In this study, the detection of rubber o-ring defects was carried out using k-fold cross validation and Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data process was carried out in 3 steps. First, we proceeded with a frame alignment to eliminate unnecessary regions in the learning and secondly, we applied gray-scale changes for computational reduction. Finally, data processing was carried out using image augmentation to prevent data overfitting. After processing data, SVM algorithm was used to obtain normal and defect detection accuracy. In addition, we applied the SVM algorithm through the k-fold cross validation method to compare the classification accuracy. As a result, we obtain results that show better performance by applying the k-fold cross validation method.
새로운 2-alkoxyphenyl-3-phenylthioisoindoline-1-one 유도체(A & B)들의 치환기 변화에 따른 저항성(RPC; 95CC7303)과 감수성(SPC; 95CC7105) 고추역병 균주(Phyto pthora capsici)들의 살균활성에 대한 3차원적인 정량적 구조-활성관계(3D-QSAR)를 비교 분자장 분석(CoMFA) 방법으로 연구하였다. 정렬방법에 따라 field fit(FF) 보다는 atom based fit(AF) 정렬시에 양호한(AF>FF) 모델, A3 및 A7을 얻을 수 있었다. AF 정렬시, 부가적 설명인자로서 HOMO 및 LUMO 분자 궤도장이 추가된 H-bond와 standard field에서 유도된 균주별 두 모델의 cross-validated $r^2\;_{cv.}$값$(q^2=0.625{\sim}0.834)$과 non cross-validated 값$(r^2_{ncv.}=0.894{\sim}0.915)$에 근거하여 SPC 균주의 살균활성에 대한 모델, A7이 RPC 균주의 살균활성에 대한 모델, A3보다 양호한 예측성(q2)을 나타내었다. 두 균주에 대한 살균활성은 분자의 입체장$(66.8{\sim}82.8%)$, 정전기장$(10.3{\sim}4.6%)$ 그리고 분자 궤도장(SPC: HOMO, 12.6% 및 RPC: LUMO, 22.9%)이 영향을 미치는 중요한 요소이었다. 두 균주에 대한 선택성은 N-phenyl 고리상 ortho, meta-위치의 양하전과 S-phenyl 고리상 치환기의 친수성의 크기에 의존적이었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.2014-2034
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2015
This paper focuses on solving co-channel interference (CCI) issues arising in the open subscriber group (OSG) mode of heterogeneous networks (HetNets). Considering a general framework consisting of arbitrary number of picocells within a macro cell, where the inter-user interference (IUI) is the main CCI to macro user equipments (UEs), while the the inter-cell interference (ICI) is the major CCI to pico UEs. In this paper, three IA based transceiver design schemes are proposed. For macro cell, we uniformly use block diagonalization (BD) scheme to eliminate the IUI. And for picocells, three IA schemes are proposed to mitigate the ICI. The first scheme, named as zero forcing IA (ZF-IA) scheme, aligns the inter picocell interference onto an arbitrary sub-space of the cross-tier interference using ZF scheme. Considering the channel state information (CSI) of the desired channel of pico UEs, the second scheme, named as optimal desired sub-channel selected IA (ODC-IA) scheme, aligns the inter picocell interference onto a certain sub-space of the cross-tier interference, which guarantees the largest channel gain of the desired signal of pico UEs. The third IA scheme, named as maximum cross-tier interference selected IA (MI-IA) scheme, is designed for the system with less receive antennas. The inter picocell interference is aligned onto the space of the strongest cross-tier interference and only the interference on this space is nullified. The complexity analysis and simulations show that the proposed transceiver design schemes outperform the existing IA schemes in the OSG mode of HetNets, and the MI-IA scheme reduces the requirement of the receive antennas number with lower complexity.
새로운 N-phenylthionocarbamate 유도체들의 N-phenyl-치환기(X) 변화에 따른 벼잎집무늬마름병균(Rhizoctonia solani) 및 고추역병균(Phytophthora capsici)에 대한 살균활성과의 3D-QSARs 관계를 상이한 정렬에 따른 비교 분자장 분석(CoMFA) 방법으로 연구하였다. 그 결과, field fit 정렬 조건에서 유도된 CoMFA 모델들이 atom based fit 정렬 조건의 모델보다 양호하였다. 따라서 두 균주에 대한 살균활성을 가장 잘 설명하는 CoMFA 모델들은 field fit 정렬과 CoMFA장들의 조합 조건에서 유도된 CoMFA 모델(RS: RF2 및 PC: PF2)들이었다. 두 CoMFA 모델들은 통계적으로 높은 예측성($r^2_{cv.}$=RS: 0.557 및 PC: 0.676)과 상관성($r^2_{ncv.}$=RS: 0.954 및 PC:0.968)을 보였다. 그리고 두 균주에 사이의 선택적인 살균활성은 기질분자의 정전기장에 의존적이었으며 CoMFA 등고도는 두 균주에 대한 살균활성이 기질분자의 치환기(X) 변화로 개전 될 수 있을 것임을 나타내었다.
