Using Bi$_2$Sr$_2$Ca$_2$.$_2$Cu$_3$$O_{x}$ powders prepared by solid state reaction and spray drying method, the nucleation and growth behaviors of superconducting and second phases were investigated during isothermal heat treatment. When the spray drying power was used in contrast with solid state reaction powder, Bi$_2$Sr$_2$Ca$_2$.$_2$Cu$_3$$O_{x}$ (2223) phase could be formed at the relatively shot time and second phases were much bigger. Quantitative analysis showed that as the heat treatment time increased, more Bi$_2$Sr$_2$Ca$_2$.$_2$Cu$_3$$O_{x}$ (2212) changed to 2223 and the major second phase was changed from (Sr,Ca)$_{14}$Cu$_{24}$$O_{x}$(14:24) to (Sr,Ca)$_2$Cu$_1$$O_{x}$ (2:l). The superconducting phase formed at the relatively short time 14:24 phase. Following the Bi-free phase of 14:24 Phase, but long time was needed in places far from the 14:24 phase. Following the formation of the 2212 phase near the 14:24 phase, the 2223 phase nucleated preferentially at the interface between the 2212 and 14:24 phases. The preferential nuclcation of 2223 was explained by its structural similarity and low Interfacial energy with both the Bi-free and 2212 Phases.12 Phases.
항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
모양 기반 검색이란 실제 요소 값과 관계없이 질의 시퀀스와 유사한 모양을 갖는 시퀀스(서브시퀀스)를 데이터베이스 내에서 검색하여 내는 연산이다. 본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서의 모양 기반 검색을 위한 유연성 있는 새로운 유사 모델을 정의하고, 이 유사 모델을 지원하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제시한다. 제안된 유사 모델에서는 정규화, 이동 평균, 타임 워핑 등 다양한 변환을 지원한다. 특히 최종 유사 정도를 계산하기 위하여 사용되는$L_p$거리 함수론 사용자가 임의로 지정하도록 함으로써 응용에서 선호하는 유사 모델을 반영할 수 있다. 또한 이러한 모양 기반 검색을 효과적으로 지원하기 위한 압축된 서브시퀀스 트리 구조를 제안하고, 이를 기반으로 하는 효율적인 질의 처리 기법을 제시한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 진의 시퀀스와 모양이 유사한 서브시퀀스들을 사용자에 의하여 선택된 거리 함수를 사용하여 성공적으로 검색할 뿐 아니라, 순차 검색과 비교하여 거리 함수 선택에 따라 수 십배에서 수 백배까지의 성능 개선 효과를 갖는 것으로 나타났다.
작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(Epm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(Eem)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, Epm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.
Purpose: Joint label fusion (JLF) is a popular multi-atlas-based segmentation algorithm, which compensates for dependent errors that may exist between atlases. However, in order to get good segmentation results, it is very important to set the several free parameters of the algorithm to optimal values. In this study, we first investigate the feasibility of a JLF algorithm for prostate segmentation in MR images, and then suggest the optimal set of parameters for the automatic prostate segmentation by validating the results of each parameter combination. Materials and Methods: We acquired T2-weighted prostate MR images from 20 normal heathy volunteers and did a series of cross validations for every set of parameters of JLF. In each case, the atlases were rigidly registered for the target image. Then, we calculated their voting weights for label fusion from each combination of JLF's parameters (rpxy, rpz, rsxy, rsz, β). We evaluated the segmentation performances by five validation metrics of the Prostate MR Image Segmentation challenge. Results: As the number of voxels participating in the voting weight calculation and the number of referenced atlases is increased, the overall segmentation performance is gradually improved. The JLF algorithm showed the best results for dice similarity coefficient, 0.8495 ± 0.0392; relative volume difference, 15.2353 ± 17.2350; absolute relative volume difference, 18.8710 ± 13.1546; 95% Hausdorff distance, 7.2366 ± 1.8502; and average boundary distance, 2.2107 ± 0.4972; in parameters of rpxy = 10, rpz = 1, rsxy = 3, rsz = 1, and β = 3. Conclusion: The evaluated results showed the feasibility of the JLF algorithm for automatic segmentation of prostate MRI. This empirical analysis of segmentation results by label fusion allows for the appropriate setting of parameters.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2488-2511
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2015
Data redundancy has high impact on Wireless Sensor Network's (WSN) performance and reliability. Spatial and temporal similarity is an inherent property of sensory data. By reducing this spatio-temporal data redundancy, substantial amount of nodal energy and bandwidth can be conserved. Most of the data gathering approaches use either temporal correlation or spatial correlation to minimize data redundancy. In Collective Prediction exploiting Spatio Temporal correlation (CoPeST), we exploit both the spatial and temporal correlation between sensory data. In the proposed work, the spatial redundancy of sensor data is reduced by similarity based sub clustering, where closely correlated sensor nodes are represented by a single representative node. The temporal redundancy is reduced by model based prediction approach, where only a subset of sensor data is transmitted and the rest is predicted. The proposed work reduces substantial amount of energy expensive communication, while maintaining the data within user define error threshold. Being a distributed approach, the proposed work is highly scalable. The work achieves up to 65% data reduction in a periodical data gathering system with an error tolerance of 0.6℃ on collected data.
