This study examines the formative characteristics of Fold architecture and how its properties are shown in the fashion of the modern work of Issey Miyake through analysis. In this research, the Fold classification criteria for analysis features that appeared in Issey Miyake fashion features were established through research literature on Fold architecture and leading research. Empirical data collection was conducted for Issey Miyake's work and collection by collecting photo materials, and design concepts and the results are analyzed in terms of features. Study ranges of Issey Miyake's creative design development are Pleats Please, A-POC, 132.5 project, and collections from 2000 to 2014. The conclusion is as follows. First, design concepts presented in the Issey Miyake fashion features of Fold are Hybrid, topology, and uncertainty. Hybrid look for the meaning of fashion, which is the interaction between the wearer and garments. The concept of topology designs clothing, focusing on interrelationship of the body and clothing, and pays no attention to absolute size or the form of the clothing. The concept of uncertainty is an uncertain form that is infinitely expandable because all the elements have openness and uncertainty due to the determined incomplete state by the creator. Second, in the results presented in the Issey Miyake fashion features is the destruction of the boundary and diagram form. The destruction of the boundary is free from traditional clothing. The diagram form is a geometric form which does not create a Dart or Princess line.
범람원(floodplain)은 제방과 하천 사이에 존재하는 평탄하고 낮은 지역을 의미하며, 범람원 내 토지 이용 현황 분석은 하천유역의 효과적인 자원관리를 위해서 반드시 필요하다. 본 논문에서는 공간정보 자료인 LiDAR DEM 자료와 RapidEye 영상을 이용하여 낙동강 하천 범람원 내 토지 이용 현황 분석에 관한 연구를 진행하였다. 우선, DEM으로부터 제방 경계선을 추출하여 RapidEye 영상에서 연구대상지역 내 범람원의 범위를 설정하였다. 범람원의 범위를 설정한 뒤, RapidEye 영상에 ISODATA 클러스터링 및 post-classification 과정을 적용하여 범람원 내 토지피복 분류 작업을 진행하였다. ISODATA 클러스터링을 적용하여 분류된 범람원 내 토지피복은 91%의 분류 정확도를 가진다. 분류된 토지피복 클러스터들을 구성하는 픽셀들의 개수를 계산하여, 낙동강 범람원 내 토지 이용 현황에 관한 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여, 연구대상지역 범람원 내 하천의 면적은 46%, 나지의 면적은 36%, 습지의 면적은 11%, 그리고 초지의 면적은 7%라는 사실을 알 수 있었다.
Background: With the development of information and communication technology, there is a growing number of people looking for health information on the internet. This pilot study was performed to analyze the pattern of pharmacist consultation on the internet portal site. Methods: Questions and answers posted on the portal site "Naver Jisik-iN" from March 1st to 31th in 2016 were collected. Medications asked were categorized into prescription drugs, nonprescription drugs, sanitary aids, emergency drugs, functional health foods, and others. Medications were subcategorized into 14 according to the anatomical therapeutic chemical classification system. Questions were divided into 10 categories based on Hepler's drug-related problems. Results: Of the 955 cases, females accounted for 59.5% and inquirers from 11 to 40 years old, 89.4%. The number of prescription drugs, nonprescription drugs, sanitary aids, emergency drugs, functional health foods, and others were 428 (44.8%), 328 (34.3%), 31 (3.3%), 2 (0.2%), 122 (12.8%), and 44 (4.6%), respectively. Questions for drugs acting on alimentary tract and metabolism took up 27.4% followed by those on nervous system, 13.6% and anti-infectives for systemic use, 12.2%. Pharmacist consultation regarding drug information, drug interaction, and adverse reaction occupied 47.9%, 15.2%, and 12.3%, respectively. Conclusion: Health counseling through online is predicted to increase steadily, so pharmacists should broaden their boundaries beyond off-line pharmacies to meet social needs.