기계번역 시스템 구축에 가장 필수적인 요소는 번역하고자 하는 언어간의 단어쌍을 담고 있는 대역어 사전이다. 대역어 사전은 기계번역뿐만 아니라 서로 다른 언어간의 정보를 교환하는 모든 응용프로그램의 필수적인 지식원(knowledge source)이다. 본 연구에서는 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스와 기본적인 대역어 사전을 이용하여 영-한 대역어를 자동으로 추출하는 방법에 대해 소개한다. 이 방법은 수집된 병렬 코퍼스의 크기에 영향을 받지 않는 방법이다. 문서 단위로 정렬된 병렬 코퍼스로부터 문장 단위의 정렬을 수행하고 다시 단어 단위의 정렬을 수행한 후, 정렬이 채 되지 않은 부분에 대해 추정 정렬을 수행한다. 추정 정렬에는 문장에서의 위치, 다른 단어와의 관계, 두 언어간의 언어적 정보등 다양한 정보가 사용된다. 이렇게 추정 정렬된 단어쌍으로부터 영-한 대역어를 추출할 수 있다. 약 1,000개로 구성된 병렬 코퍼스로부터 추출한 영-한 대역어는 71.7%의 정확도를 얻을 수 있었다.
Purpose: The transverse abdominis and themultifidus muscle are located in the core. They surround one's trunk and help in body stabilization. Specifically, they control spine articulation to maintain posture and balance. Therefore, weakened deep muscle in the trunk may cause spinal malalignment. This study aims to compare the correlation between the thickness of the transverse abdominis and the multifidus muscle and the spine alignment among college students in their 20s. Methods: This study measured the thickness of the transverse abdominis and the multifidus muscle of 42 healthy college students in their 20s using ultrasonic waves. The thickness of the muscle was measured for the length of the cross-section except for fascia. The thickness of the left and right muscles was measured, and the mean value was calculated. As the thickness of the transverse abdominis can increase because of pressure during exhalation, it was measured at the last moment of exhalation. Spinal alignment was measured by the kyphosis angle, lordosis angle, pelvic tilt, trunk inclination, lateral deviation, trunk imbalance, and surface rotation using Formetric III, which is a three-dimensional imaging equipment. They were measured for three times, and the mean values were calculated. The general characteristics of the subjects were analyzed using descriptive statistics. The correlations between each factor were analyzed using Pearson's correlation analysis. Results: The transverse abdominis showed asignificant correlation with trunk inclination (p<.05). The multifidus muscle showed a significant positive correlation with pelvic tilt and a negative correlation with surface rotation (p<.05). Conclusion: The thickness of transverse abdominis and the multifidus muscle appears to influence spinal alignment. Specifically, the multifidus muscle, which plays an important role on the sagittal plane, influences surface rotation, thus making it an important muscle for scoliosis patients. Therefore, a strengthening training program for the transverse abdominis and the multifidus muscle is necessary according to specific purposes among adults with spinal malalignment.
The role of $NH_3$ for vertical alignment of CNTs was investigated. The direct cause of the alignment was a dense distribution of catalytic metal particles, but which was kept catalytically active during the growth process by $NH_3$. This allows a dense nucleation of the CNTs, and consequently, assists vertical alignment through entanglement and mechanical leaning among the tubes. The CNTs grow in a base growth mode. Several evidences were presented including a direct cross-sectional TEM observation. Since Ni is consumed both by silicide reaction and by capture in the growing tube, the growth stops when Ni is completely depleted. This occurs faster for smaller particles, and thus a longer growth results in thin bottom with poor adhesion.
자기화 분말 함유량과 분말의 배향, 그리고 자기력 세기를 함수로 한 자기유동 탄성체의 압축 및 동적특성에 대해 연구하였다. 시험편은 순수 실리콘과 분말이 불규칙 배향된 실리콘, 축 방향으로 배향된 실리콘 그리고 축 직각 방향으로 배향된 실리콘으로 구분하였다. 탄성체 내에 포함된 분말의 배향을 위해 복합 탄성체의 성형을 자기장 내에서 실시하였다. 압축 및 동적시험은 자기력이 없는 경우와 자기력의 크기를 다르게 제어하는 경우로 구분하여 수행되었다. 복합 탄성체의 탄성율 및 손실계수는 동일한 자기력 세기에서 분말 함유량의 증가에 따라 증가하였다. 축 방향으로 배향된 복합탄성체의 탄성율과 손실계수는 축 직각 방향 배향 혹은 불규칙 배향에 비해 높게 나타났다.
인공 건식 접착 구조를 위한 새로운 마이크로-나노 계층구조 제작기법을 제안하였으며, 모세관법을 활용한 마이크로 구조 내 나노 소재 정렬에 대한 기초 연구를 수행하였다. 다중 벽 탄소나노튜브(MWCNT)와 폴리디메틸실록산(PDMS) 혼합물의 제작 조건에 따른 경화도 및 점도 특성을 분석하고, 이로부터 몇 가지 제작 조건을 결정하였다. MWCNT-PDMS 마이크로 구조 제작 후 단면 분석을 통해 PDMS내 MWCNT의 정렬 특성을 분석한 결과, 제작 온도와 상대 경화도가 낮을 경우 MWCNT의 정렬도가 우수하며, 단위 면적당 MWCNT의 밀도는 제작 온도나 상대 경화도에 영향을 적게 받는 것으로 확인되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2115-2127
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2021
Although significant progress has been made in synthesizing visually realistic face images by Generative Adversarial Networks (GANs), there still lacks effective approaches to provide fine-grained control over the generation process for semantic facial attribute editing. In this work, we propose a novel cross channel self-attention based generative adversarial network (CCA-GAN), which weights the importance of multiple channels of features and archives pixel-level feature alignment and conversion, to reduce the impact on irrelevant attributes while editing the target attributes. Evaluation results show that CCA-GAN outperforms state-of-the-art models on the CelebA dataset, reducing Fréchet Inception Distance (FID) and Kernel Inception Distance (KID) by 15~28% and 25~100%, respectively. Furthermore, visualization of generated samples confirms the effect of disentanglement of the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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