Although a few recent taxonomic studies focusing on infraspecific taxa in each species of Isodon have been reported, a detailed taxonomic revision of the Korean Isodon taxa has yet to be performed. We investigated the morphological characters of Korean Isodon based on approximately 600 herbarium sheets from major herbaria in Korea and Japan. We identified characters which distinguish seven Korean Isodon taxa and created a key to Korean Isodon based on the results from this study and on recent studies of the Korean Isodon taxa. The following unique characters for several taxa were recognized: 1) dense non-glandular hairs in stems for I. inflexus var. canescens (over 70 ea/mm on one side of the stem), 2) dense glandular hairs on the abaxial surface of the leaf for I. serra (over 40ea/mm2), 3) protruding pistils and stamens from the corolla with the length of the protruding part longer than that of the lower lobe of corolla for I. japonicus, and 4) the presence of non-glandular hairs on the entire surface of the fruit of I. inflexus var. microphyllus. Based on this study, we recognized that there are four species, two varieties, and one forma of Isodon taxa in Korea.
The mechanism of emotion is complex and influenced by a variety of factors, so that it is crucial to analyze emotion in broad and diversified perspectives. In this study, we classified neutral and negative emotions(sadness, fear, surprise) using arousal evaluation, which is one of the psychological evaluation scales, as well as physiological signals. We have not only revealed the difference between physiological signals coupled to the emotions, but also assessed how accurate these emotions can be classified by our emotional recognizer based on neural network algorithm. A total of 146 participants(mean age 20.1±4.0, male 41%) were emotionally stimulated while their physiological signals of the electrocardiogram, blood flow, and dermal activity were recorded. In addition, the participants evaluated their psychological states on the emotional rating scale in response to the emotional stimuli. Heart rate(HR), standard deviation(SDNN), blood flow(BVP), pulse wave transmission time(PTT), skin conduction level(SCL) and skin conduction response(SCR) were calculated before and after the emotional stimulation. As a result, the difference between physiological responses was verified corresponding to the emotions, and the highest emotion classification performance of 86.9% was obtained using the combined analysis of arousal and physiological features. This study suggests that negative emotion can be categorized by psychological and physiological evaluation along with the application of machine learning algorithm, which can contribute to the science and technology of detecting human emotion.
After the 3rd level autonomous driving vehicle, the 4th and 5th level of autonomous driving technology is trying to maintain the optimal condition of the passengers as well as the perfect driving of the vehicle. However current autonomous driving technology is too dependent on visual information such as LiDAR and front camera, so it is difficult to fully autonomously drive on roads other than designated roads. Therefore this paper proposes a Braking Strength Calculation System (BSCS), in which a vehicle classifies road conditions using data other than visual information and calculates optimal braking strength according to road conditions and driving conditions. The BSCS consists of RCDM (Road Condition Definition Module), which classifies road conditions based on KNN algorithm, and BSCM (Braking Strength Calculation Module), which calculates optimal braking strength while driving based on current driving conditions and road conditions. As a result of the experiment in this paper, it was possible to find the most suitable number of Ks for the KNN algorithm, and it was proved that the RCDM proposed in this paper is more accurate than the unsupervised K-means algorithm. By using not only visual information but also vibration data applied to the suspension, the BSCS of the paper can make the braking of autonomous vehicles smoother in various environments where visual information is limited.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.134-136
