The design of photobiological active photosensitizing molecular model for photodynamic therapy has been attracted as a research for the development of cancer treatment, and has been interested in the effective method for cancer treatment and the photosensitizer having more stable wavelength. Furthermore, the development of photosensitizer has been already carried out from the first generation molecule to the third one, and the research of smart photosensitizer as the fourth generation has been requested. As a fact, the selective killing of the only cancer cell is very difficult problem, and the present photodynamic therapy has the problem of killing of the normal cell. So, I have designed the new modelling of photosensitizer having the smart recognizing unit and the magnetic nanoparticle as well as having the several effective recognizing unit. In particular, the new model design of the photosensitizer having lanthanide metal has suggested for the development of photodynamic therapy. The model design of these new photosensitizing molecules will be introduced in the poster section for the new turning point of the development of photosensitizer.
만주 문자는 세로로 씌여지며 한 단어 안에서는 띄어쓰기 없이 이어져 있기 때문에 문자를 인식하기 전에 글자영역 분리와 글자를 이루는 단위를 분리해 내는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 글자영역을 추출하고 글자의 단위를 끊어내는 전처리 방법을 기술한다. 기존 연구가 단어별 또는 문자단위로 인식하는 방법을 전제로 하거나, 이어져 있는 글자의 줄기를 없앤 후 남는 부분으로 인식하는 것과 달리, 본 방법은 인식 가능한 단위별로 글자를 끊어낸 다음 그 단위의 합성으로 글자를 인식하는 방법에 적용할 수 있다. 실험을 통하여 본 방법의 유효성을 검증하였다.
In this paper we researched about the ultrasonic cane which aids the blind to walk. We used ultrasonic in recognizing the object and implemented pulse counting method in measuring the distance. The distance measuring system consists of transmitter unit, receiver unit and micro-processor. We used broadband ultrasonic sensors in transmitter unit and receiver unit. The blind is able to recognize the distance between obstacles and himself as it used a vibration system.
A method of recognizing objects is proposed that uses a concept of modified incremental circle transform. The modified incremental circle transform, which maps bundaries of an object into an unit circle, represnets efficiently the shape of the boundaries detected in digitized binary images of the objects. It is proved that modified incremental circle transform of object, which is invariant under object translation, rotation, and size, can be used as feature information for recognizing two dimensional polygonal object efficiently.
The purpose of this study was to examine the questions in the 'Matter' units of elementary science textbooks under the 7th curriculum. For the analysis, a total of 338 questions were extracted from 15 units. Six criteria (recalling, recognizing, predictive, applied, divergent, and evaluative question) were reconstructed for textbook question analysis based on Blosser(1973)'s question category system for science. The results were as follows. First, there were more closed (recalling, recognizing, predictive, or applied) questions (72.2%) than open (divergent or evaluative) questions (27.8%) in elementary science textbooks. Second, cognitive-memory (recalling or recognizing) question type was the most frequently asked in all grade levels. Open (divergent or evaluative) questions increased according to grade level whereas convergent (predictive or applied) questions decreased. Third, question types were applied based on the characteristics of each unit rather than on children's developmental characteristics. Educational implications were discussed based on the results.
This paper describes the procedure of recognizing the On-line Korean characters which are written on a graphic tablet. The effective recognition of primitives is performed by the use of stroke unit proceeding instead of coordinate unit under the base of definition of characteristic points which are fit to Korean character through the application of the characteristics of korean characters & input data on graphic tablet.
Plot Units는 이야기를 형성하는 줄거리 또는 줄거리에 나오는 여러 사건을 하나로 구성하여 표현하는 단위이다. 한편, 개연규칙은 문장간 구성성분들의 개연적인 결속성을 나타낸다. 이러한 결속은 개연사슬로 나타낼 수 있다. 개연사슬은 개념을 연결하는 어휘들과 그 연결을 설명하는 관계들의 목록이다. 이중에서 기능관계순열로는 해당 개연규칙을 보다 개념적으로 설명할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 기능관계순열을 분석하고 Plot Units과 비교해 보았다. 실험을 통하여 주어진 기능관계순열이 Plot Units의 어떤 유형에 해당하는지 알 수 있었다.
Recurrent Neural Network technology that learns past patterns and predicts future patterns using technology for recognizing and classifying objects is being applied to various industries, economies, and languages. And research for practical use is making a lot of progress. However, research on the application of Recurrent Neural Networks for evaluating and predicting the safety of mechanical structures is insufficient. Accurate detection of external load applied to the outside is required to evaluate the safety of mechanical structures. Learning of Recurrent Neural Networks for this requires a large amount of load data. This study applied the Gated Recurrent Unit technique to examine the possibility of load learning and investigated the possibility of applying a stacked Auto Encoder as a way to secure load data. In addition, the usefulness of learning mechanical loads was analyzed with the Gated Recurrent Unit technique, and the basic setting of related functions and parameters was proposed to secure accuracy in the recognition and prediction of loads.
온라인 방식의 한글 필기체 인식 문제를 분석하고 순환신경망 기반의 해법을 모색한다. 한글 낱글자 인식 문제를 순서데이터 레이블링의 관점에서 서열 분류, 구간 분류, 시간별 분류의 세 단계로 구분하여 각각에 대한 해법을 살펴보며, 한글의 구성 원리를 고려한 해결 방안을 정리한다. 한글 2350글자에 대한 온라인 필기체 데이터에 GRU(gated recurrent unit)의 다층 구조를 가지는 서열 분류모델을 적용한 결과, 낱글자 인식 정확도는 86.2%, 초 중 종성 구성에 따른 6가지 유형 분류 정확도는 98.2%로 측정되었다. 유형 분류 모델로 획의 진행에 따른 유형 변화 역시 높은 정확도로 인식하는 결과를 통해, 순환신경망을 이용하여 순서 데이터에서 한글의 구조와 같은 고차원적 지식을 학습할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, a visual pattern recognition system is proposed, which can recognize both a pattern and its location. This system, referred to as the expanded neocognitron, has the following capabilities: (1) A higher performance in extraction of features, and (2) A new capability for recognizing the locations of patterns. This system adopts the learning and recognizing mechanism of the neocognitron. First, the ability to classify pattern is enhanced by improving the mechanisms of feature extraction and learning algorithm. Second, the function of detecting the location of each pattern is realized by developing an architecture which does not reduce structure, i.e., the unit density is constant all the way from the input stage to the output stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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