본 연구에서는 격자강우량과 격자기반의 GIS수문 매개변수와 연계하여 홍수기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 물리적인 운동파 이론에 근거한 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM을 자체 개발하였다. 이 모형은 홍수 기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcView 를 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였으며 TecPlot 을 이용하여 유출량을 에니메이션으로 표현하였다. 또한, 유출량에 가장 큰 영향을 미치는 초기토양함수 상태에 대한 자동보정기법을 추가 개발하였으며, 남강댐유역을 대상으로 기저유출해석을 수행하여 개발된 자동보정기법의 활용가능성을 검토하였다. K-DRUM모형의 초기토양함수조건을 설정하는데 있어서 자동보정기법을 적용함으로써 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 부정확한 설정으로 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었다.
DOS 환경하에서 개발된 기존의 대부분의 응용프로그램들은 ASCII 형식의 파일을 직접 읽고 씀으로써 외부 세계와 정보를 교환한다. 수많은 단위 모듈로 이루어지는 종합적인 패키지는 모듈 각자의 입출력뿐아니라 모듈 사이의 빈번한 자료교환을 수행하여야 하므로, 모듈의 수가 증가할수록 ASCII 파일을 통한 입출력은 비효율적이고 정확성도 결여된다. 본 논문에서는 용용프로그램이 필요로 하는 모든 정보를 데이터베이스에 저장하고, 패키지의 각 모듈이 데이터베이스와 직접 정보를 교환할 수 있는 인터페이스를 설계하고 이를 실제 구현하는 과정을 보이고 있다. 개발된 인터페이스를 기존의 프로펠러 설계-해석 시스템에 적용하여 데이터베이스와의 정보교류가 원활히 수행되고 있음을 보였다. 이상을 Unix 환경하의 워크스테이션이 아닌 Windows95 환경하의 개인용/휴대용 컴퓨터에서 구현함으로써 프로펠러의 설계-해석을 시간적 공간적 제약없이 수행할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 격자강우량과 격자기반의 수문정보와 연계하여 홍수기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 물리적인 운동파(kinematic wave)이론에 근거한 분포형 강우-유출모형을 개발하였다. 이 모형은 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 개발된 모형의 적용가능성을 검토하기 위하여 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다.
Statement of Problem. As a standard means of diagnostics, an orthopantomogram(OPT) permits to measure the vertical and mesiodistal dimension of available bone at the desired implant site with the help of suitable radioopaque references. Based on the clinical investigation of the dentition and the edentulous sites, information upon the width of the implant site can be obtained and documented in the dental scheme. Both findings permit together systematic primary planning for endosteal implants. Purpose of Study. Contents of the present article are the representation of a semiquantitative classification of available bone with the aim to simplify the primary phase of a systematic implant planning. Results. Thus the ASCIi- system permits a clear protocol of bone findings for the implant case with all information available during the primary appointment for treatment planning as a basis of further diagnostic and therapeutic measures. Conclusion. With the ASCIi system, important parameters such as alveolar height and sub-crestal alveolar width can be documented systematically, easily and time saving in the dental scheme as a basis for exact treatment planning.
Statement of problem: It is important to have a correct presurgical treatment plan before any implant surgery. It must contain substantial information about the patient concerned. However, the standard classification only notifies the dentist about various structural, pathological and physiological dimensions Due to diverse structure of the jaw bone, current standard classification does not tell spatial dimensions of the available bone for implant insertion sites. Purpose of study: The purpose of this study is to report the establishment of the systematic implant treatment plan and its clinical treatment using $Implan^(R)$ program which is based on ASCIi-classification that is available for future diagnosis and scale of treatment and for systematic implant insertion. Results: By assisting the systemic measurement of the available alveolus dimension during implant surgery, it was easy to set initial implant treatment plan. Conclusion: Using $Implan^(R)$ program which is based on ASCIi-classification system that allows the establishment of systemic implant treatment plan and successful clinical performance, it was possible to establish the founding or initial implant treatment plan , the acquisition of information, and the systematization of documentation.
