In this study, the three sounds effects on subjects due to EEG type, and it researched to find optimal sound to increase their amenity and productivity. EEG and HRV were compared and analyzed in the environmental test room by classifying subjects into two type: A and B. The condition of the environmental test room was in temperature $31[^{\circ}C]$, relative humidity 50[RH%], air current speed 0.02[m/s] and illuminance 1000[lux] with setting up three different sounds which are U type sound, V type sound and Z type sound. The result of this study, at U type sound for A and B type, relative $M{\alpha}$ wave, relative $M{\beta}$ wave and SEF50 were revitalized. Also at Z type sound for A and B type, stress index, fatigue degree and HRT were decreased and SDNN was revitalized. Therefore U type sound is very effective to increase amenity, productivity and concentration, and Z type sound is very effective to decrease stress and fatigue degree.
This study has intended to elicit the definition of rural landscape, to classify rural landscape type, and to develop the evaluation indicators of rural landscape, meeting the definition through delphi expert survey method. The survey was performed five times for 80 days by 20 experts. The delphi expert survey asked experts as follows: 1) to fill out open-ended questions regarding the definition of rural landscape, and classification of rural landscape types, and evaluation indicators; 2) to provide their own feasibility evaluation regarding the results of the previous answer; and 3) to reevaluate the feasibility of the definition, types, and indicators. Based on the survey results, this study has found the appropriate definition of rural landscape like the comprehensive complex of physical (objective) and nonphysical (subjective) factors characterizing natural and/or artificial scenary of rural village itself Also, this study has developed the evaluation indicators of rural landscape in accordance with space types and landscape units classified. The developed indicators included areal ratio, the degree of green naturality, the building coverage ratio for physical landscape field, and skyline, landscape adjectives, color landscape, semantic scale.
본 논문에서는 지역 전문가를 이용한 새로운 앙상블 방법을 제시하고자 한다. 이 앙상블 방법에서는 학습 데이타를 분할하여 속성 공간의 서로 다른 지역을 이용하여 전문가를 학습시킨다. 새로운 데이타를 분류할 때에는 그 데이타가 속한 지역을 담당하는 전문가들로 가중치 투표를 한다. UCI 기계 학습 데이타 저장소에 있는 10개의 데이타를 이용하여 단일 분류기, Bagging, Adaboost와 정확도를 비교하였다. 학습 알고리즘으로는 SVM, Naive Bayes, C4.5를 사용하였다. 그 결과 지역 전문가의 앙상블 학습 방법이 C4.5를 학습 알고리즘으로 사용한 Bagging, Adaboost와는 비슷한 성능을 보였으며 나머지 분류기보다는 좋은 성능을 보였다.
In this paper, using the neural network design techniques, an adaptive Mahalanobis distance classifier(AMDC) is designed. This classifier has three layers: input layer, internal layer and output layer. The connection from input layer to internal layer is fully connected, and that from internal to output layer has partial connection that might be thought as an Oring. If two ormore clusters of patterns of one class are laid apart in the feature space, the network adaptively generate the internal nodes, whhch are corresponding to the subclusters of that class. The number of the output nodes in just same as the number of the classes to classify, on the other hand, the number of the internal nodes is defined by the number of the subclusters, and can be optimized by itself. Using the method of making the subclasses, the different patterns that are of the same class can easily be distinguished from other classes. If additional training is needed after the completion of the traning, the AMDC does not have to repeat the trainging that has already done. To test the performance of the AMDC, the experiments of classifying 500 Hangeuls were done. In experiment, 20 print font sets of Hangeul characters(10,000 cahracters) were used for training, and with 3 sets(1,500 characters), the AMDC was tested for various initial variance \ulcornerand threshold \ulcorner and compared with other statistical or neural classifiers.
본 논문에서는 통신시스템에서의 진폭복조와 유사한 알고리듬을 이용한 2 차원 텍스쳐 영상분할에 관해 소개한다. 우선 이상적인 필터링 후에 진폭복조를 함으로써 복합텍스쳐영상을 분할 할 수 있음을 이론적으로 보였다. 그러나 실재의 경우, 이상적인 필터 대신, 여러 가지 이점이 있고 특히 최적의 공간-대역폭적의 특성을 갖고 있는 게이버 필터를 사용하였다. 우리의 알고리듬은 게이버 필터의 동조주파수와 동일한 주파수의 정현파를 갖고 있는 텍스쳐 영역을 모두 찾아준다. 합성된 복합텍스쳐영상을 이용하여 본 논문에서 제의한 방법의 분할능력을 보였다. 이 방법은 수학적으로 명백하고 또한 적용하기에 용이하다. 이 방법은 특성기반 텍스쳐 분할방법에서 특성벡터 분류시 야기되는 많은 문제를 피할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.
