Multivariate statistical approaches to classify sampling sites with measuring their similarity by water quality data. For empirical study, data of two years at the 9 sampling sites with the combination of 2 depth levels and 7 important variables related to water quality is collected in reservoir. The similarity among sampling sites is measured with Euclidean distances of water quality related variables and they are classified by hierarchical clustering method. The clustered sites are discussed with principal component variables in the view of the geographical characteristics of them and reducing the number of measuring sites. Nine sampling sites are clustered as follows; One cluster of 5, 6, and 7 sampling sites shows the characteristic of low water depth and main stream of water. The sites of 2 and 4 are clustered into the same group by characteristics of hydraulics which come from that of main stream. But their changing pattern of water quality looks like different since the site of 2 is near to dam. The sampling sites of 3, 8, and 9 are individually positioned due to the different tributary.
This paper proposes how to improve the performance of CSS-based indoor localization system. CSS based localization utilizes signal flight time between anchors and tag to estimate distance. From the distances, the 3-dimensional position is calculated through trilateration. However the error in distance caused from multi-path effect transfers to the position error especially in indoor environment. This paper handles a problem of reducing error in raw distance information. And, we propose the new localization method by pattern matching instead of the conventional localization method based on trilateration that is affected heavily on multi-path error. The pattern matching method estimates the position by using the fact that the measured data of near positions possesses a high similarity. In order to gain better performance of localization, we use EKF(Extended Kalman Filter) to fuse the result of CSS based localization and robot model.
본 연구는 디자인패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패턴 정보를 이용한 디자인패턴 검색 시스템을 설계하였다. 패턴 정보는 패턴 속성정보와 패턴 메타정보로 구성하였고, 패턴 속성정보는 패턴 패싯 분류와 패턴 검색을 위한 유사도 측정에 이용되며, 패턴 구조를 UML로 모델링하기 위하여 패턴 메타 정보를 이용하였다. Gamma 분류 방법을 확장하여 각 디자인패턴이 사용될 수 있는 여러 경험적 상황을 패싯 항목으로 설정하고 패턴 정보로 관리하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2258-2274
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2020
In this paper we first propose a new cryptosystem based on our data hiding scheme (2,9,8) introduced in 2019 with high security, where encrypting and hiding are done at once, the ciphertext does not depend on the input image size as existing hybrid techniques of cryptography and steganography. We then exploit our automata approach presented in 2019 to design two algorithms for exact and approximate pattern matching on secret data encrypted by our cryptosystem. Theoretical analyses remark that these algorithms both have O(n) time complexity in the worst case, where for the approximate algorithm, we assume that it uses ⌈(1-ε)m)⌉ processors, where ε, m and n are the error of our string similarity measure and lengths of the pattern and secret data, respectively. In searchable encryption, our cryptosystem is used by users and our pattern matching algorithms are performed by cloud providers.
The base compositional correlations that hold among various coding and noncoding regions of the canine genome have been analysed. The distribution pattern of genes, on the basis of $GC_3$ composition, shows a wide range similar to that observed in human. However the occurrence of maximum number of genes was observed in the range of 65-75% of $GC_3$ composition. The correlation between the coding DNA sequences of canine with the different noncoding regions (introns and flanking regions) is found to be significant and in many cases the degree of correlation show similarity to human genome. We found that these correlations are not limited to the GC content alone, but is holding at the level of the frequency of individual bases as well. The present study suggests that canines ideally belong to the predicted 'general mammalian pattern' of genome composition along with human beings.
광도(光度)가 다른 포장조건에서 자란 6년근 인삼잎과 온도별 20시간 처리된 관행재배 6년근 절제엽중(切除葉中)의 지방산을 gas chromatography로 분석하였다. 재배광도(온도)가 높을수록 지방산 함량이 감소하였다. Linoleic, linolenic, palmitic과 palmitoleic acid가 다량(多量)지방산으로 80%였다. 지방산 조성의 유사도는 광도 20%까지는 차이가 크지 않았으나 30%에서 차이를 보여 20%가 재배 한계 광도인 것 같다. 재배광도가 높을수록 불포화 지방산비율이나 불포화대(不飽和帶)의 비율이 적어져서 고온에 대한 적응 기작으로 보였다. 30% 수광율과 수확기잎이 지방산특성이 유사하였으며 고온적응과 노화(老化)의 관계가 불분명(不分明)하였다. 단시간(短時間)의 고온처리 ($25^{\circ}$ 및 $35^{\circ}C$)는 지방산함량, 불포화산비율 및 불포화도의 비율을 증대시켰고 지방산 조성이 유사하여 장기 온도효과와는 반대의 결과였다.
표적속성과 추론과제에 따라 속성추론의 양상이 달라지는지 알아보기 위해 두 개의 실험을 실시하였다. 근거대상이 주어지는 수동적 추론과제에서 표적속성이 해부적인 속성일 때에는 근거대상과 목표대상 간의 전반적 유사성이 중요한 것으로 드러났으나. 표적속성이 능력일 때에는 특별한 경향이 없었다 근거대상을 선정하는 능동적 추론과제에서도 표적속성이 해부적 속성일 때에는 수동적 추론에서와 마찬가지로 목표대상과 전반적 유사성이 높은 대상이 선정되었으나. 표적속성이 능력에 관한 속성일 때에는 표적속성에 대해 연상이 높은 동물이 근거대상으로 선정되는 경향을 보였다. 이 결과는 사람들이 속성의 종류에 따라 정보의 유관성이 다른 것은 알지만 구체적으로 유관 정보를 찾아내지는 않는다는 것을 시사하는 것으로 해석되었다.
This study presents a pattern drafting method for designing a slim-fit blouse for women in their twenties with a D cup bra size and various bust sizes within the standard body type range using the 3D virtual clothing system. Three participants were scanned using a body scanner, and three similar princess blouse patterns were selected. A total of nine virtual blouses were produced, with three sets made for each participant. In the initial evaluations, Pattern C received the highest score. The second pattern was designed by mending the flaws in Pattern C. However, in the eases of the front and back busts, back width and back waist were still insufficient and sleeve length was short. In the similarity evaluation between virtual and real blouses, the overall appearance was similar. Most of the corrected elements received significantly higher ratings in the third real blouse. However, the ease of the rear bust area was slightly large. In general, when drafting blouse patterns for women with large bust sizes, it is essential to increase the ease in the front bust, reduce the ease in the back bust, enlarge the waist dart, and decrease the armhole depth.
어떠한 객체의 움직임을 추적하거나 상태변화를 추정하기 위해서 사용하는 방법으로는 칼만필터, 파티클 필터, 동적 클러스터링 등이 있다. 이 중 동적클러스터링 기법은 여러 프레임에 걸쳐 클러스터를 추적하고 변화 경향을 분석하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유사성 기반의 동적 클러스터링 방법을 제안하고 시뮬레이션 하여 검증하였다. 제안한 동적 클러스터링 방법은 연속된 각 프레임에 대해 유사한 특성을 가지는 클러스터를 인접한 프레임에 걸쳐 동일한 클러스터로 판단하는 방법이다. 각 정지 프레임에서의 클러스터의 특성을 이용하여 프레임의 변화를 분석하고 유사성이 높은 클러스터들을 동일 클러스터로 지정하였다. 유사성 판단 방법은 Mamdani방식의 퍼지 모델을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시간에 대해 연속성을 가진 레이더 반사도 데이터에 적용하였고 시간의 흐름에 따른 클러스터의 변화를 관측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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