The human subject analysis of a document has some critical problems. The method results in the inconsistency in analysis process and the contradiction of two objects of the subject analysis (one is the identification of the content for the retrieval of specific items and the other is to identify the content for the grouping of related materials). Since the subject analysis by mechanized has been recognized to be the possible way to aggregate the problems of manual analysis, various a n.0, pproaches of automatic indexing have been studied and experimented. This study is to examine the automatic indexing as one of the promising subject analysis techniques by statistical, syntactical and semantic a n.0, pproaches. In conclusion, the reasonable a n.0, pplication time of the automatic indexing should be made a decision based on the through investigation on the cost verse effectiveness, and automatic indexing system should be developed in the close relationship with the on-line search which is a good retrieval system for information explosion society. From now on, since the machine-readable document-text will be envisaged to be more and more available due to the rapid development of computer technology, the more substantial research on the automatic indexing will be also possible, which can bring about the increasing of practical automatic indexing systems.
Objective: To determine whether volumetric CT texture analysis (CTTA) using fully automatic tumor segmentation can help predict recurrence-free survival (RFS) in patients with intrahepatic mass-forming cholangiocarcinomas (IMCCs) after surgical resection. Materials and Methods: This retrospective study analyzed the preoperative CT scans of 89 patients with IMCCs (64 male; 25 female; mean age, 62.1 years; range, 38-78 years) who underwent surgical resection between January 2005 and December 2016. Volumetric CTTA of IMCCs was performed in late arterial phase images using both fully automatic and semi-automatic liver tumor segmentation techniques. The time spent on segmentation and texture analysis was compared, and the first-order and second-order texture parameters and shape features were extracted. The reliability of CTTA parameters between the techniques was evaluated using intraclass correlation coefficients (ICCs). Intra- and interobserver reproducibility of volumetric CTTAs were also obtained using ICCs. Cox proportional hazard regression were used to predict RFS using CTTA parameters and clinicopathological parameters. Results: The time spent on fully automatic tumor segmentation and CTTA was significantly shorter than that for semi-automatic segmentation: mean ± standard deviation of 1 minutes 37 seconds ± 50 seconds vs. 10 minutes 48 seconds ± 13 minutes 44 seconds (p < 0.001). ICCs of the texture features between the two techniques ranged from 0.215 to 0.980. ICCs for the intraobserver and interobserver reproducibility using fully automatic segmentation were 0.601-0.997 and 0.177-0.984, respectively. Multivariable analysis identified lower first-order mean (hazard ratio [HR], 0.982; p = 0.010), larger pathologic tumor size (HR, 1.171; p < 0.001), and positive lymph node involvement (HR, 2.193; p = 0.014) as significant parameters for shorter RFS using fully automatic segmentation. Conclusion: Volumetric CTTA parameters obtained using fully automatic segmentation could be utilized as prognostic markers in patients with IMCC, with comparable reproducibility in significantly less time compared with semi-automatic segmentation.
Objective: The purpose of this study was to contribute to the prevention of occupational diseases through the development of an automatic analysis program for evaluating workers' exposure to hazardous chemical substances. Methods: The authors selected chemical substances that caused occupational disease in Korea and chemical substances that are frequently used in industrial sites as target substances for a GC-MS automatic analysis program. The target substances are organic compounds which can be measured by a passive sampler. The automatic analysis program was studied using various raw data obtained from GC-MS analysis for the target substances. Results: A total of 48 organic compounds that can be measured with a passive sampler were selected as target substances for the GC-MS automatic analysis program. The selected compounds included substances that caused occupational disease, substances related to C1 and D1 in special health examinations, and substances for which work environment measurements have been frequently conducted. The GC-MS automatic analysis program was developed by combining information mainly on retention time and mass spectrum. The GC-MS automatic analysis program is designed to analyze unknown samples by comparing the mass spectrum and retention time of the samples to those of reference materials. To evaluate the stability of the program, samples at about the 30-50% level of OELs were prepared and analyzed with the GC-MS automatic analysis program, resulting in stable results for all 48 organic compounds. Conclusion: An automatic analysis program for a total of 48 organic compounds was developed using a GC-MS system that can analyze organic compounds. Unknown samples that contain the 48 organic compounds can be automatically analyzed by the developed program. It is anticipated that it can contribute to the prevention of occupational diseases through an GC-MS automatic analysis program that can quickly provide workers with information on exposure to chemical substances.
In the conventional velocity analysis, the peaks of a semblance panel are picked and the stacking velocities of the peaks are assumed as RMS velocities from which interval velocities are determined. This velocity analysis technique is correct only for horizontal homogeneous layes and incurs error in a layer whose velocity varies laterally. Tediousness of peak picking and error in velocity analysis can be reduced by automatic velocity analysis techniques. An automatic velocity analysis algorithm has been presented in order to improve these problems by considering the stacking velocity from the view point of interval velocity model and by relating the stacking velocity and the interval velocity with the traveltimes. In this paper, we apply the automatic velocity analysis method to simple models having lateral velocity anomaly to verify the effectivenesses and limits of this method. From the results of numerical experiments, we can determine the interval velocites without pickings of the stacking velocities in the one-dimensional velocity analysis and the general patterns of the laterally varying interval velocities appear in the two-dimensional case. However, the interval velocity and the depth of velocity anomaly determined by two-dimensional automatic velocity analysis are somewaht discrepant in those of the theoretical model.