본 논문에서는 결정경계(decision boundary)를 이용한 신경망의 특징추출을 해석적으로 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 최근 발표된 신경망의 결정경계 기반의 특징추출 방법은 기존의 특징추출 방법보다 우수한 성능을 보여 주었다. 이러한 결정경계 특징추출 방법은 패턴 분류기(pattern classifier)의 결정경계에 수직한 벡터가 패턴 클래스(class)간을 분류하는데 유용한 정보를 포함한다는 사실을 기반으로 원래의 데이터로부터 분류에 필요한 정보들만을 추출하게 된다. 그러나 기존의 결정경계 특징추출 알고리즘은 신경망 결정경계의 수직벡터를 구하기 위해 결정경계의 변화율(gradient) 근사 방법을 사용하였다. 그 결과 결정경계 수직벡터가 부정확하게 계산될 가능성이 있고 계산 시간이 길어지는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 수직벡터를 하나의 방정식으로부터 해석적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 원격탐사 데이터의 패턴분류에 적용하여 그 성능을 확인한 결과 특징추출에 필요한 연산 시간을 대폭 줄일 수 있고 또한 더 향상된 특징추출 성능을 얻음을 확인하였다.
The purpose of this study is to illuminate the relations between Pop Art and pop music, which formed a serious coupling loop in an identical cultural background. Also this study intends to set up a position of visualized sexual identity as it Points out the conceptional characteristics of glam, a subculture outside mainstream, which includes the matters of sexual minorities such as homosexuality and bisexuality under the influence of the aesthetic and philosophical composition by Andy Warhol. In conjunction herewith, we explore the visual representation of glam style focusing on the influence of Warhol. The classification and explanation about the visual representation of glam style under the influence of Warhol are practised by distinguishing as denotative representation and connotative representation. For the denotative representation shown in the glum style, first, the discordant images were put together by bricolage, then adapted into the new dramatic symbol of youth. Second, through a visually androgynous style a subversion of sex for symbols of sexuality and gender was represented. Third, the factitiveness as a weird display and fallacy is shown from boisterous make-up and unisex sかling in theatricality and put-ons, featuring artificiality, assemblage and unnaturality. And the connaotative representation shown in glum inglam style, first, glam style implies its experimental nature which attempts to break down boundaries between masculinity and femininity, homosexuality and heterosex-uality. Second, the bricolage in sequin and other discordant elements have connotative meanings as sensuality and excessiveness. Third, mixing various style as sexual play shows ironic visual images, in accordance with Superior Theory and Discord Theory.
Farmland spatial data are needed as a basic information in conducting rational use of farmlands in regional scale. This study develops a method that can be used to make up such farmland spatial data in a simple way and to develop a technique to manage them in a unitary way, and examines the effectiveness of the technique by applying it to the case area. A method that Web-Service Raster Image and Digital Cadastal Map can be utilized as a base map was devised. It was designed applying the vector system, in which one lot of farmland is area unit. Raster image and field survey data were combined to increase the accuracy of data. The lot boundaries of the existing boundary map were adjusted to the shapes of actual farmlands using GIS edition function. A proper farmland use classification system to the area characteristics was established and data obtained from the field survey were coded. Usually it is very difficult to identify the size of one lot of actual farmland in the existing space data, based on the results of the case study, the result map showed actual topography very realistically. Also the frequently occurring lot divisions and the serious topographical modifications by natural disasters frequently have made it impossible to survey farmlands on the catastral map in the field. But the final map had a great usefulness in that it may solve such problems by expressing the filed survey results graphically.