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2019
본 논문에서는 사람의 내면상태 인식을 위한 상호작용 체계 구축을 위하여 사람의 감정 데이터를 효과적으로 수집하기 위한 프로토콜을 제안하고, 프로토콜에 따라 수집된 데이터에 대한 분석 및 결과를 제시한다. 감정 데이터 수집 프로토콜의 개발은 기존 문헌과 시스템 리뷰를 통한 감정분류체계 수립, 분류체계에 따른 감정 유발 영상 수집 및 신뢰도 확보, 감정 데이터 수집을 위한 인간 대상 실험 절차 구축 및 타당도 확보의 단계로 이루어졌다. 수집된 사람의 실시간 감정 데이터는 기계학습을 통한 감정 분류 연구의 기준으로 활용이 가능하다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.4
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pp.289-293
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2002
Learning Classifier System (LCS) finds a new rule set using genetic algorithm (GA). In this paper, The Zeroth Level Classifier System (ZCS) is applied to evolving the strategy of a robot soccer simulation game (SimuroSot), which is a state varying dynamical system changed over time, as GBML (Genetic Based Machine Learning) and we show the effectiveness of the proposed scheme through the simulation of robot soccer.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.385-388
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2005
감성이란 외부의 자극에 대해 직관적이고 반사적으로 발생하는 저절로 반응하는 현상이다. 감성은 살아온 사회⋅문화적 배경에 따라 흑은 현재 상태에 따라서 다르게 나타난다. 하지만 다소 개인적인 차이가 있을 수 있을지라도 개인이 속한 사회에 따라서 비슷한 상황 아래서는 비슷한 유형의 반응이 나타난다. 현재 감성 인식을 위해서 개인의 행동이나 신체적인 표현을 이용한 감성 인식 연구가 진행 중이다. 이러한 방법은 감성을 표현하는 방식에서 개인차가 커지면 효용성이 떨어질 수밖에 없다. 우리가 거짓말 탐지기를 사용하는 것처럼 본 논문에서는 감정에 따라 달라지는 개인의 생체 신호를 이용해서 감성 인식을 하고자 한다. 이를 위해서 감성에 따른 여러 가지 생체 신호를 추출하고 감성 인식을 위한 생체 신호의 특징점을 파악하고 패턴분류를 하고자 한다.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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2000.11a
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pp.61-66
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2000
분류층 건식 석탄가스화 방식을 택하고 있는 아주대학교 내 BSU 가스화기는 반응 후 회분을 용융상태의 슬랙으로 처리하여 가스화기 하단으로 배출하고, 생성된 석탄가스는 가스화기 상부로 배출시켜 생성된 석탄가스로의 슬랙 유입을 최소화한 디자인이다. 이러한 분류층 가스화기는 고정층이나 유동층 방식의 가스화기에 비해 가스화기 출구에서의 온도가 1300∘C이상의 고온이 유지되므로, 미분탄을 사용하는 분류층 가스화방식에서는 미립 입자 일부가 비말동반되어서 미분탄내의 회재를 100% 용융 슬랙으로 처리하기는 불가능하고, 수 % 정도는 생성 석탄가스와 함께 가스화기 밖으로 배출된다.(중략)
Kim, Hyeon Sik;Oh, Yeun Kun;Yeon, Yun Jung;Kim, Han Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1251-1256
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2004
본 연구는 토양도 및 Landsat 위성영상을 GIS 및 R/S기법으로 토지이용의 공간적 분포를 분석하여 토지피복의 경년적 변화에 따른 유출곡선지수를 산정하고 유출곡선지수의 변화에 따른 유출상태의 변화를 분석하는데 그 목적이 있다. 이른 위하여 개략토양도의 토양분류에 대한 기존분류방법과 토지이용에 따른 CN분류법을 조사 검토한 후 CN을 산정하였으며, 향후 보다 정확한 산정기법이 제시될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 위하여 활용한 기초자료는 건설교통부와 한국수자원공사에서 시행하고 있는 전국유역조사의 자료로서 연구 분석에 이용하였다.
The requirement of distributed multimedia applications is the need for sophisticated QoS(quality of service) management. In terms of distributed multimedia systems, the most important catagories for quality of service are a timeless, volume, and reliability In this paper, we discuss a method for increasing reliability through fault tolerance. We describe the design and implementation of the ECA running on distributed multimedia environment. ECA is a system is able to classify automatically a software error based on distributed multimedia. This papaer explains a performance analysis of an error classification system running on distributed multimedia environment using the rule-based DEVS modeling and simulation techniques. In DEVS, a system has a time base, inputs, states, outputs, and functions.
식생지수(Vegetation Index, 이하 VI)는 위성영상의 각 밴드가 식생에 대해 나타내는 특징적 반사치를 이용하여 지피의 식생 유무와 상태를 표현하고 정량화(Quantification)가 가능하다. 본 연구는 개엽(aestivation) 전 주사된 광릉시험림 지역의 QuickBird 위성영상과 임소반도를 이용하여 수목분류간 VI의 비교를 목적으로 삼는다. VI는 식생 및 토양의 특성에 따라 많은 영향을 받게 되며 이러한 영향의 최소화를 통해서만 정확한 평가자료를 얻을 수 있기 때문에 토양부분을 제외한 수목과 상관관계가 높은 VI를 연구에 사용하였다. 그 결과 침엽수로 조림된 단순림(單純林)간의 분류는 용이하지 않았지만 개엽 전 낙엽송과 활엽수간의 분류체계에는 효과적임을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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