At present, more than 300 races of the Silkworm are conserved and used as valuable genetic resources. But because of the uneffectiveness of manual data management, faster and systematic data base construction is needed. So, development of silkworm genetic resources management program has been begun and the result can be practically used. When developing the program, Visual basic was used for data input system construction, and MS Access for database. IIS(Internet Information System) and ASP(Active Server Page) was also used for searching data and information with Internet Web Server and Web Browser which is comfortable for constructing database and providing information. Data input item consists of 46 practical characteristics such as race name, moltinism, larval period and pupation percentage etc.. And these characteristics are classified with qualitative and quantitative character. Photographs of silkworm, cocoon and other related items were scanned and the image data was recorded on the database.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.24
no.11
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pp.144-153
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2007
In order to generate the input data for rapid prototyping, a new approach which is based on the implicit surface interpolation method is presented. In the method a surface is reconstructed by creating smooth implicit surface from unorganized cloud of points through which the surface should pass. In the method an implicit surface is defined by the adaptive local shape functions including quadratic polynomial function, cubic polynomial function and RBF(Radial Basis Function). By the reconstruction of a surface, various types of error in raw STL file including degenerated triangles, undesirable holes with complex shapes and overlaps between triangles can be eliminated automatically. In order to get the slicing data for rapid prototyping an efficient intersection algorithm between implicit surface and plane is developed. For the direct usage for rapid prototyping, a robust transformation algorithm for the generation of complete STL data of solid type is also suggested.
Recently mobile devices can transmit mass data contained multi-media contents. According these flow, a demand for fast data transmission is being risen, so we acutely require remarkable technology that overcome mobile communication's poor environment and rise data transmission volume. Because it can be satisfied these needs, the OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) that rise data transmission volume using efficient frequency, and MIMO(Multiple Input Multiple Output) that rise transmission confidence and data transmission volume using numbers of antenna is attended. Before design of MIMO-OFDM System we want to make an analysis for theory of its systems, and we want to design MIMO-OFDM simulator for verify an ability of modulation, data volume and numbers of antenna.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.4
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pp.635-643
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2014
Most of the web-based services are provided by a web browser. A web browser receives a text-based web page from the server and translates the received data for the user to view. There are a myriad of add-ons to web browsers that extend browser features. The browser's add-ons may access web pages and make changes to the data. This makes web-services via web browsers are vulnerable to security threats. A web browser stores web page data in memory in the DOM structure. One method that prevents modifications to web page data applies hash values to certain parts in the DOM structure. However, a certain characteristic of web-pages renders this method ineffective at times. Specifically, the user-input data is not pre-determined, and the hash value cannot be calculated prior to user input. Thus the modification to the data cannot be prevented. This paper proposes a method that both detects and inhibits any attempt to change to user-input data. The proposed method stores user-input from the keyboard and makes a comparison with the data transmitted from the web browser to detect any anomalies.
This paper proposes a noise-tolerant image classification system using multiple autoencoders. The development of deep learning technology has dramatically improved the performance of image classifiers. However, if the images are contaminated by noise, the performance degrades rapidly. Noise added to the image is inevitably generated in the process of obtaining and transmitting the image. Therefore, in order to use the classifier in a real environment, we have to deal with the noise. On the other hand, the autoencoder is an artificial neural network model that is trained to have similar input and output values. If the input data is similar to the training data, the error between the input data and output data of the autoencoder will be small. However, if the input data is not similar to the training data, the error will be large. The proposed system uses the relationship between the input data and the output data of the autoencoder, and it has two phases to classify the images. In the first phase, the classes with the highest likelihood of classification are selected and subject to the procedure again in the second phase. For the performance analysis of the proposed system, classification accuracy was tested on a Gaussian noise-contaminated MNIST dataset. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed system in the noisy environment has higher accuracy than the CNN-based classification technique.
In this paper, we propose the Fuzzy Neural Controller with a Self-Organizing Map based on the fuzzy relation neuron. The fuzzy ndes expressing the input-output relation of the system are obtained by using the fuzzy relation neuron and updated automatically by means of the generalized delta rule. Also, the proposed method has a capability to express the knowledge acquired from the input-output data in form of fuzzy inferences rules. The learning algorithm of this fuzzy relation neuron is described. The effectiveness of the proposed fuzzy neural controller is illustrated by applying it to a number of test data sets.
We discuss a neural network solver for the inverse optimization problem. The problem is that find functional relations between input and output data, which are include defects. Finding the relations, predictions of the defect parts are also required. The part of finding the defects in the input data is an inverse problem . We consider the meanings to solve the problem on the neural network system at first. Next, we consider the network structure of the system, the learning scheme of the network, and at last, examine the precision on the numerical calculations. In the paper, we proposed the high-precision learning method for plural three-layer neural network system that is series-connect...
This study is concerned with modeling an elastomer constitutive relation by utilizing the truncated Volterra series. Actual experimental data from the Instron Tester are obtained for combined input, i.e. constant strain rate followed by a constant strain input. These data are then estimated for step inputs and utilized for the truncated Volterra series models. One second order and one third order truncated Volterra series models have been employed to estimated the force-displacement relation which is one of the prominent properities to characterize the viscoelastic material. The third order Volterra series model has better results, compared with those of the second order Volterra series model.
In this paper, we proposed the new method of extracting the position and the length of the input-line by using only two parameters ($\theta$, $\rho$) from the HT(Hough Transform) data. The computer simulations and the optical experiments by using the HT CGH(Computer Generated Hologram) filter is perfermed. The results are very similar to those of the computer simulation results.
The present study investigated the use of a computerized program for construction of menu. The Computer used for this study was the personal computer type IBM-PC OA-16 XT. The program itself used the computer's“DBASE Ⅲ”. Preparation for computer programming: 1) Assigned special code number of menu and input data 2) Assigned special code number of recipe and input data 3) Menu construction The computerized program for the planning of menu according to user's condition was developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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