Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.6
no.2
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pp.55-63
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1984
Berglund-Liu 진동방식 단분산 분체입자 발생기(Berglund-Liu vibrating orifice monodisperse aerosol generator)에 의하여 제작한 단분산 광흡수성 표준분체입자를 사용하여 레이저 산란광 분체입도 측정기 (Knollenberg active scattering aerosol spectrometer)의 반응특성을 조사하 였다. 실험결과, 기기의 반응특성은 Mie 산란이론에 의하여 계산한 이론치와 매우 잘 일치하며 특히 광흡수성 분체입자는 광통과성 분체입자가 다의적인 특성을 나타내는 것에 반하여 거의 단조증가하는 일의적인 특성을 가지고 있으며 광흡수성 분체입자의 반응특성이 제작자의 교정 치에 가까운 결과를 나타내었다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.04a
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pp.261-270
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2000
개념 계층(Concept Hierarchy)은 데이터베이스 분야에서 사용되는 대표적인 배경 지식(Background Knowledge)으로써, 데이터베이스에 내재되어 있는 구조적인 정보, 데이터의 분포, 영역전문가(Domain Expert)에 의해 주어지는 외부 지식 등이 반영되어 있다. 개념 계층의 특성상 부모(parent)-자식(child) 관계가 있는 두 노드가 있을 때, 한 노드의 값으로부터 다른 노드의 값을 추정할 수 있다. 이 추정된 값을 기대치라고 하고, 한 노드의 값으로부터 추정된 기대치와 실제치가 상당히 상이한 값을 보이는 노드가 있을 때, 이를 흥미롭다(interesting)라고 할 수 있다. 그러나 아직까지 개념계층상에서의 흥미로운 부분 탐색에 대한 연구가 없었으며, 흥미로움(interestingness)의 척도(measurement)에 대한 연구로서는 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등이 있다. 그러나 이런 흥미도의 척도에 관한 연구도 연관규칙에 한정되어 이루어졌으므로 개념계층상의 데이터에 적용하기 위해서는 약간의 수정 및 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성에 따른 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층이 존재할 때, 이를 이용하여 기대치와 실제치가 상이한 흥미로운 부분을 발견하고자 하며, 이를 위하여 개념계층상에서의 흥미도의 척도를 제안하고 흥미로운 부분을 탐색하는 방법을 기술하고자 한다. 또한 데이터마이닝의 결과인 연관규칙을 개념계층에 적용하여 연관규칙을 통해 얻어질 수 있는 기대치를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.4
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pp.91-96
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2014
This paper proposed an adaptive threshold method for detecting flame candidate regions in a infrared image and it adapts according to the contrast and intensity changes in the image. Conventional flame detection systems uses fixed threshold method since surveillance environment does not change, once the system installed. But it needs a adaptive threshold method as requirements of surveillance system has changed. The proposed adaptive threshold algorithm uses the dynamic behavior of flame as featured parameter. The test result is analysed by comparing test result of proposed adaptive threshold algorithm and conventional fixed threshold method. The analysed data shows, the proposed method has 91.42% of correct detection rate and false detection is reduced by 20% comparing to the conventional method.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.344-344
