With all the researches to define human genom and to look for some new bio-activated material in the bio-technology field recently, it is more highly needed to analyse DNA or so called Material than ever before. First, the lanes are extracted based on histogram analysis and projection technique. And then three other approaches are applied for band extraction: SB, RG-1, and RG-2. In SB method, a search line is set dividing each lane equally and vertically to find peaks and valleys. And according to them, minimum enclosing rectangle of each band is determined. In RC-1 approach, on the other hand, band areas are extracted by region growing with the peaks as seeds, avoiding the overlap with the neighboring bands. In RC-2 approach, peaks and valleys are searched in two lines that trisect the lane vertically, and the pair of peaks in the same band are determined, and then used to grow the region. To compare the accuracy of the three suggested methods, we measure the location and amount of bands. The result shows that the mean deviation of the location is 0.06, 0.03, and 0.01 for SB, RG-1, and RC-2 respectively. And the mean deviation of the amount of bands is 0.08, 0.05, and 0.02 for SB, RG-1, and RG-2 respectively. In conclusion, the RG-2 method suggested in this paper appears to be the most reliable on the degree of the accuracy in measuring the location and amount of bands
Satellite operating agencies are constantly monitoring conjunctions between satellites and space objects. Two line element (TLE) data, published by the Joint Space Operations Center of the United States Strategic Command, are available as raw data for a preliminary analysis of initial conjunction with a space object without any orbital information. However, there exist several sorts of uncertainties in the TLE data. In this paper, we suggest and analyze a method for estimating the uncertainties in the TLE data through mean, standard deviation of state vector residuals and covariance matrix. Also the estimation results are compared with actual results of orbit determination to validate the estimation method. Characteristics of the state vector residuals depending on the orbital elements are examined by applying the analysis to several satellites in various orbits. Main source of difference between the covariance matrices are also analyzed by comparing the matrices. Particularly, for the Korea Multi-Purpose Satellite-2, we examine the characteristics of the residual variation of state vector and covariance matrix depending on the orbital elements. It is confirmed that a realistic consideration on the space situation of space objects is possible using information from the analysis of mean, standard deviation of the state vector residuals of TLE and covariance matrix.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.32
no.1
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pp.29-34
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2008
The efforts of reflecting the system's uncertainties in design step have been made and robust optimization or reliability-based design optimization are examples of the most famous methodologies. In their formulation, the mean and standard deviation of a performance function and constraints expressed by probability conditions are involved. Therefore, it is essential to effectively and accurately calculate them and, in addition, the sensitivity results are required to obtain when the nonlinear programming is utilized during optimization process. We aim to obtain the new and efficient sensitivity formulation, which is based on integral form, on statistical moments such as the mean and standard deviation, and probability constraints. It does not require the additional functional calculation when statistical moments and failure or satisfaction probabilities are already obtained at a design point. Moreover, some numerical examples have been calculated and compared with the exact solution or the results of Monte Carlo Simulation method. The results seem to be very satisfactory.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.3050-3063
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2023
Recommendation systems provide personalized products or services to online users by mining their past preferences. Collaborative filtering is a popular recommendation technique because it is easy to implement. However, with the rapid growth of the number of users in recommendation systems, collaborative filtering suffers from serious scalability and sparsity problems. To address these problems, a novel collaborative filtering recommendation algorithm is proposed. The proposed algorithm partitions the users using affinity propagation clustering, and searches for k nearest neighbors in the partition where active user belongs, which can reduce the range of searching and improve real-time performance. When predicting the ratings of active user's unrated items, mean deviation method is used to impute values for neighbors' missing ratings, thus the sparsity can be decreased and the recommendation quality can be ensured. Experiments based on two different datasets show that the proposed algorithm is excellent both in terms of real-time performance and recommendation quality.
The MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor has 36 bands at 250m, 500m, 1km spatial resolution. However, 500m or 1km MODIS data exhibits a few limitations when low resolution data is applied at small areas that possess complex land cover types. In this study, we produce seven 250m spectral bands by fusing two MODIS 250m bands into five 500m bands. In order to recommend the best fusion method by which one acquires MODIS data, we compare seven fusion methods including the Brovey transform, principle components algorithm (PCA) fusion method, the Gram-Schmidt fusion method, the least mean and variance matching method, the least square fusion method, the discrete wavelet fusion method, and the wavelet-PCA fusion method. Results of the above fusion methods are compared using various evaluation indicators such as correlation, relative difference of mean, relative variation, deviation index, peak signal-to-noise ratio index and universal image quality index, as well as visual interpretation method. Among various fusion methods, the local mean and variance matching method provides the best fusion result for the visual interpretation and the evaluation indicators. The fusion algorithm of 250m MODIS data may be used to effectively improve the accuracy of various MODIS land products.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.2
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pp.126-137
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1993
This paper presents an efficient method for the identification of motion error sources in NC machine tools by making use of the circular interpolation test, which is often used in estimating the motion accuracy of NC machine tools. Mathematical formulae are described for motion errors due to various kinds of error sources. Two identification formulae are proposed: one is based on the frequency analysis and the other is formulated with the weithted residual method. Motion error signal is classified into two patterns, mean errors(mean of CW and CCW test signals from mean errors). The sources of the mean errors are identified by using the frequency analysis technique and the sources of the deviation errors by the weighted residual formulaltion. A menu driven, user oriented, computer program is written to realize the full steps of the proposed identificationprocedure. Then, the identification method is applied to two NC machine tools.
In digital image correlation, speckle image is closely related to the measurement accuracy. A practical global evaluation criterion for speckle image is presented. Firstly, based on the essential factors of the texture image, both the average particle size and image sharpness are used for the assessment of speckle image. The former is calculated by a simplified auto-covariance function and Gaussian fitting, and the latter by focusing function. Secondly, the computation of the average particle size and image sharpness is verified by numerical simulation. The influence of these two evaluation parameters on mean deviation and standard deviation is discussed. Then, a physical model from speckle projection to image acquisition is established. The two evaluation parameters can be mapped to the physical devices, which demonstrate that the proposed evaluation method is reasonable. Finally, the engineering application of the evaluation method is pointed out.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.3011-3016
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2015
Representing protein three-dimensional structure by concatenating a sequence of protein fragments gives an efficient application in analysis, modeling, search, and prediction of protein structures. This paper investigated the effective combination of distance measures, which can exploit large protein structure database, in order to construct a protein fragment library representing native protein structures accurately. Clustering method was used to construct a protein fragment library. Initial clustering stage used inter alpha-carbon distance having low time complexity, and cluster extension stage used the combination of inter alpha-carbon distance, Binet-Cauchy distance, and root mean square deviation. Protein fragment library was constructed by leveraging large protein structure database using the proposed combination of distance measures. This library gives low root mean square deviation in the experiments representing protein structures with protein fragments.
Generally it is likely that rock mass properties are expressed not by a mean value but by values with variation due to its characteristic uncertainty. This characteristic is one of the most important parts for the design of undergound structures, but yet to be fully examined. Stochastic finite element method (SFEM) is contrary to deterministic finite element method in its concept as the former has been developed in order to take the randomness of structural systems into account. Using SFEM, the response variability of structural system can be obtained and it leads probabilistic stability of structure to be analyzed. In this study, displacement response variability of circular opening with hydrostatic stress field are analyzed in terms of rock mass properties having a certain mean and a standard deviation using the SFEM. The analyzed response variability shows that the necessity of probabilistic stability analysis of underground structures using reliable mean value and standard deviation of deformation modulus.
The glass thermal forming process provides a high volume, low cost approach to producing aspherical reflectors for x-ray optics. Thin glass sheets are shaped into mirror segments by replicating the mold shape at high temperature. Heating parameters in the glass thermal slumping process are crucial to improve surface quality of the formed glass. In this research, the heating process of a thermal slumping glass sheet on a concave parabolic mold was simulated with the finite-element method (FEM) to investigate the effects of heating rate and soaking temperature. Based on the optimized heating conditions, glass samples 0.5 mm thick were formed in a furnace with a steel concave parabolic mold. The figure errors of the formed glass were measured and discussed in detail. It was found that the formed glass was not fully slumped at the edges, and should be trimmed to achieve better surface deviation. The root-mean-square (RMS) deviation and peak-valley (PV) deviation between formed glass and mold along the axial direction were 2.3 μm and 4.7 μm respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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