Partial fragments of nuclear 185 rDNAs from morphologically wide and narrow thalli of the seaweed Porphyra pseudolineazis were amplified and sequenced to compare their DNA homology. Both sequences of 311 base pairs showed $100{\%}$ identical each other. They showed $97.7{\%}$ similarity with a wild strain collected at Sodol in Kangwondo, and $99.4{\%}$ similarity with the GenBank accession number AB013185 of the Japanese P. pseudolinearis. Thus the morphological difference of wide and narrow blades might not be a classification criterion for the sub-species level of P. pseudolinearis.
A phytosociological vegetation survey was conducted in July to September 2011 in order to examine the vegetation community structure in Mt. Ohseo area. It was aimed to provide basic data for the effective vegetation conservation by analyzing the importance, species diversity and community similarity of the forest community in Mt. Ohseo for each layer, followed by the classification of the actual forest vegetation. According to the cluster analysis, the community type of Mt. Ohseo was classified into a total of 4 vegetation communities: Pinus densiflora community, Cornus controversa-Quercus serrata community, Miscanthus sinensis community, and Quercus mongolica community; the vegetation type 4 showed the lowest species diversity index of 0.5236, and vegetation type-2 showed the highest species diversity index of 0.6606. The community similarity between Quercus mongolica community and Pinus densiflora community showed the highest 0.679, and the community similarity between Quercus serrata community and Pinus densiflora community and between Quercus serrata community and Quercus mongolica community showed the levels of 0.5, respectively.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.322-326
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2004
This paper describes a new iris recognition method based on a shift-invariant wavelet sub-images. For the feature representation, we first preprocess an iris image for the compensation of the variation of the iris and for the easy implementation of the wavelet transform. Then, we decompose the preprocessed iris image into multiple subband images using a shift-invariant wavelet transform. For feature representation, we select a set of subband images, which have rich information for the classification of various iris patterns and robust to noises. In order to reduce the size of the feature vector, we quantize. each pixel of subband images using the Lloyd-Max quantization method Each feature element is represented by one of quantization levels, and a set of these feature element is the feature vector. When the quantization is very coarse, the quantized level does not have much information about the image pixel value. Therefore, we define a new similarity measure based on mutual information between two features. With this similarity measure, the size of the feature vector can be reduced without much degradation of performance. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.
This paper proposes the heuristic approach for the generalized GT(Group Technology) problem to consider the restrictions which are given the number of cell, maximum number of machines and minimum number of machines. This approach is classified into two stages. In the first stage, we use the similarity coefficient method which is proposed and calculate the similarity values about each pair of all machines and align these values in descending order. If two machines which is selected is possible to link the each other on the edge of machine cell and they don't have zero similarity value, then we assign the machines to the machine cell. In the second stage, it is the course to form part families using proposed grouping efficacy. Finally, machine-part incidence matrix is realigned to block diagonal structure. The results of using the proposed approach are compared to the Modified p-median model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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