국제회계기준위원회(IASB)에서 규정한 R&D 산업은 다양한 분야에서 '연구'와 '개발'을 동시에 진행하는 3차 산업에 해당한다. R&D 산업과 관련한 기존 정성적 연구들은 공간군집 사례들을 기반으로 분류한 클러스터 유형 중 하나인 하이테크 혁신 클러스터로 취급하여 분석한다(Coe et al., 2007). 그러나 이는 다양한 R&D 산업의 공간군집 사례들을 일반화하는데 그쳤으며, 특히 클러스터 형성 과정에서 시간의 흐름을 고려하지 않은 R&D 클러스터가 시공간적으로 유의미한 것인지 알 수 없다. 이에 본 연구는 기존 공간적인 혹은 시간적인 측면만을 강조하는 클러스터 분석의 한계를 인식하고, 섬유 및 의복 제조업의 비교를 통해 R&D 시공간 클러스터를 탐색해본다. 연구방법으로는 시공간 클러스터의 발견 및 위치탐색을 위해 시공간 K-함수와 시공간 스캔통계를 이용하였다. 그 결과, R&D는 공간적 측면만 고려한 분석에서는 유의미한 클러스터가 발견되었지만, 공간적 분포와 시간적 흐름을 동시에 고려한 시공간 클러스터는 발견되지 않았다. 즉, 시간에 따른 R&D의 신설 과정은 이미 존재하는 R&D의 공간적 위치와 독립적인 것으로 나타났다. 반면 섬유 및 의복 제조업은 공간과 시공간 클러스터 모두 유의미한 클러스터를 발견했다.
This study was carried out to analyse body configuration and to observe any space between skin and foundation. A special 3D scanner was used to analyze this foundation. Experimental foundations were brassiere, girdle, and all-in-one. Four subjects volunteered, each subject was scanned while wearing foundation and not wearing foundation. Body shape variations were analyzed with an Auto CAD and ScanWax program which analyzes cross section of the skin surface to look for any changes. Height was increased all parts of body, circumference was increased in breast and bust while wearing the foundation. The hip thickness was not increased with wearing the foundation. Therefore this foundation makes people have a different appearance due to unexpected body shape variations. The effects of this foundation should be classified by observing height, circumference, and thickness changes in the body.
본 논문은 GeometriX장비를 통해 획득된 데이터를 가공하여 Morphable 모델을 생성한다. 기존의 MPI[3]에서 만들어진 Morphable 모델은 Cyberware[10]장비로 획득된 가공하지 않은(raw) 데이터를 사용하였기 때문에 픽셀의 수와 정점의 수가 같아 원칙적으로 대용량의 데이터를 가진다. 이를 해결하고자 모델 생성에 참조되는 픽셀의 수가 정점의 수 보다 월등히 많은 모델을 사용한 Morphable 모델을 생성한다.
Purpose: In the gradient echo EPI the conventional T2*-weighted image is poor in signal as well distorted by the field inhomogeneity. By acquiring a proton density image in addition to th T2*-weighted image at the same scan, the fMRI processing can be improved. Method: The central region of the k space is acquired twice at different time points after th RF pulse while acquiring the other regions onc as described in Fig. 1. In Fig. 1 the segment numbers are chronological. Then, we can get two images of different contrast by interleaving th central region in the k space as done in the dua contrast FSE.
미국 NASA의 LCROSS(Lunar CRater Observation Sensing Satellite) 위성의 달 충돌실험 지상관측 캠페인의 일환으로 한국천문연구원에서는 보현산과 레몬산에서 2009년 10월 9일 충돌관측을 실시하였다. 충돌 시점의 섬광 관측을 위해서는 레몬산 1m 망원경에 ND 필터를 장착하여 drift scan 방식으로 관측하고, 충돌로 인한 물 분자 등의 흔적을 찾아보기 위해서는 보현산 1.8m 망원경 긴슬릿 분광기를 이용하였다. 물이 많이 존재할 가능성이 보다 높은 Cabeus A 크레이터로 충돌 지점이 변경되어, 기하학적인 이유로 지구상에서는 충돌 섬광이 관측된 곳은 없었으나 보현산 긴슬릿 분광기를 이용한 관측에서는 월출부터 4시간 30분 동안 분광자료를 성공적으로 획득하였다. 이 발표에서는 보현산 망원경의 긴슬릿 분광 자료를 분석한 결과를 제시할 예정이다.
