An elliptical basis function (EBF) network is proposed in this study for the classification of remotely sensed images. Though similar in structure, the EBF network differs from the well-known radial basis function (RBF) network by incorporating full covariance matrices and uses the expectation-maximization (EM) algorithm to estimate the basis functions. Since remotely sensed data often take on mixture -density distributions in the feature space, the proposed network not only possesses the advantage of the RBF mechanism but also utilizes the EM algorithm to compute the maximum likelihood estimates of the mean vectors and covariance matrices of a Gaussian mixture distribution in the training phase. Experimental results show that the EM-based EBF network is faster in training, more accurate, and simpler in structure.
터널이나 지하구조물의 건설시 필요한 지보의 설계는 보통 시추에 의한 지반조사결과에 기초하고 있다. 지반조사 자료가 부족한 지역에서의 암반 물성을 보다 객관적이고 추계학적(stochastic)으로 예측하기 위해 유전알고리즘(genetic algorithm)과 조건부 모사 기법(conditional simulation)을 사용하였다. 지구통계학적 모델링의 방법으로 조건부 모사를 실시한 후에 공간상관관계의 최적화과정을 통해 암반 물성을 구하였다. 유전알고리즘을 이용할 경우 크리깅에 의한 분산의 감소 현상을 극복하고 확률적으로 값을 제시할 수 있었다. 또한 30번의 확률적 등가치(equi-probable) 모사를 통해 유전알고리즘으로 구한 값의 불확실성을 정량적인 확률분포 값으로 제시하였고, 교차검증(cross validation) 방법으로 유전알고리즘의 신뢰도를 검증하였다.
Marine sponges are a rich source of highly diversified bioactive compounds. These medicinally valuable molecules represent extreme physiological and ecological functions in sponges, more presumably involving in the resistance to the feeding by other marine organisms like fish and fouling by barnacles, bacteria, fungi, etc. This feature of attaining resistance made sponges as successful poriferans that possess an impressive array of biological properties ranging from antimicrobial to anticancerous activities. The diversified bioactive principle of sponges might be due to their spacio-temporal distribution and although, the gateway for exploiting the sponges for isolating these distinct, potential molecules is open, suitable technical and methodological approaches are yet to be implemented in order to bring the sponges as successful pharmaceutical leads in the field of marine biotechnology. Despite of the identified difficulties of marine sponge research from past few decades, one should concentrate not only on the basic and applied technical/methodological considerations, but also on the novel strategies like in vitro sponge cell, fragment and whole sponge culture; sponge symbiont cell culture; in situ and ex situ sponge cultivation; and sponge bioreactors and metagenomic approaches, for the successful exploitation of marine sponges towards the novelty in sponge biotechnology. The present review narrates the pros and cons of the nowadays-marine sponge research by focusing on the suggestive ecobiotechnological approaches, based on the latest studies for feasible ecological exploitation and biotechnological application of sponges from the sea.
The purpose of this study was to investigate the microstructural characteristics and hardness distribution of AZ91 magnesium alloy furnace-cooled to room temperature after solution treatment, and to compare the results with those of as-cast condition. The as-cast alloy showed a partially divorced eutectic ${\beta}(Mg_{17}Al_{12})$ phase and discontinuous precipitates (DPs) with a lamellar morphology, while only DPs were observed in the furnace-cooled alloy. The DPs in the furnace-cooled AZ91 alloy had various apparent interlamellar spacings, which would be ascribed to the different transformation temperatures during the furnace cooling. The average hardness for the furnace-cooled alloy is similar to that for the as-cast alloy. It is interesting to note that the hardness values of the furnace-cooled alloy were distributed over a narrower range than those of the as-cast alloy. This is likely to be caused by the relatively more homogeneous microstructure of the furnace-cooled alloy in comparison with the ascast one.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권1호
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pp.83-89
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2019
The purpose of this paper is to examine how the social system of deposit insurance affected the financial market in Korea. Specifically, we want to know how much the risk-seeking behavior of financial institutions has increased or decreased. The most important feature of the deposit insurance system is to prevent the insolvency of financial institutions and to properly protect depositors. In recent studies, it has been argued that characteristics of deposit insurance bring moral hazard of financial institutions and that financial institutions make unreasonably risky investments. Therefore, in this study, we will first examine whether such previous research can be applied to the Korean financial market. Next, we will examine the appropriateness of the differential premium rate that is currently used for each financial institution in the Korean financial market. In order to test the first hypothesis, we used the Capital Asset Pricing Model (CAPM) to calculate the total risk for each financial institution. As a result, significant changes were found in all regions before and after the introduction of the deposit insurance system. As for testing the second hypothesis, we conducted a variance analysis of financial institutions' indexes before and after the introduction of the deposit insurance and we discovered significance of the total risk difference.
