It is the aim of this study to introduce the application method for the new estimation system of deterioration caused performance decrement of exterior wall by infrared theromography. With this help of this trial test, the defect such as void and honeycomb of esveria wall can be shown easily. Espicially by selecting the weathering condition, it becomes easier to identify defect than with original image. It was confirmed that this trial monitoring system is very useful to identify the defect of exterior wall.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권5호
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pp.331-336
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2016
Multi-bit tries have been proposed to improve the search performance of a binary trie by providing flexibility in stride values, which identify the number of bits examined at a time. However, constructing a variable-stride multi-bit trie is challenging since it is not easy to determine a proper stride value that satisfies the required performance at each node. The aim of this paper is to identify several desired characteristics of a trie for IP address lookup problems, and to propose a multi-stride decision trie that has these characteristics. Simulation results using actual routing sets with about 30,000 to 220,000 prefixes show that the proposed multi-stride decision trie has the desired characteristics and achieves IP address lookup using 33% to 47% of the 2-bit trie in the average number of node accesses, while requiring a smaller amount of memory.
This paper describes a nonlinear state observer to identify the rotor position and velocity of a hybrid-type linear pulse motor(LPM). Since the observer's error dynamics of a hybrid-type LPM is highly nonlinear, the stability of the proposed observer is analyzed using an approximated error model. The optimal choices of the proposed observer gains are also discussed. Our extensive simulation study shows that the proposed observer can identify rotor position and velocity and is robust with respect to uncertainties in mechanical parameters and load force.
Objectives: This study was done to identify health and functional status of rural elders, to identify the use of health and medical treatment and welfare services in order to present directions for improving use of health and welfare services by rural elders. Methods: The participants in the study were 170 elders over 65 years of age who live in the one of the 6 villages served by the Young Am Community Health Post. The elders were visited at home and interviewed the elders using the RAI tool. Descriptive statistics including frequency and range were used to analyze the data. Results: Limitations in physical function, finances and medical treatment service were identified. Conclusions: The findings of this study indicate a need to develop good quality service which is affordable and convenient.
This paper describes a method for detecting the pupil region and identification of the eye status for driver drowsiness detection system. This program detects a driver's face and eyes using viola-jones face detection algorithm and extracts the pupil area by utilizing mean values of each row and column on the eye area. The proposed method uses binary images and the number of black pixels to identify the eye status. Experimental results showed that the accuracy of classification eye status(open/close) was above 90%.
한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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pp.61-68
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2000
Now that the complete genomes of numerous organisms have been ascertained, key problems in molecular biology include determining the functions of the genes in each organism, the relationships that exist among these genes, and the regulatory mechanisms that control their operation. These problems can be partially addressed by using machine learning methods to induce predictive models from available data. My group is applying and developing machine learning methods for several tasks that involve characterizing gene regulation. In one project, for example, we are using machine learning methods to identify transcriptional control elements such as promoters, terminators and operons. In another project, we are using learning methods to identify and characterize sets of genes that are affected by tumor promoters in mammals. Our approach to these tasks involves learning multiple models for inter-related tasks, and applying learning algorithms to rich and diverse data sources including sequence data, microarray data, and text from the scientific literature.
The purpose of this study was to identify the differences in shopping orientation and clothing benefit sought of a group of consumers according to the preference for fast-fashion. Data were collected from a questionnaire conducted on 416 female adults. The results were as follows. First. the factor analysis used to identify shopping orientation involved the following five factors: hedonic. economic. convenient. brand-oriented. and relation-oriented. The dimensions of the clothing benefit sought consisted of fashion. social status. practicality. figure flaw compensation. and sex appeal. Second. the differences in shopping orientation and clothing benefit sought according to the preference for fast-fashion were identified using a t-test. The consumer group preferring fast-fashion exhibited a hedonic. convenient shopping orientation. and the non-preferring group exhibited an economic. brand-oriented shopping orientation. The consumer group preferring fast-fashion pursued fashion and sex appeal clothing benefits. and the non-preferring group pursued social status and practicality clothing benefits.
This study was carried out to separate and identify the antioxidative substances in persimmon leaves. The antioxidative substances in persimmon leaves were extracted by methanol. The extract was fractionnated by SEP-PAK cartridge colum. From these results five fractions(F-I${\sim}$V) were obtained. Antioxidative activity of each fractions was examined by the DPPH methord. The F-II, III and IV showed antioxidative activity and among them F-II and F-III showed the strongest. Five frations were separated by TLC using ethylacetate : chloroform : formic acid : $H_2O$(8 : 1 : 1 : 1 v /v) as the solvent. From these results were obtained spots of Rf 0.71, 0.35 and 0.25. This spots were scraped from the plate and extracted by methanol. The extracts thuse obtained were used for examination of identify by TLC, UV /VIS-spectrophotometer and HPLC. Among them spot of Rf 0.71 were demonstrated to catechin and the spots of Rf 0.35 and 0.25 was suggested to polyphenol substances.
With increasing use of the computers and rapid progress of system technology, the Judgment Process of information system auditors is exacerbated and the auditing environment is becoming very complex. Therefore, with limited resources, to achieve the ultimate goals of control & auditing, it is absolutely necessary for the auditors to Identify the relative importance and priority order of controls Accordingly. the auditors'review and evaluation of the internal control are becoming the Important issues in our modern auditing Process. The objectives of this paper are to identify the crucial and important control factors that are necessary for the control system, end to analyze the relative importance of the internal controls.
Pervasive applications such as digital memories or patient monitors collect a vast amount of data. One key challenge in these systems is how to extract interesting or unusual information. Because users cannot anticipate their future interests in the data when the data is stored, it is hard to provide appropriate indexes. As location-tracking technologies, such as global positioning system, have become ubiquitous, digital cameras or other pervasive systems record location information along with the data. In this paper, we present an automatic approach to identify unusual data using location information. Given the location information, our system identifies unusual days, that is, days with unusual mobility patterns. We evaluated our detection system using a real wireless trace, collected at wireless access points, and demonstrated its capabilities. Using our system, we were able to identify days when mobility patterns changed and differentiate days when a user followed a regular pattern from the rest. We also discovered general mobility characteristics. For example, most users had one or more repeating mobility patterns, and repeating mobility patterns did not depend on certain days of the week, except that weekends were different from weekdays.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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