바둑은 2,500년 이상의 역사를 지녔고, 바둑에서의 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구축 시에 반드시 해결해야 되는 기본 문제영역이 된다. 본 논문에서는 사활문제와 직결되는 3, 4, 5, 6궁에 대한 원형 안형의 개수 확인과 4-튜플 형식으로 표현된 원형 안형을 분류하고자 했다. 실험은 몬테카를로 방법과 점 패턴 매칭에 의해 수행되었다. 실험 결과에 따르면 원형 안형의 개수는 3궁 2개, 4궁 5개, 5궁 12개, 6궁 35개가 된다. 아울러 4-튜플 형식으로 된 원형 안형을 분류하면 3궁 1가지, 4궁 3가지, 5궁 4가지, 6궁 8가지로 분류된다.
In this paper, the CFD analysis using various turbulent models has been performed to evaluate which type of turbulent models can predict well the mixing flow structure of $45^{\circ}$ impinging round jet. This CFD analysis has been carried out through the commercial Fluent software. As a result, any of turbulent models cannot predict the experimental results definitely all over the flow range. However, as compared with the experimental results, the turbulent model of realizable(RLZ) k-$\varepsilon$ only predicts well in the limited range between X/$X_0=1.1$ and X/$X_0=2.0$.
본 연구의 목적은 적합성과 기능성이 고려된 체형별 남성 상의 원형 패턴을 개발하는데 있다. 피험자는 인체계측자료와 측면체형 사진에 의해 선정하고, 체형은 굴신체형, 표준체형, 반신체형으로 분류하였다. 체형별 실험 원형 패턴의 평가를 위하여 기존원형을 선정하였으며, 연구 결과는 다음과 같다; 1. 착의평가 결과 표준체형은 대부분의 항목에서 적합하였으나, 굴신체형과 반신체형에서는 많은 차이가 있었다. 이러한 차이는 앞길이와 등길이 뿐만 아니라 여유량과 윗 가슴둘레에 서 나타난다. 앞품과 뒤품은 외관에 의해 많은 영향을 받으며, 증가된 옆품은 앞품과 뒤품의 부족분을 보충하는 역할을 하였다. 따라서 실험패턴은 기존패턴보다 각 체형에 더욱 적합하며, 체형 적합성과 동작기능성이 고려된 의복 제작을 위한 패턴설계는 인체의 구조와 동작연구에 의해 가능하였다. 2. 기본원형 패턴 설계를 위한 필요치수는 목뒤높이, 등길이, 앞길이, 윗 가슴둘레, 앞품과 뒤품이며, 체형분류의 기준은 윗 가슴둘레, 앞품, 뒤품, 앞길이, 등길이이다. 이와 같은 결과를 근거로 가슴둘레 선은 [(B/2+B/10), 뒤진동깊이는 [(B/10+목뒤높이/10)]로 설정하고, 앞내림은 1.5cm로 하였다.
본 연구에서는 원형수직 충돌분류에 의한 가열평판의 전열특성을 해석하기 위 하여 최근 표면온도 측정에 많이 사용되고 있는 liquid crystal을 이용하였다. 즉 liquid crystal의 감온특성과 영상처리 기법을 이용하여 레이놀즈수 및 노즐과 충돌판 사이의 거리(L/D) 변화에 따른 전열면의 온도장 변화를 측정하였다.
The objective of this study is to investigate experimentally the frequency characteristics of the hole tones generated by a circular jet of low speed impinging on a plate with a round hole. The experimental results about the sound spectrum and the time wave of the hole tone are presented and discussed in relation with the hole type, the jet velocity and the distance of the nozzle-to-plate with a round hole. From the sound spectrum and time wave measurements, it is found that the hole tone is generated not only by an interaction of convected vortices with a round hole but also by a series of vortex shedding from jets passing through a hole. The hole tones generated by a feedback mechanism consist of many frequency stages and also have a hysteresis phenomenon like an edge tone. But the hole tones generated by a series of vortex shedding have nothing with the stage characteristics. The frequencies of hole tones are influenced by the jet velocity, the distance of the nozzle-to-plate with a round hole and the hole type.
광의의 한국산 개미취속의 16종류에 대하여 열매인 수과의 분류학적 가치를 평가하고자 본 연구를 수행하였다. 수과의 형태는 도피침상 장타원형, 도란형, 장타원형, 도란상 장타원형 의 4유형으로 구분되었으며, 수과에 존재하는 모용은 단열성 원추형, 사상형, 원주형, 두상형, 장축 두상형, 구형의 6유형으로 구분되었다. 이들의 수과 선단에서 분포양상은 무모형, 원추상 모용 소생형, 원추상 모용 밀집형, 원추상-두상 모용 혼생형의 4유형으로 구분되었다. 이러한 수과의 형태와 이에 존재하는 모용의 특징은 분류군내의 개체간에는 변이가 없으나 분류군간에는 뚜렷한 차이를 보여 종을 구분하는 좋은 형질로 여겨졌다. 특히 두상형의 모용의 존재여부와 수과선단의 두상형의 모용과 원추형의 모용이 혼생하는 형질은 광의의 Aster속을 Kalimeris, Heteropappus, Aster, Gymnaster속으로 세분할 때, Kalimeris속과 Heteropappus속 및 Aster속의 Pseudocalimeris절을 구분짓는 형질, 즉 절 이상을 구분하는 형질로서 가치를 지니는 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 패턴을 효과적으로 분류하기 위하여 화상자료의 특성인 이웃 화소 간의 종속성을 잘 표현해 주는 깁스확률장의 크리크를 바탕으로 2차원 조건부 모멘트 를 제안하였다. 이 알고리즘 구축은 공간정보를 갖는 조건부 모멘트를 이용하여 특정 벡터를 추출하는 과정과 패턴을 분류하는 과정으로 분리하여 생각한다. 특정벡터를 추출하는 과정은 하나의 패턴에 대해 깁스분포의 크리크로 표현된 파라미터를 추정한 다음, 2차원 조건부 모멘트들을 계산하여 특정벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계 산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류 한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 된 훈련 데이 타를 만들어 486 PC 66Mhz에서 실험을 한 결과 97.5% 이상의 분류성능이 있음을 밝혔 다.
화상 데이터의 특성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 특징벡터를 추출하여 패턴을 분류하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 특징벡터는 화상의 크기, 위치, 회전에 대해서 불변이며 접영에 대해서도 덜 민감한 특징을 갖는 2차원 모멘트들의 원소로 만들어진다. 알고리즘은 공간정보를 갖는 2차원 모멘트를 이용하여 특징벡터를 추출하는 과정과 거리함수를 이용하여 패턴을 분류하는 과정으로 구축하였다. 특징벡터는 깁스분포의 묘수를 추정하여 2차원 조건부 모멘트를 추출하여 구성한다. 패턴 분류 과정은 추출된 특징벡터로부터 제안된 판별거리함수를 계산하여 여러 원형 패턴 가운데 최소거리를 산출한 미지의 패턴을 원형패턴으로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 대문자와 소문자 52자로 구성된 훈련 데이터를 만들어 SUN ULTRA 10 워크스테이션에서 실험을 한 결과 98%이상의 분류성능이 있음을 밝혔다.
최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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