The structural unbalance mass and laundry are the important sources of the severe vibrations of automatic washing machines. In this paper, a mathematical model is developed for the dynamic analysis of the vertical axis automatic washing machines of pulsator-type. In the model, the rigid body motion of tub assembly is represented by six degrees of freedom and the dynamics of automatic hydraulic balancer is represented by one degree of freedom. The fundamental elastic modes of the tub shell and four suspension bars are also taken into account in the mathematical model, based on analytical and experimental modal analysis results. The 12 degrees of freedom equations of motion are derived by using the Lagrange's equations and the present dynamic model is evaluated by comparing the numerical simulation results with experimentally measured data.
Hak-Ju Lee;Yoonseok Shin;Wi Sung Yoo;Hunhee Cho;Kyung-In Kang
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1081-1087
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2009
An automatic construction system in Korea is now at the stage of the full automation like in Japan, and an actual pilot project is going to be built in 2009. However, in developing a new construction system that has never been implemented before, there is a need to assess the performance and to consider the uncertainty of the system. The program evaluation and review technique (PERT) allows dealing with this uncertainty. Thus, this paper implements an analysis of the process of steel fabrication and makes suggestions for time-related problems arising from the analysis. The time required for steel erection by the automatic system was compared with that in the traditional method. In the result, finding out another construction process and improving robot performance were proposed to resolve the problems. The results will contribute to promoting the development of an efficient system for the new automatic construction system.
Laver aquaculture, which occupies a large proportion in the aquaculture industry in Korea, is still highly dependent on human labor. Therefore, it is necessary to study the development of an automatic system to improve the working environment and increase the efficiency of aquaculture production systems. The purpose of this study is to evaluate the economic feasibility of an improved system in a study for the loading-unloading and automatic weighing systems in laver aquaculture industry. Economic analysis of the developed unloading and automatic weighing system were implemented under various conditions to calculate more accurate benefits and costs. As a result of this study, the economic feasibility was found to be very high in the three models: net present value (NPV), benefit-cost ratio (B/C), internal rate of return (IRR). Moreover, the results of sensitivity analysis showed that the economical efficiency of the automatic loading, unloading, and weighing system in laver aquaculture was very high.
효율적이고 객관적인 NMO 속도분석을 위해 사용되는 자동 속도분석의 정확성은 속도 빛띠의 속도 해상도에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 고해상도 BDS (high-resolution Bootstrapped Differential Semblance)를 이용하여 속도 빛띠를 구성하고, 이를 이용하여 공통 중간점 모음 별로 병렬적으로 자동 속도분석을 수행하는 모듈을 개발하였다. 또한 이 고해상도 BDS를 이용하는 자동 속도분석 모듈의 속도분석 결과를 BDS (Bootstrapped Differential Semblance)를 이용한 자동 속도분석의 결과와 비교하였다. 수평층을 포함한 속도모델로부터 얻은 합성 탄성파 탐사자료를 생성하고 이를 이용하여 개발된 모듈을 검증한 결과 본 연구를 통해 개발된 모듈이 좀 더 정확한 속도를 추정하는 것을 확인하였다. 또한 현장자료에 개발된 모듈을 적용하여 이벤트의 연속성이 향상된 공통 중간점 겹쌓기 단면을 구할 수 있는 NMO 속도를 추정하였다.
Medical image segmentation is the process by which an original image is partitioned into some homogeneous regions like bones, soft tissues, etc. This study demonstrates an automatic medical image segmentation technique based on independent component analysis. Independent component analysis is a generalization of principal component analysis which encodes the higher-order dependencies in the input in addition to the correlations. It extracts statistically independent components from input data. Use of automatic medical image segmentation technique using independent component analysis under the assumption that medical image consists of some statistically independent parts leads to a method that allows for more accurate segmentation of bones from CT data. The result of automatic segmentation using independent component analysis with square test data was evaluated using probability of error(PE) and ultimate measurement accuracy(UMA) value. It was also compared to a general segmentation method using threshold based on sensitivity(True Positive Rate), specificity(False Positive Rate) and mislabelling rate. The evaluation result was done statistical Paired-t test. Most of the results show that the automatic segmentation using independent component analysis has better result than general segmentation using threshold.
This study investigates numerical analysis for robot welder fume flow and gantry structure. The solvers are STAR-CCM+ and ANSYS workbench used on flow and structural analysis. The results show that fume is diffused in factory when the welding fume is remove at dust collector. But dust collector intercepts the fume diffusion into workroom by removing most of welding fume. Structure analysis result shows that the reinforcement rod is evaluated to main the safety by supporting sufficient structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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