Recently, the interest in the mixed-use development of various urban planning facilities has been increased, but the interest in the Mixed-use development of bus depots that is closely related to our daily life is insufficient circumstance so far. Accordingly, this study aims to realize the necessity for the mixed-use development of bus depots as methods to improve the living environment and use efficiently the land, and to suggest reasonable development directions by analyzing their physical character after classifying bus depots according to their position in the residential area. As the results of study, bus depots have different properties according to their position in residential area and have the problem of space shortage. Also, many things such as location of entrances, the finish method of edge of bus depot's area are affected by the surrounding environment. So development plan to consider the each condition is required.
Urban scape of Gyeongju is overlapped by periods. So, a study of each Periodical urban scape is required to understanding the present urban scape. All it requires study is on account of different a characteristic and the meaning of the scape. Especially, unified Silla period was most flourished in all time, has Abundant image of urban scape, heavily influences present urban scape. The research was proceeded through the classifying the concept of Urban form and the basic ideology and adopting the representative landscape at that time with the literatures and maps, on Unified Silla Period. And then tried to find out the identity of landscape with the link between the concepts of the representative landscape and that of Urban form in chronological order. The identity of historical landscape in Gyeongju on Unified Silla Period from the result of research has been influenced on by the connection with natural environment, urban form revealed by grid, space organized by vigorously heading up the inside, and Buddhistic ideology and esthetics.
터널 발파시 발파효율은 암반의 특성에 큰 영향을 받기 때문에 암반 특성을 분석하고 이를 기초로 발파설계를 수행하는 것이 중요하다. 그럼에도 불구하고 현재까지 국내에서의 발파설계는 무결암의 단축압축강도만으로 발파암을 분류한 후 각 발파암의 발파계수를 구하는 방법을 이용하거나 공학적 암반분류법의 하나인 RMR분류를 이용하여 발파암을 분류하되 객관적 근거가 미약한 경험적인 발파계수를 산정하는 방식을 통하여 이루어졌다. 본 연구에서는 절리특성을 고려한 발파설계를 위하여 Ashby의 접근법을 활용하였다. 또한 절리조사 결과를 통한 발파암 분류방법과 발파패턴설계를 추가하여 발파설계 전과정을 수행할 수 있도록 Ashby의 접근법을 응용하였다. 따라서 절리 분포 특성을 고려한 발파암 분류가 가능하고, 절리암반 특성을 고려한 발파설계 를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to develop an reliable instrument for evaluating science inquiry skills through an R&D procedure. A total of ten seience inquiry skills were selected for the development of the instrument, ie, observation, classifying, recognizing problems, measuring, inferring, formulating hypothesis, controlling variables, experimenting, interpreting and drowing a conclusion. And three items were developed for each sceince inquiry skill, totaling up to thirty items. The content areas of developed items are divided into three categories, material and energy, life and environment, and the earth and the space. There are 10 items for each category. The content validity and the objectivity of developed items were checked, verified in the two field trials and revised according to the analysis of items by seven experienced specialists with the degree of doctors in science education and five teachers who were studying for their master's degree in science education. According to the results of the second field trial. the content validity of the instrument was 91.1%, reliablity(K-R 20) 0.78, defficulty index 49.13%, discrimination index 0.42, mean achivement 61.85%, standard deviation 5.11, and standard error 2.40. Considering the above results, the developed instrument in this study is regarded as a appropriate instrument for evaluating science inquiry skills of elementary school students.
Scale-invariant feature is an effective method for retrieving and classifying images. In this study, we analyze a scale-invariant planar curve features for developing 2D shapes. Scale-space filtering is used to determine contour structures on different scales. However, it is difficult to track significant points on different scales. In mathematics, curvature is considered to be fundamental feature of a planar curve. However, the curvature of a digitized planar curve depends on a scale. Therefore, automatic scale detection for curvature analysis is required for practical use. We propose a technique for achieving automatic scale detection based on difference of curvature. Once the curvature values are normalized with regard to the scale, we can calculate difference in the curvature values for different scales. Further, an appropriate scale and its position are detected simultaneously, thereby avoiding tracking problem. Appropriate scales and their positions can be detected with high accuracy. An advantage of the proposed method is that the detected significant points do not need to be located in the same contour. The validity of the proposed method is confirmed by experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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