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2012
추계학적 강우모의발생기법은 수문학적 분석에 널리 이용되는 방법으로서 장기간의 강우입력 자료를 이용할 수 없는 경우 과거의 관측 자료를 반복하여 이용하기 보다는 과거 관측치의 통계학적 특성을 지니고 있는 합성강우량 시계열자료를 모의하여 설계 강우량 산정 및 강우-유출모형을 이용한 장기해석 등과 같은 수문학적 해석을 위한 입력 자료를 확충하기 위해 이용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 수문학적 설계 강우량 산정 시 가장 중요한 강우발생 특성과 극한치의 특성이 변화하고 있기 때문에 전통적인 추계학적 강우발생기법을 이용하여 강우 시계열자료를 확충하는 것은 한계가 있을 것으로 추정되고 있다. 이에 본 논문에서는 최근 유럽 등에서 도시배수체계의 설계를 위해 널리 이용되고 있는 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형을 이용하여 시간단위 강수량자료를 확충하고 모의된 강우량시계열자료와 실측 강우량자료를 통계학적으로 비교하였다. 또한, 극한치 분석을 통해 변화하는 기후상황에서 적합한지를 평가하였다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.08a
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pp.290-290
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2010
무기물을 포함한 유기물 나노 복합체는 저전력으로 동작하는 차세대 전자 소자와 광전 소자의 응용에 대단히 유용한 소재이다. 간단하고 저렴한 제조 공정과 물질 특성의 장점을 이용한 유기물/무기물 나노 복합재료를 사용한 비휘발성 메모리 소자의 제작과 전기적 특성은 연구되었으나 실험치와 이론치의 비교에 대한 연구는 소자의 효율과 신뢰성을 증진하기 위하여 대단히 필요하다. 다양한 종류의 비휘발성 메모리 중에서 무기물을 포함한 유기물 나노복합체를 사용하여 만들어진 유기 쌍안정성 소자는 간단하게 고집적화가 가능하며 광소자와 결합할 수 있기 때문에 차세대 비휘발성 메모리 소자로서 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 ZnO 나노입자를 포함한 PMMA 박막 구조를 기억층으로 사용하여 메모리 특성을 향상시킨 유기 쌍안정성 소자를 제작하고 그에 대한 전기적 특성을 측정과 전하 전송 메커니즘을 규명하여 이론적으로 고찰하였다. 유기 쌍안정성 소자 제작을 위해 Indium-tin-oxide가 증착된 유리 기판위에 ZnO 나노입자와 PMMA를 용매에 혼합하여 스핀코팅 방법으로 ZnO 나노 입자가 분산되어 있는 PMMA 나노 복합체를 형성하였다. 나노 복합체 박막위에 Al 전극을 열증착으로 형성하여 유기 쌍안정성 소자를 제작하여 전류-전압 측정을 하였다. 제작한 유기 쌍안정성 소자의 전하 전송 메커니즘 규명을 위해 space charge limited current 메커니즘을 이용하여 소자에 대한 시뮬레이션을 수행하였고 이를 제작한 소자에서 측정한 전류-전압 특성과 비교하였다. 이 결과는 유기 쌍안정성 소자를 제작할 때 소자의 성능 최적화에 이론적인 기초지식을 제공할 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2003.11a
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pp.139-143
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2003
Digital Image와 휘도 측정치의 보정실험을 행하여 만족스러운 결과를 가져왔다. 그러나 피사체의 밝기에 비해 노출값을 너무 적게 하면 오차가 발생할 수 있다는 사실이 확인되었다. 앞으로 Videophotometry을 실현하기 위해서는 피 계측면의 분광 반사특성에 의한 계측치의 오차를 제거하기 위한 CCD 소자의 시감도 보정, 시야를 정확하게 재현하기 위한 광학적 연구, 인간의 시각 특성에 부합하는 측정 휘도의 보정 등에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.737-742
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2005
본 연구는 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph) 매개변수와 유역의 지 형특성 인자인 유역면적, 유로연장, 유로경사의 상관성을 분석하여 유역면적과 유로연장의 GIUH 매개변수와의 상관식을 유도하였다. 그리고 대상유역의 Fractal분석도 실시하여 지형상사를 확인하였다. 상관식의 검증을 위해 설마천 유역을 선정하여 결과를 실측치를 계산치와 수정치로 비교하고 계산치와 수정치도 비교하였다. 본 연구의 결과로 산정된 상관식을 사용하여 임의의 미계측 유역의 GIUH매개변수를 산정할 경우 기존의 복잡하고 시간이 많이 소요되는 GIS작업의 번거로움을 최소화할 수 있을 것이다.
