment, consisting of 8-hr light at $25^{\circ}C$ and 16-hr dark at $15^{\circ}C$. Significant differences were observed in the first germination rate(0.3%~40.7%)and in the final germination rate(7.7%~93.3%). Days to the first germination(2~8days), days to the 30% germination(2~6days) and days to the peak germination(6~18days) were different among 14 herbaceous plant entries in the study. From this result, we could find out higher final germination rate of 14 herbaceous plant entries in the following order; First, forage crops and cool-season turfgrasses; Second, herbeceous flowers; Third, wild plants. We could also divide germination rate among 14 herbaceous plant entries as 6 groups(I;very high, II;high, III;medium high, IV;medium low, V;low, VI;very low) based on the final germination rate and divide germination speed as 5 groups(A;very fast, B;fast, C;normal, D;slow, E;very slow)based on days to the peak germination. Considering germination characteristics and pattern of 14 herbaceous plant entries Medicago sativa, Lolium perenne, Festuca arundinacea and Cosmos sulphureus were regard as dominating species while Lespedeza cuneata, Silene armeria, Lotus corniculatus var.japonicus, Coreopsis tinctoria and Centaurea cyanus as competitive species following dominating species. However, Chrysanthemum burbankii, Pennisetum alopecuroides, Chrysanthemum boreale., Artemisia princeps var. orientalis and Arundinella hirta were not almost expected to emerge.
In this study, when a physician make a diagnosis of the Pattern Identifications(PIs) of stroke patients, the development methods of the PIs classification function is considered by diagnostic questionnaire of the PIs for stroke patients. Clinical data collected from 1,502 stroke patients who was identically diagnosed for the PIs subtypes diagnosed by two clinical experts with more than 3 years experiences in 13 oriental medical hospitals. In order to develop the classification function into PIs using the 44 items-Fire&heat(19), Qi-deficiency(11), Yin-deficiency(7), Dampness phlegm(7)- of them was significant statistically by univariate analysis in 61 questionnaires totally, we make some comparisons of the results of discriminant analysis model and generalized logit model. The overall diagnostic accuracy rate of the PIs subtypes for discriminant model(74.37%) was higher than 3% of generalized logit model(70.09%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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