Groundwater in Jeju Island, flowing through main stream, is spring water from underground. To set a fixed quantity of groundwater flowing from surface in a hydrological view, 4 downstream (Woedo stream, Gangjung stream, Yeonwoe stream and Ongpo stream) were selected to calculate the characteristic of baseflow and the base-flow discharge through the data on tachometry. There were 11 to 14 level peak caused by runoff, mostly occurred during monsoon season. Also, duration of runoff was 15 to 25 hours, well reflecting the characteristic of inclined, short stream length in Jeju Island and pervious hydrogeographical feature. In case of Gangjung stream, Yeonwoe stream and Ongpo stream, variation of stream water level by baseflow rose above during summer, which was closely linked to the distribution of seasonal precipitation. From autumn to spring, water level fell below while that of Woedo stream remained the same all year round. Data on the water level observed in Woedo stream and Gangjung stream in every single minutes was applied to weir formula(equation of Oki and Govinda Rao) to calculate baseflow discharge. Also, using the data on current and water level calculated in Ongpo stream and Yeonwoe stream, water level-water flow rating was applied to assess base flow discharge.
Soil carbon(C) is an essential property for characterizing soil quality. Understanding spatial patterns of soil C is particularly limited for mountain areas. This study aims to predict the spatial pattern of soil C using terrain analysis in a steep mountainous area. Specifically, model performances and prediction uncertainties were investigated based on the number of resampling repetitions. Further, important predictors for soil C were also identified. Finally, the spatial distribution of uncertainty was analyzed. A total of 91 soil samples were collected via conditioned latin hypercube sampling and a digital soil C map was developed using support vector regression which is one of the powerful machine learning methods. Results showed that there were no distinct differences of model performances depending on the number of repetitions except for 10-fold cross validation. For soil C, elevation and surface curvature were selected as important predictors by recursive feature elimination. Soil C showed higher values in higher elevation and concave slopes. The spatial pattern of soil C might possibly reflect lateral movement of water and materials along the surface configuration of the study area. The higher values of uncertainty in higher elevation and concave slopes might be related to geomorphological characteristics of the research area and the sampling design. This study is believed to provide a better understanding of the relationship between geomorphology and soil C in the mountainous ecosystem.
본 논문에서는 먼저 심전도 진단을 위한 처리 과정별 관련 연구내용을 살펴본 후 심전도 신호의 리듬 특징을 이용하여 부정맥을 검출 및 분류하는 방법을 제안한다. 특징 추출에서는 리듬 구간에 대하여 동일성 및 규칙성 등의 리듬 및 심박 분포에 관련되는 특징을 추출하게 되며, 리듬 분류에서는 리듬 구간의 특징에 대하여 미리 구축된 규칙 베이스를 이용하여 리듬 유형을 분류하게 된다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 리듬 유형에 대한 실험을 통하여 정상 리듬 규칙만으로도 100% 부정맥 검출 성능을 보였으며, 부정맥 리듬 규칙으로는 유형 분류 적용 가능성을 확인하였다.
In this paper, mesoscale optical surface structures are found to possess both geometric and wave optics features. The study reveals that geometric optic analysis cannot correctly predict the experimental results of light transmission or reflection by mesoscale optical structures, and that, for reliable analyses, a hybrid approach incorporating both geometric and wave optic theories should be employed. By analyzing the transmission patterns generated by the mesoscale periodic pyramid prism plates, we show that the wave optic feature is mainly ascribed to the edge diffraction effect and we estimate the relative contributions of the wave optic diffraction effect and the geometric refraction effect to the total scattering field distribution with respect to the relative dimension of the structures.
Deep learning models such as convolutional neural networks and recurrent neual networks process a huge amounts of data, so they require a lot of storage and consume a lot of time and power due to memory access. Recently, research is being conducted to reduce memory usage and access by compressing data using the feature that many of deep learning data are highly sparse and localized. In this paper, we propose a compression-decompression method of storing only the non-zero data and the location information of the non-zero data excluding zero data. In order to make the location information of non-zero data, the matrix data is divided into sections uniformly. And whether there is non-zero data in the corresponding section is indicated. In this case, section division is not executed only once, but repeatedly executed, and location information is stored in each step. Therefore, it can be properly compressed according to the ratio and distribution of zero data. In addition, we propose a hardware structure that enables compression and decompression without complex operations. It was designed and verified with Verilog, and it was confirmed that it can be used in hardware deep learning accelerators.
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