Extra-articular tenosynovial giant cell tumor (TS-GCT) in retropharyngeal space is a rare case. We found only two case reports in the literature, in which one was located in retropharynx or prevertebral space of the cervical spine. We describe a rare case of TS-GCT in the retropharynx, which was initially misdiagnosed as oropharyngeal cancer. Furthermore, we want to assure that extraarticular diffuse type TS-GCT should be considered in the differential diagnosis of lesions showing low signal intensity in MRI scan.
Supernovae classes have been defined phenomenologically, based on spectral features and time series data, since the specific details of the physics of the different explosions remain unrevealed. However, the number of these classes is increasing as objects with new features are observed, and the next generation of large-surveys will only bring more variety to our attention. We apply the machine learning technique of multi-label classification to the spectra of supernovae. By measuring the probabilities of specific features or 'tags' in the supernova spectra, we can compress the information from a specific object down to that suitable for a human or database scan, without the need to directly assign to a reductive 'class'. We use logistic regression to assign tag probabilities, and then a feed-forward neural network to filter the objects into the standard set of classes, based solely on the tag probabilities. We present STag, a software package that can compute these tag probabilities and make spectral classifications.
We have successfully developed the KASI (Korea Astronomy and Space Science Institute) Solar Imaging Spectrograph (KSIS), which has been originally upgraded from the KASI solar spectrograph that was able to record solar spectra for a given slit region and to inspect the response function of narrow band filters. A prototype KSIS was developed in 2004 by using a scanning mirror in front of the spectrograph slit and a SBIG ST-8XE CCD camera. Its main disadvantage is that it took a long time (about 13 minutes) to scan a whole active region. In this work, we have upgraded the KSIS by installing a much faster Dalsa 1M15 CCD camera, which gives a data acquisition time of about 2.5 minutes. The software for KSIS was also improved for the new CCD camera on the basis of component-based development method. We have successfully made a test observation for a simple and small active region (AR10910) using the improved KSIS system. Our observations show that H-alpha images for several wavelengths have typical features in a sunspot as well as a H-alpha centerline image is quite similar to a BBSO H-alpha image, demonstrating the capability of the KSIS system.
저속충격에 의한 복합재의 파손 모드를 규명하기 위하여 PVDF 센서를 이용한 신호취득 방법과 측정된 PVDF 센서 신호를 시간-주파수 분석법 (time-frequency analysis)인 국소 퓨 리에 변환 및 웨이블렛 변환을 적용하여 분석할 수 있는 실험적 전차에 대하여 고찰하였다. 고분자 암전센서를 이용하여 저속충격시 발생할 수 있는 여러 충격손상 형태 모재균열, 층간분리, 섬유파단에 의한 응력파 측정 가능성을 고찰하기 위하여 일련의 저속충격 시험을 수행하였다. 충격 시험 후, 저속 충격을 받은 적층판에 대하여 C-scan 과 단면 검사를 통하여 센서 신호, 손상 모드 및 크기에 대한 상관관계를 고찰하였다. 센서신호의 취득과 신호분석을 통하여 저속충격의 발생/진행과정을 알 수 있는 많은 중요한 정보가 PVDF 센서신호에도 내재되어 있음을 알 수 있으며 PVDF 센서 신호를 주의 깊게 분석함으로써 저속 충격에 의한 복합재료의 손상 모드 규명이 가능하며 저속충격 위협에 대한 복합재 구조물의 건전성 모니터링에 활용할 수 있는 가능성을 제시하였다.
The Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) on the Goode Solar Telescope (GST) at Big Bear Solar Observatory is the imaging Echelle spectrograph developed by the Solar Astronomy Group of Seoul National University and the Solar and Space Weather Group of Korea Astronomy and Space Science Institute. The instrument takes spectral data from a region on the Sun in two spectral bands simultaneously. The imaging is done by the organization of intensity data obtained from the fast raster scan of the slit over the field of view. Since the scan repeats many times, the whole set of data can be used to construct the movies of monochromatic intensity at arbitrary wavelengths within the spectral bands, and those of line-of-sight velocity inferred from different spectral lines. So far there are two standard observing configurations: one recording the $H{\alpha}$ line and the Ca II 8542 line simultaneously, and the other recording the Na I D2 line and Fe I 5435 line simultaneously. We have developed the procedures to produce the standard data for each observing configuration. The procedures include the spatial alignment, the correction of spectral shift of instrumental origin, and the lambdameter measurement of the line wavelength. The standard data include the movie of continuum intensity, the movies of intensity and velocity inferred from a chromospheric spectral line, the movies of intensity and velocity inferred from a photospheric line. The processed standard data will be freely available online (fiss.snu.ac.kr) to be used for research and public outreach. Moreover, the IDL procedures will be provided on request as well so that each researcher can adapt the programs for their own research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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