This study analyzes characterization and classification of body types of Mongolian women aged 18∼39 ages. The anthropometric measurements of the research subjects come up to a total of 23 items and are summarized as follows : 1. As the results of comparative analysis of the body measurements by age group, 16 items show a significant difference except shoulder height, thigh girth, neck base girth, back length shoulder length, sleeve length and weight. Both age group are considered to be of average weight but 25 to 39 age group were slightly greater than that of the 18 to 24 age group. 2. As the results of factor analysis, 4 factors such as the first factor on the obesity of body, the second factor on the vertical size of body, the third factor on the back length, the forth factor on the shoulder width and neck base girth were extracted. 3. As the results of classification based on the duster analysis, the body types were classified into 3 types in each age group. In each age group the most frequent body type is average stature and slightly thin type.
The purpose of this study was to classify the lower body somatotype based on the side view and to analyze the characteristics of each somatotype. The subject were 234 Korean Junior High School Girls. Data were collected through photographic sources and analyzed by factor analysis, cluster analysis and analysis of variance. The result of factor analysis indicated that 4 factors were extracted through factor analysis and those factorscomprised 73.5% of total variance. Using factor scores, cluster analysis was carried out and the subject were classified into 3 clusters. Each cluster was classified as their lower bobs side view contour.
Water quality trends for major tributaries (66 sites) in the Yeongsan River basin of Korea were examined for 12 parameters based on water quality data collected every month over a period of 12 months. The complex data matrix was treated with multivariate analysis such as PCA, FA and CA. PCA/FA identified four factors, which are responsible for the structure explaining 78.2% of the total variance. The first factor accounting 27.3% of the total variance was correlated with BOD, TN, TP, and TOC, and weighting values were allowed to these parameters for grade classification. CA rendered a dendrogram, where monitoring sites were grouped into 5 clusters. Cluster 2 corresponds to high pollution from domestic wastewater, wastewater treatment and run-off from livestock farms. For grade classification of tributaries, scores to 10 indexes were calculated considering the weighting values to 3 parameters as BOD, TN and TP which were categorized as the first factor after FA. The highest-polluted group included 10 tributaries such as Gwangjucheon, Jangsucheon, Daejeoncheon, Gamjungcheon, Yeongsancheon. The results indicate that grade classification method suggested in this study is useful in reliable classification of tributaries in the study area.
The purpose of this study was to find out criteria for classifying fashion brand from consumer point of view in order to develop strategy of fashion brands and to manage brand effectively and systematically, and to suggest theoretical frame for application of these criteria. Survey was used as a research method. Subject were 422 age of 20-30 women living in and near Seoul. Questionnaires was developed to based on 37 classification criteria, and SPSS package program were used to analyze data. The results of this study were as follows: First, factor analysis considering 37 classification criteria identified 8 factors as classification criteria. They were the level of brand form, the level of product concept, the level of management item, the level of brand sales ability, the level of customer management, the level of brand advertizing and awareness, the level of brand value, the level of product lead ability. Second, the most important factor was the level of customer management, but comparatively factor of the level of brand sales ability the level of brand value was less important. Third, consumer cognized difference of criteria for classifying fashion brands. And the level of product lead ability was the most important factor in women's wear category and the level of brand form was in general casual wear category.
20대 미혼 여성 182명의 직접 계측치를 이용한 유방유형 분류에 유방전체 형상 요인, 유방상부내측형상 요인, 유방볼륨 요인, 유방하부외측형상 요인 등 4가지 요인이 추출되었다. 군집분석을 통해 '상부발달 유방', '밋밋한 유방', '하부 발달 유방', '돌출한 유방' 등 4유형의 유방유형으로 분류하였다. 유방유형은 목앞점~젖꼭지점길이, 목옆점~젖꼭지점길이, 유방안쪽점 사이간격, 젖꼭지 간격, 유방아래직경, 유방내측깊이, 유방바깥쪽길이, 유방아래길이, 젖가슴가쪽점~젖가슴위쪽점길이, 젖가슴 밑 윤곽선길이 등 10개 항목으로 판별 가능하다.
This study was aimed to provide the measurement data and shape classification of the head of the Korean female children for the headwear sizing systems. Four hundred nineteen female children, aged nine to twelve years, participated for this study. The 19 regions on the head and height, weight of the subjects were directly measured by the expert experimenters. Factor analysis, cluster analysis, GLM analysis and Tukey HSD test were performed using these data. Through factor analysis, five factors were extracted upon factor scores and those factors comprised $71.318\%$ for the total variances. Three clusters as their head shape were categorized using fiver factor scores by cluster analysis. Type 1 was characterized by the widest head width, Bitragion arc, and shortest head length, and medium height and weight. Type 2 had the longest head length and the widest side head width and the highest head circumference, and highest height and largest weight. Type 3 was characterized by the medium head length, smallest head circumstance, narrowest head width and side head width, and smallest height and weight.
