본 논문에서는 대상지역에 대한 영상을 다양한 가중치의 조합의 경우를 고려하여 객체 단위로 분할하게 되며 분할된 객체에 대하여 상호관계를 분석하여 수치적으로 표현하였다. 또한 최종적인 객체 기반영상분류에서 높은 정확도를 확보할 수 있는 가중치의 조합을 산정하였다. 연구에 사용된 영상은 Landsat-7/ETM 영상으로 대상 지역의 면적은 $11{\times}14$ Km이며 밴드 2, 3, 4의 조합을 사용하였다. 객체 간 계산은 Moran's I와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하였다. 대상지역에 대하여 총 75개의 가중치 조합을 사용하여 75개의 객체 분할 영상을 생성하였다. 객체 분할 영상 중에 최종적인 영상 분류 시 높은 정확도가 예상되는 가중치 조합, 중간 정도 정확도가 예상되는 가중치 조합 그리고 낮은 정도 정확도가 예상되는 가중치 조합을 7개 선택하여 최종적인 객체기반 영상분류를 시행하고 그 정확도를 비교하였다. 정확도의 비교 결과, 가장 높은 정확도가 예상되는 가중치 조합의 객체 분할 영상의 경우 객체 기반 영상 분류 시 85% 이상의 정확도를 나타내었으며 반대로 낮은 경우는 분류 시 50% 정도의 분류 정확도를 나타내었다.
In many metal forming processes, it is common to use stress rings for reducing elastic deformation and failures of forming dies. But, shrink fit of dies inner diameter of die insert, machining is reuqired after shrink fit processes. The reduction of inner diameter can be predicted by the analysis of elastic-plastic finite element method. The dimension of dies before shrink fit can be determined to minimize or remove machining after shrink fit processes by deformation analysis of die. The computation of contacting stresses along die surface was analyzied by rigid plasitic finite element method, and data were interpolated by the contact search algorithm. In this paper, we propose the analysis method of forging dies after shrink fit and forming to improve dimensional accuracy of final products.
This study has been focused on the development of a high speed feeding type three-dimensional bending machine. It is designed for manufacture of copper pipe for heat exchangers. For the purpose of design of the machine, analysis of bending process, structural analysis and reliability evaluation of the machine by a laser interferometer are carried out. The analysis is carried out by FEM simulation using commercial softwares, DEFORM, MARC and CATIA V5. In addition, the machine has attained high accuracy and repeatability. In order to improve the accuracy of this machine, the maximum speed, positioning accuracy and repeatability of feed are measured by the laser interferometer. The final results of analysis are applied to the design of a high speed feeding type three-dimensional bending machine and the machine is successfully developed.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권1호
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pp.41-48
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2019
In recent years, sentiment analysis research has become popular. The research results of sentiment analysis have achieved remarkable results in practical applications, such as in Amazon's book recommendation system and the North American movie box office evaluation system. Analyzing big data based on user preferences and evaluations and recommending hot-selling books and hot-rated movies to users in a targeted manner greatly improve book sales and attendance rate in movies [1, 2]. However, traditional machine learning-based sentiment analysis methods such as the Classification and Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM), and k-nearest neighbor classification (kNN) had performed poorly in accuracy. In this paper, an improved kNN classification method is proposed. Through the improved method and normalizing of data, the purpose of improving accuracy is achieved. Subsequently, the three classification algorithms and the improved algorithm were compared based on experimental data. Experiments show that the improved method performs best in the kNN classification method, with an accuracy rate of 11.5% and a precision rate of 20.3%.
This study proposes an error analysis for a cubic parallel device. There are many sources of errors in the device. An error analysis is presented based on an error model formed from the relation between the universal joint error of the cubic parallel manipulator and the end effector accuracy. The analysis shows that the method can be used in evaluating the accuracy of a parallel device.
In the geometric accuracy, most of studies have been concentrated on the analysis of the geometric error, or a control path of grinding using the value of measured geometric error. In this paper, by using the value of measured motor current through hall sensor, detection of the geometric error have been accomplished, and in-process control path of grinding for improvement geometric accuracy, too.