격자기반의 물수지 기법을 이용하여 강우에 의한 지표흐름과 지표하흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있는 분포형 강우-유출모형을 개발하였다. 본 모형은 제 수문인자들의 격자별 물수지를 계산하여 단방향 흐름경로 알고리듬에 의하여 지표 및 지표하 흐름을 추적한다. 전처리과정으로서 GRASS를 이용하여 모형에 필요한 ASCII 형태의 자료들을 준비하고, 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역의 유출량, 유출고, 토양수분, 본포 등을 GRASS상에서 도시할 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다.
We propose a parallel neural network model in which patterns are clustered and patterns in a cluster are studied in a parallel neural network. The learning algorithm used in this paper is based on LVQ algorithm of Kohonen(1990) for clustering and ADALINE(Adaptive Linear Neuron) network of Widrow and Hoff(1990) for parallel learning. The proposed algorithm consists of two parts. First, N patterns to be learned are categorized into C clusters by LVQ clustering algorithm. Second, C patterns that was selected from each cluster of C are learned as input pattern of ADALINE(Adaptive Linear Neuron). Data used in this paper consists of 250 patterns of ASCII characters normalized into $8\times16$ and 1124. The proposed algorithm consists of two parts. First, N patterns to be learned are categorized into C clusters by LVQ clustering algorithm. Second, C patterns that was selected from each cluster of C are learned as input pattern of ADALINE(Adaptive Linear Neuron). Data used in this paper consists 250 patterns of ASCII characters normalized into $8\times16$ and 1124 samples acquired from signals generated from 9 car models that passed Inductive Loop Detector(ILD) at 10 points. In ASCII character experiment, 191(179) out of 250 patterns are recognized with 3%(5%) noise and with 1124 car model data. 807 car models were recognized showing 71.8% recognition ratio. This result is 10.2% improvement over backpropagation algorithm.
마트, 식당, 도서관 등 우리 주변 많은 곳에서 바코드가 사용되고 있다. 바코드는 주로 ISBN, Code128, Code39 등의 형식이 쓰이는데 그중 Code 128은 ASCII Code를 기반으로 하기 때문에 ASCII Code 0번부터 32번까지의 제어 문자를 바코드에 담을 수 있다. 제어 문자는 본래 프린터 또는 통신 접속구 등 주변 장치에 정보를 전달하기 위하여 사용되는 문자를 뜻하지만 Windows상에서 입력될 시 전혀 다른 역할을 한다. 주로 바코드 기기에서 입력 값을 검증하지 않으므로 이를 이용해 제어 문자를 담은 바코드를 태깅해 명령 프롬포트를 열고 명령을 실행할 수 있다. 또한 대부분의 바코드 인식 프로그램이 DB를 사용하고, 보안이 다른 프로그램들에 비해 취약하다는 점에서 SQL Injection 공격 가능성을 제시한다.
This study includes noise automatic inspection system for washing machine auto-transmission one of modern home necessary. We effort to find and certificate sound noisesource by sound power and sound intensity, and apply to frequency analysis in vibration related sound noise. Still more we have been studying to data acquisition and programming for MS VisualBasic version 5.0. System component is below. 1) Pentium PC for data acquisition. 2) DSO for noise acquisition. 3) S/W for comparison and decision. 4) I/F Board for data communication. Wave form data through the DSO are converting to ASCII code data. The ASCII code through binary converting S/W are to be decision fitness or the badness comparison S/W. Finally, we will making noise monitoring system and automatic inspection system.
This study includes noise automatic inspection system for washing machine auto-transmission one of modern home necessary. We effort to find and certificate sound noise source by sound power and sound intensity, and apply to frequency analysis in vibration related sound noise. still more we have been studying to data acquisition and programming for MS VisualBasic version 5.0. System component is below. 1) Pentium PC or data acquisition. 2) DSO for noise acquisition. 3)S/W for comparison and decision. 4) I/F Board for data communication. Wave form data through the DSO are converting to ASCII code data. The ASCII code through binary converting S/W. Finally we will making noise monitoring system and automatic inspection system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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