This paper indirectly created high density point cloud data using unmanned aerial vehicle image. Then, we tried to suggest new concept of classification technique where particular objects from point cloud data can be selectively classified. For this, we established the classification technique that can be used as search factor in classifying color information in point cloud data. Then, using suggested classification technique, we implemented object classification and analyzed classification accuracy by relative comparison with self-created proof resource. As a result, the possibility of point cloud data classification was observable using the image's information. Furthermore, it was possible to classify particular object's point cloud data in high classification accuracy.
This study presents a rule-based urban image classification method for time series analysis of changes in the vicinity of Asan-si and Cheonan-si in Chungcheongnam-do, using Landsat satellite images (1991-2006). The area has been highly developed through the relocation of industrial facilities, land development, construction of a high-speed railroad, and an extension of the subway. To determine the yearly changing pattern of the urban area, eleven classes were made depending on the trend of development. An algorithm was generalized for the rules to be applied as an unsupervised classification, without the need of training area. The analysis results show that the urban zone of the research area has increased by about 1.53 times, and each correlation graph confirmed the distribution of the Built Up Index (BUI) values for each class. To evaluate the rule-based classification, coverage and accuracy were assessed. When Optimal allowable factor=0.36, the coverage of the rule was 98.4%, and for the test using ground data from 1991 to 2006, overall accuracy was 99.49%. It was confirmed that the method suggested to determine the maximum allowable factor correlates to the accuracy test results using ground data. Among the multiple images, available data was used as best as possible and classification accuracy could be improved since optimal classification to suit objectives was possible. The rule-based urban image classification method is expected to be applied to time series image analyses such as thematic mapping for urban development, urban development, and monitoring of environmental changes.
The purpose of this study was the investigation of theoretical and empirical relationships between Piagetian and psychometric assessments of intelligence. Specifically, the factor structure of Piagetian-type scales, the relationship between Piagetian scales and psychometric intelligence tests, and differences in the factor structure of Piagetian and psychometric assessments of intelligence were studied. The subjects of this stuby were 70 children (35 boys and 35 girls) in the 1st grade of an elementary school in Seoul The Piagetian-type scales and the K-WISC were administered individually, and the General Intelligence Test was administered to groups of children. Statistical analysis of the obtained data consisted of the SPSS Computer program including factor analysis and Pearson's product moment correlation coefficient. The Piagetian-type scales were found to consist of three factors, which accounted for 55 percent of the total common-factor variance. Factor-I was a factor indicating "conservation". Factor-II was a factor indicating "moral judgements". Factor-III was a factor indicating "classification and identity". Correlations between subtests of psychometric tests and Piagetian scales were relatively low or moderate. Relations between IQs assessed by the psychometric tests and Piagetian scales were also relativeyly low or moderate. Eight factors were extracted from the joint factor analysis of psychometric intelligence tests and Piagetian scales, and they accounted for 67 percent of the total common-factor variance. Factors-I, II, III, and V consisted of subtests of psychometric assessments, and Factors-IV, VI, VII and VIII were composed of Piagetian scales. Factor-I was a factor for "reasoning ability based upon language". Factor-II was a factor for "performance ability". Factor-III was a factor for "grouping ability". Factor-IV was a factor for "conservation". Factor-V was a factor indicating "symbol and language usage ability". Factor- VI was a factor indicating "moral judgments". Factor-VII was a factor indicating "length consevation". Factor-VIII was a factor indicating "classification and identity".
In general, it may be advantageous to measure the pressure pulsation near a valve to detect a valve defect in a linear compressor. However, the acceleration signals are more advantageous for rapid classification in a mass-production line. This paper deals with the performance improvement of fault classification using only the compressor-shell acceleration signal based on the relation between the refrigerant pressure pulsation and the shell acceleration of the compressor. A transfer function was estimated experimentally to take into account the signal noise ratio between the pressure pulsation of the refrigerant in the suction pipe and the shell acceleration. The shell acceleration signal of the compressor was modified using this transfer function to improve the defect classification performance. The defect classification of the modified signal was evaluated in the acceleration signal in the frequency domain using Fisher's discriminant ratio (FDR). The defect classification method was validated by experimental data. By using the method presented, the classification of valve defects can be performed rapidly and efficiently during mass production.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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