본 연구에서는 제품 이미지에 대한 선호 반응에 있어서 뇌의 반응 패턴의 특징을 파악하고, 피험자가 동일한 대상에 대하여 직관적으로 평가한 선호도 결과와 비교 분석하였다. 첫 번째 실험은 하나씩 별도로 제시된 제품 이미지에 대하여 느끼는 인상을 파악하기 위하여 뇌파 측정을 통한 쾌적도를 산출하였다. 두 번째 실험은 피험자가 모든 제품 이미지를 일시에 비교하며 선호도를 직접 평가하도록 하였다. 첫 번째 실험을 '독립적 인지 반응'이라 하고, 두 번째 실험을 '상대적 인지 반응'이라고 할 때 그 반응의 특성은 다음과 같다. '독립적 인지 반응'에서는 자신의 경험에 의해서 축적된 정보와의 비교에 의하여 절대 가치로서의 감정 상태를 표현하게 되며, '쾌' 또는 '불쾌'라고 하는 감정이 절대적 가치로서 지속된다. '상대적 인지 반응'에서는 이미지를 인지하는 단계에서 비교되는 다른 이미지 정보와의 상대적인 감정 상태를 표현하게 되며, 이때에는 '진정'이나 '흥분'에 해당하는 감정 상태가 상대적 가치로 작용한다.
This study was focused on classifying lower-body trunk and revealing the lower-body characteristics of the Chinese males in their 20s through 40s for their slacks pattern design. Compared with the 20s, the subjects in their 30s and 40s had small vertical and big horizontal sizes and showed a somatotype difference through a horizontal change. According to the size of absolute values, the lower body of Chinese men was "tall and normal trunk"(43.9%). Based on the shape of index values, Type 3(40.3%) was representative with average hip-surface length, waist-hip width difference and long upper hip. While Type 3 was seen a lot in the 20s(51.8%), 30s and 40s were each represented by Type 2(47.1%) with the smallest waist-hip width difference, average upper hip, and long hip-surface length and Type 1(45.9%) with small waist-hip width difference, average upper hip, and short hip-surface length. As this study is confined to Ningbo City of Zhejiang Province and has a small number of subjects, the generalization of the findings should be more serious. Further research will be centered on the development of slacks patterns in consideration of the body type changes.
블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
The variation of geomagnetic field and absolute magnetic field at the geomagnetic observatory of King Sejong Station has been measured with 3-component ring core fluxgate magnetometer, proton magnetometer and D-I magnetometer. With data obtained from King Sejong Station during 2003, thediurnal and annual variations of geomagnetic field were researched and compared with those at other observatories. The deviation of daily variation of magnetic field in antarctica decreased gradually during
winter season due to sun effect. The rates of componental annual variation of magnetic field at King Sejong Station were calculated using the least-square method under the assumption that the annual variation of magnetic field is linear. The rates are -55.93 nT/year in horizontal intensity, -0.87 min./year in declination, 58.30 nT/year in vertical intensity, and -69.85 nT/year in total intensity of magnetic field. A remarkable variation was caused by the magnetic storms occurred on 29~30 October, which were so powerful that the variation was observed in mid latitudes as well as high latitudes. The values of variation are generally 1500 2000 nT in Antarctica including King Sejong Station, 350 500 nT in East Asia. The measurement of absolute magnetic field shows that ring core fluxgate magnetometer has relatively large error range under cold temperature.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.77-87
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2021
In this study, a novel improved second order Radial Basis Function Neural Network based method with excellent scheduling capabilities is used for the dynamic prediction of short and long-term energy required applications. The effectiveness and the reliability of the algorithm are evaluated using training operations with New England-ISO database. The dynamic prediction algorithm is implemented in Matlab and the computation of mean absolute error and mean absolute percent error, and training time for the forecasted load, are determined. The results show the impact of temperature and other input parameters on the accuracy of solar Photovoltaic load forecasting. The mean absolute percent error is found to be between 1% to 3% and the training time is evaluated from 3s to 10s. The results are also compared with the previous studies, which show that this new method predicts short and long-term load better than sigmoidal neural network and bagged regression trees. The forecasted energy is found to be the nearest to the correct values as given by England ISO database, which shows that the method can be used reliably for short and long-term load forecasting of any electrical system.
In this study, a chest deflection is predicted by introducing a deep learning technique with the results of the frontal impact of the USNCAP conducted for 110 car models from MY2018 to MY2020. The 120 data are divided into training data and test data, and the training data is divided into training data and validation data to determine the hyperparameters. In this process, the deceleration data of each vehicle is averaged in units of 10 ms from crash pulses measured up to 100 ms. The performance of the deep learning model is measured by the indices of the mean squared error and the mean absolute error on the test data. A DNN (Deep Neural Network) model can give different predictions for the same hyperparameter values at every run. Considering this, the mean and standard deviation of the MSE (Mean Squared Error) and the MAE (Mean Absolute Error) are calculated. In addition, the deep learning model performance according to the inclusion of CVW (Curb Vehicle Weight) is also reviewed.
The net enthalpy changes for the water desorption of sun-cured tobacco have been studied. In order to compare the values of net enthalpy changes for the samples at the same moisture contents, correlation analyses have been performed. The results are summarizing as followings : 1 . As temperature and water vapor pressure increased, equlibrium moisture content were approaching to the saturated vapor pressure of water. 2. The values of 1nP against the reciprocal of absolute temperature were linear for the water desorption of samples. 3. Multiple regression was analyzed to calculate the values of 1nP at the same moisture content. The significance of $x^2$-test for the multiple regression was 0.5%. 4. The values of net enthalpy changes for Basma were greater than those of Sohyang at the same moisture content.
In this thesis we concerned with the degree of similarity in pairs of scores having a common mean and variance could express similarity in terms of the absolute difference between the standardized scores. We particulary discussed the distribution of absolute differences between pairs of T scores among many standardized scores and demonstrated the procedures for calculating the lower limit of Med(│d│) values i. e. the maximum possible similarity with medians and correlation coefficients of the equivalent form tests by using the folded normal distribution, although other researchers expressed the degree of similarity using only the standard normal distribution. We also described many cases how to use those techniques and to apply effectively them in real evaluation fields.
Despite the overall success of neighbor-based CF methods, there are some fundamental questions about neighbor selection and prediction mechanism including arbitrary similarity, over-fitting interpolation weights, no trust consideration between neighbours, etc. This paper proposes a simple method to compute absolute interpolation weights based on similarity values. In order to supplement the method, two schemes are additionally devised for high-quality neighbour selection and trust metrics based on co-ratings. The former requires that one or more neighbour's similarity should be better than a pre-specified level which is higher than the minimum level. The latter gives higher trust to neighbours that have more co-ratings. Experimental results show that the proposed method outperforms the pure IBCF by about 8% improvement. Furthermore, it can be easily combined with other predictors for achieving better prediction quality.
Many papers have studied computer simulations of elastic bodies undergoing large deflections and large deformations. But there have not been many attempts to check the validity of the numerical formulations because the simulation results could not be matched without correct input data such as material properties and damping effects. In this paper, these values are obtained from real experiment with a high-speed camera and a data acquisition system. The simulation results with the absolute nodal coordinate formulation (ANCF) are compared with the results of real experiments. Two examples, a thin cantilever beam and a thin plate, are studied to verify whether the simulation results are well matched to experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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