Ferrallitique 토는 Orchric A층(層), Oxic B층(層)을 갖고 토색이 황갈색내지 적갈색을 띠고 풍화가 심히 진전되어 이 풍화광물이 매우 적은 토양이다. 염기가 용탈되어 토양비옥도가 매우 낮은 것이 특징이며 주점토광물은 케오리나이트이고 토양의 물리성이 양호한 토양이다. 농업적(農業的)인 면(面)에서는 앞으로 이용(利用) 가능성(可能性)이 높다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권6호
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pp.2070-2086
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2014
As a kind of personal lifelog data, activity data have been considered as one of the most compelling information to understand the user's habits and to calibrate diagnoses. In this paper, we proposed a robust algorithm to sampling rates for human activity recognition, which identifies a user's activity using accelerations from a triaxial accelerometer in a smartphone. Although a high sampling rate is required for high accuracy, it is not desirable for actual smartphone usage, battery consumption, or storage occupancy. Activity recognitions with well-known algorithms, including MLP, C4.5, or SVM, suffer from a loss of accuracy when a sampling rate of accelerometers decreases. Thus, we start from particle swarm optimization (PSO), which has relatively better tolerance to declines in sampling rates, and we propose PSO with an adaptive boundary correction (ABC) approach. PSO with ABC is tolerant of various sampling rate in that it identifies all data by adjusting the classification boundaries of each activity. The experimental results show that PSO with ABC has better tolerance to changes of sampling rates of an accelerometer than PSO without ABC and other methods. In particular, PSO with ABC is 6%, 25%, and 35% better than PSO without ABC for sitting, standing, and walking, respectively, at a sampling period of 32 seconds. PSO with ABC is the only algorithm that guarantees at least 80% accuracy for every activity at a sampling period of smaller than or equal to 8 seconds.
International journal of advanced smart convergence
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제8권1호
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pp.24-34
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2019
In this research, a practical deep learning framework to differentiate the lesions and nodules in breast acquired with ultrasound imaging has been proposed. 7408 ultrasound breast images of 5151 patient cases were collected. All cases were biopsy proven and lesions were semi-automatically segmented. To compensate for the shift caused in the segmentation, the boundaries of each lesion were drawn using Fully Convolutional Networks(FCN) segmentation method based on the radiologist's specified point. The data set consists of 4254 benign and 3154 malignant lesions. In 7408 ultrasound breast images, the number of training images is 6579, and the number of test images is 829. The margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself varied for training image augmentation. The training images were augmented by varying the margin between the boundary of each lesion and the boundary of the image itself. The images were processed through histogram equalization, image cropping, and margin augmentation. The networks trained on the data with augmentation and the data without augmentation all had AUC over 0.95. The network exhibited about 90% accuracy, 0.86 sensitivity and 0.95 specificity. Although the proposed framework still requires to point to the location of the target ROI with the help of radiologists, the result of the suggested framework showed promising results. It supports human radiologist to give successful performance and helps to create a fluent diagnostic workflow that meets the fundamental purpose of CADx.
소프트웨어 시장은 다양한 산업의 융합과 함께 적용분야의 경계가 없어지고 융합분야의 제약이 사라졌다. 소프트웨어의 요구사항은 다변화하고 빠른 주기로 소프트웨어 요구사항을 재구성하기를 원하고 있다. 요구사항의 다양한 변화는 기술적으로 수용되어야 하기 때문에 소프트웨어의 생산성에 대한 효율을 높이기 위한 다양한 방법과 표준에 대한 연구, 그리고 이를 위해 소프트웨어를 정형화하여 생산할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 선행 연구에서 최적화한 자산의 활용을 위해 재구성 가능한 소프트웨어 자산을 적용하였을 때 개발자의 특성과 환경에 따라 자산의 구성에 대한 재사용성과 복잡도가 어떻게 나타나는지 연구하였다. 이때 개발자의 특성에 따라 나타나는 사용성과 자산 구성방법에 따른 복잡도의 변화가 어떻게 나타나는지 측정하였으나 수집 데이터의 한계가 있어 계속적인 데이터 수집으로 측정값의 품질을 확보가 필요하다. 또한 복합 자산의 사용단계에서 컨텍스트 분류의 문제점을 보완하기 위한 지능형 시스템 적용방안이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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