Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.1
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pp.91-102
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2018
The purpose of this study is to develop an excellent bodice prototype that is adapted to the body shape of middle-aged women using 3D measurement data. In the evaluation of appearance, S pattern 4.00, B pattern 2.80, E pattern 2.40, L pattern 1.40 were shown in order, and the best fit of S pattern was evaluated as excellent. As a result of looking at the color distribution chart to find out the amount, E pattern and S pattern were not space in the front bust, armhole, and the back waist line. The B pattern and the L pattern were marked in blue because of insufficiency space in the back neck. As a result of evaluation the amount of air gap in the clothing, the air gap of the bust was 0.12, which is the largest pattern of B. Next, the L pattern appears as a tight circle with smallest air gap in the order of the S pattern 0.096, the E pattern 0.08, and the L pattern 0.003. The S pattern was evaluated to be the most appropriate for the body shape of middle-aged women. But the waist and back were slightly tight. Middle-aged women have larger shoulder-related items and larger waist circumference. Therefore, when you set the perimeter item, you should add 1-2cm of space amount and give extra space to the circumference area.
Purpose: This study examined the effects of stretching and strengthening exercises on the pain, pelvic tilt (PT), functional disability, and balance of patients with chronic lower back pain (CLBP). Methods: A total of 42 patients with CLBP were randomly divided randomly into either experimental group I (EG I, n=21), who received stretching exercise, or experimental group II (EG II, n=21), who received strengthening exercise. Both interventions were applied three times a week for eight weeks. Assessments were made with a visual analogue scale (VAS), PT, Oswestry disability index (ODI), and Berg's balance scale (BBS) before and after the eight weeks intervention period. A paired t-test was conducted to compare the within-group changes before and after the intervention. An independent t-test was used compare the between-group difference. The statistical significance level was set to ${\alpha}=0.05$ for all variables. Results: The EG I and II showed significant within-group changes in the VAS, PT, ODI, and BBS (p<0.05). The changes in VAS, PT, ODI, and BBS were similar regardless of the exercise form. Conclusion: In this study, the application of stretching and strengthening exercise for subjects who complain of CLBP was effective in changing the level of pain, PT, functional disability, and balance.
This paper presents models of fuzzy inference systems that can be built from a set of input-output training data pairs through hybrid structure-parameter learning. Fuzzy inference systems has the difficulty of parameter learning. Here we develop a coding format to determine a fuzzy neural network(FNN) model by chromosome in a genetic algorithm(GA) and present systematic approach to identify the parameters and structure of FNN. The proposed FNN can automatically identify the fuzzy rules and tune the membership functions by modifying the connection weights of the networks using the GA and the back-propagation learning algorithm. In order to show effectiveness of it we simulate and compare with conventional methods.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.1273-1281
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1993
Estimation of daily and seasonal evaportranspiration is essential for water resource planning irrigation feasibility study, and real-time irrigation water management . This paper is to evaluate the applicability of neural networks to the estimation of evapotranspiration . A neural network was developed to forecast daily evapotranspiration of the rice crop. It is a three-layer network with input, hidden , and output layers. Back-propagation algorithm with delta learning rule was used to train the neural network. Training neural network wasconducted usign daily actural evapotranspiration of rice crop and daily climatic data such as mean temperature, sunshine hours, solar radiation, relative humidity , and pan evaporation . During the training, neural network parameters were calibrated. The trained network was applied to a set of field data not used in the training . The created response of the neural network was in good agreement with desired values. Evaluating the neural networ performance indicates that neural network may be applied to the estimation of evapotranspiration of the rice crop.
KOSPI 200 index options market has the highest trading volume in the global options markets. The risk and return structure of options contracts are very complex. Volatility complicates options trading because volatility plays a central role in options pricing process. This study develops a trading system for KOSPI 200 index options trading using KOSPI 200 volatility index. We design a database system to handle the complex options information such as price, volume, maturity, strike price, and volatility using Oracle DBMS. We then develop options trading strategies to test how the volatility index is related to the prices of complicated options trading strategies. Back test procedure is presented with PL/SQL of Oracle DBMS. We simulate the suggested trading system using historical data set of KOSPI 200 index options from December 2008 to April 2012.
Hydraulic performance of LCH4 fuel inducer in turbopump system was predicted by 3-D Wavier-stokes calculation. The inducer was designed initially using 1-D method. Different parameters with blade angle and flow coefficient were set from the initial design one, md computation was fulfilled to assess the redesigned models. Especially, influence of inlet back flow on inducer performance and its effective control were explored. The numerical results showed that through reducing inlet back flow strength., the hydraulic efficiency of inducer could be improved up to about $20\%$ compared to that of the initial design one.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.4
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pp.112-119
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2000
In this paper, it aims at two different situation such that a preventive control which means, it never has network information in case of occurring congestion in network, and a reactive control which means, after the congestion simply happens. it is not effective to recover with congestion just because of extensive delay for an electric wave. To solve the problems, threshold is set up with buffer in multiplex system, and executes a congestion control by FBLB which is FeedBack Leaky Bucket Algorithm. As suggested by FBLB Algorithm. the outcome of performance could be compared with Buffered Leaky Bucket Algorithm.
This paper compares two instantaneous reactive power definitions in DFIG wind turbine with a back-to-back three-level neutral-point clamped voltage source converter under unbalanced grid conditions. In general, conventional definition of instantaneous reactive power is obtained by taking an imaginary component of complex power. The other definition of instantaneous reactive power can be developed based on a set of voltages lagging the grid input voltages by 90 degree. A complex quantity referred as a quadrature complex power is defined. Proposed definition of instantaneous reactive power is derived by taking a real component of quadrature complex power. The characteristics of two instantaneous reactive power definitions are compared using the ripple-free stator active power control algorithm in DFIG. Instantaneous reactive power definition based on quadrature complex power has a simpler current reference calculation control block. Ripple of instantaneous active and reactive power has the same magnitude unlike in conventional definition under grid unbalance. Comparison results of two instantaneous reactive power definitions are verified through simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2007.11a
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pp.375-376
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2007
In this work, we have simulated a 42-inch LED BLU which was based on 300 RGB LEDs. We have done an adjustment of LEDs' strip distance and a height of the top of the LED to the back of the LCD to get white color uniformity. So, we have changed simultaneously the distance between the top of the LEDs and the back of the LCD. Moreover, we set a fixed position for the horizontal of LED's pitch. And then, we have experimented and compared to our simulation data.
This paper presents an approach to Back-propagation and Radial Basis Function neural network method with various training set for automatic vehicle detection from aerial images. The initial extraction of candidate object is based on Mean-shift algorithm with symmetric property of a vehicle structure. By fusing the density and the symmetry, the method can remove the ambiguous objects and reduce the cost of processing in the next stage. To extract features from the detected object, we describe the object as a log-polar shape histogram using edge strengths of object and represent the orientation and distance from its center. The spatial histogram is used for calculating the momentum of object and compensating the direction of object. BPNN and RBFNN are applied to verify the object as a vehicle using a variety of non-car training sets. The proposed algorithm shows the results which are according to the training data. By comparing the training sets, advantages and disadvantages of them have been discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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