진동시험 동안 구조물은 진동시험기로부터 높은 진동에너지를 받게 되는데 공급되는 에너지를 시험물에 전달하기 위해서는 시험물에 따라 다양한 종류의 진동시험치구가 필요하게 된다. 이중에서 T-형상 진동시험치구는 진동시험축에 대해 3방향으로 시험물을 설치할 수 있고, 형상이 간단하며, 또한 값이 저렴하므로 많은 설계자들은 T-형상 치구를 설계하여 사용한다. 그러나 이 치구는 수직판이 어떤 주파수에서 평판처럼 공진현상을 일으키기 때문에 동역학적으로 설계하기가 어렵다. 본 논문에서는 진동시험치구의 기능을 향상시키기 위해 모우드 시험(Model Testing)기법을 사용하는 방법과 시험결과를 근거로 설계변경을 위해 수직보강판, 수평보강판, 그리고 천연 고무패드를 사용하여 이것들이 치구의 동특성에 미치는 영향을 기술하며 그 결과를 치구설계 때 응용 가능하도록 한다.
Data mining techniques are used to find important and meaningful information from huge databases, and pattern mining is one of the significant data mining techniques. Pattern mining is a method of discovering useful patterns from the huge databases. Frequent pattern mining which is one of the pattern mining extracts patterns having higher frequencies than a minimum support threshold from databases, and the patterns are called frequent patterns. Traditional frequent pattern mining is based on a single minimum support threshold for the whole database to perform mining frequent patterns. This single support model implicitly supposes that all of the items in the database have the same nature. In real world applications, however, each item in databases can have relative characteristics, and thus an appropriate pattern mining technique which reflects the characteristics is required. In the framework of frequent pattern mining, where the natures of items are not considered, it needs to set the single minimum support threshold to a too low value for mining patterns containing rare items. It leads to too many patterns including meaningless items though. In contrast, we cannot mine any pattern if a too high threshold is used. This dilemma is called the rare item problem. To solve this problem, the initial researches proposed approximate approaches which split data into several groups according to item frequencies or group related rare items. However, these methods cannot find all of the frequent patterns including rare frequent patterns due to being based on approximate techniques. Hence, pattern mining model with multiple minimum supports is proposed in order to solve the rare item problem. In the model, each item has a corresponding minimum support threshold, called MIS (Minimum Item Support), and it is calculated based on item frequencies in databases. The multiple minimum supports model finds all of the rare frequent patterns without generating meaningless patterns and losing significant patterns by applying the MIS. Meanwhile, candidate patterns are extracted during a process of mining frequent patterns, and the only single minimum support is compared with frequencies of the candidate patterns in the single minimum support model. Therefore, the characteristics of items consist of the candidate patterns are not reflected. In addition, the rare item problem occurs in the model. In order to address this issue in the multiple minimum supports model, the minimum MIS value among all of the values of items in a candidate pattern is used as a minimum support threshold with respect to the candidate pattern for considering its characteristics. For efficiently mining frequent patterns including rare frequent patterns by adopting the above concept, tree based algorithms of the multiple minimum supports model sort items in a tree according to MIS descending order in contrast to those of the single minimum support model, where the items are ordered in frequency descending order. In this paper, we study the characteristics of the frequent pattern mining based on multiple minimum supports and conduct performance evaluation with a general frequent pattern mining algorithm in terms of runtime, memory usage, and scalability. Experimental results show that the multiple minimum supports based algorithm outperforms the single minimum support based one and demands more memory usage for MIS information. Moreover, the compared algorithms have a good scalability in the results.
The sensory and instrumental characteristics of warm and cool cooked rices with pressure and electric cookers were examined. The types of rice varieties tested were Choucheong (traditional rice variety) Samgang and Seogwang (high-yielding rice varietis) The result of sensor evaluation revealed more significant differences in most of appearance, texture characteristics than flavour. The difference of sensory characteristics according to the types of cookers and the warm or cool cooked rices was greatest in Seogwang among three varieties. The instrumental measurement of cooked rices using instron showed that the difference between types of varieties and cookers was more clearly in cool cooked rices than warm ones. Especially hardness in instrumental characteristics revealed highly signficant difference. With regard to the correlation between instrumental and sensory characteristics, hardness had a significantly high correlation with texture while others had low ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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