In the present paper, a Monte Carlo-based framework is developed to investigate the accuracy and reliability of analytical fragility curves of steel moment-resisting frames and simple SDOF systems. It is also studied how the effectiveness of incremental dynamic analysis (IDA) and multiple stripes analysis (MSA) approaches, as two common nonlinear dynamic analysis methods, are influenced by the number of records and analysis stripes in fragility curves producing. Results showed that the simple SDOF systems do not provide accurate and reliable fragility curves compared with realistic steel moment-resisting structures. It is demonstrated that, the effectiveness of nonlinear dynamic analysis approaches is dependent on the fundamental period of structures, where in short-period structures, IDA is found to be more effective approach compared with MSA. This difference between the effectiveness of two analysis approaches decreases as the fundamental period of structures become longer. Using of 2 or 3 analysis stripes in MSA approach leads to significant inaccuracy and unreliability in the estimated fragility curves. Additionally, 15 number of ground motion records is recommended as a threshold of significant unreliability in estimated fragility curves, constructed by MSA.
Purpose: The aim of the present study was to elucidate the clinicopathological significance and diagnostic accuracy of immunohistochemistry (IHC) for determining the mesenchymal epidermal transition (c-MET) expression in patients with gastric cancer (GC). Materials and Methods: The present meta-analysis investigated the correlation between c-MET expression as determined by IHC and the clinicopathological parameters in 8,395 GC patients from 37 studies that satisfied the eligibility criteria. In addition, a concordance analysis was performed between c-MET expression as determined by IHC and c-MET amplification, and the diagnostic test accuracy was reviewed. Results: The estimated rate of c-MET overexpression was 0.403 (95% confidence interval [CI], 0.327~0.484) and it was significantly correlated with male patients, poor differentiation, lymph node metastasis, higher TNM stage, and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) positivity in IHC analysis. There was a significant correlation between c-MET expression and worse overall survival rate (hazard ratio, 1.588; 95% CI, 1.266~1.992). The concordance rates between c-MET expression and c-MET amplification were 0.967 (95% CI, 0.916~0.987) and 0.270 (95% CI, 0.173~0.395) for cases with non-overexpressed and overexpressed c-MET, respectively. In the diagnostic test accuracy review, the pooled sensitivity and specificity were 0.56 (95% CI, 0.50~0.63) and 0.79 (95% CI, 0.77~0.81), respectively. Conclusions: The c-MET overexpression as determined by IHC was significantly correlated with aggressive tumor behavior and positive IHC status for HER2 in patients with GC. In addition, the c-MET expression status could be useful in the screening of c-MET amplification in patients with GC.
Purpose: This systematic review and meta-analysis assessed the diagnostic accuracy of imaging examinations for the detection of peri-implant bone defects and compared the diagnostic accuracy between titanium (Ti) and zirconium dioxide (ZrO2) implants. Materials and Methods: Six online databases were searched, and studies were selected based on eligibility criteria. The studies included in the systematic review underwent bias and applicability assessment using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS-2) tool and a random-effect meta-analysis. Summary receiver operating characteristic (sROC) curves were constructed to compare the effect of methodological differences in relation to the variables of each group. Results: The search strategy yielded 719 articles. Titles and abstracts were read and 61 studies were selected for full-text reading. Among them, 24 studies were included in this systematic review. Most included studies had a low risk of bias (QUADAS-2). Cone-beam computed tomography (CBCT) presented sufficient data for quantitative analysis in ZrO2 and Ti implants. The meta-analysis revealed high levels of inconsistency in the latter group. Regarding sROC curves, the area under the curve (AUC) was larger for the overall Ti group (AUC=0.79) than for the overall ZrO2 group (AUC=0.69), but without a statistically significant difference between them. In Ti implants, the AUCs for dehiscence defects(0.73) and fenestration defects(0.87) showed a statistically significant difference. Conclusion: The diagnostic accuracy of CBCT imaging in the assessment of peri-implant bone defects was similar between Ti and ZrO2 implants, and fenestration was more accurately diagnosed than dehiscence in Ti implants.
This study aims to analyze the accuracy of rover speed change in route surveying using RTK-GPS. Route surveying methods using GPS contain Static, DGPS, and RTK-GPS. Much research of navigation system, positioning of vehicles by DGPS, and accuracy analysis by GPS surveying have already been done. From this study, it is firstly found that DGPS is suitable for car navigation and sea navigation with an error of meter scale but not good for detailed construction, designing maps and updating GIS databases. Secondly, RTK-GPS can be used for managing gas pipes, water supply and drain pipes and fiber-optic cable that are needed to be controlled in a real time basis. Thirdly, since the accuracies of route surveying by RTK-GPS and DGPS are not correctly matched with the change of rover speed, the choice of route surveying method from those two should follow the need of accuracy fidelity Further study should focus on Cycle Slip problem and coordinate change problem in tunnel and mountainous areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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