지형 모델링은 사각그리드에 의한 방법과 불규칙 삼각망을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 특히 불규칙 삼각망에 의한 방법은 적은 지형 데이터로써 지형의 특징을 잘 표현할 수 있고 렌더링시간을 단축시킬 수 있어 널리 사용되고 있다. 이러한 불규칙 삼각망을 만들기 위해서는 의미점 추출과정과 삼각형화 과정이 필요하다. 본 논문은 이러한 전처리 작업 중 의미점 추출과정의 개선에 중점을 두었다. 의미점을 추출하는 방법에는 8방향 이웃점 검사 방법과 이를 변형한 방법들이 많이 사용되고 있다. 또한 다각형 감소 기법을 응용하여 불필요한 점들을 제거하는 방법도 제안되고 있다. 그중 기본적으로 사용하는 8방향 이웃점 검사 방법을 이용한 의미점 추출 방법은 필요 없는 점들을 추출한다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 지형 단면을 이용한 의미점 추출방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 방법보다 의미점 추출 시간이 빠르고 적은 지형 자료로 보다 정확한 특징점을 추출할 수 없다.
본 연구는 커피의 품질에 큰 영향을 미치는 카페인, 산도 등을 알아보기 위하여 생산지별 커피 생두를 로스팅 단계에 따른 명도 차이 및 추출 온도 조건에 따른 pH, 산도, 고형분, 카페인 함량 등에 대하여 조사하였는데 그 결과는 다음과 같았다. 추출온도에 따른 pH는 원산지별, 종류별로 큰 차이를 보이지 않았으며, 산도의 경우 추출온도가 낮을수록 수치가 높게 나타나는 경향을 보였는데, 특히 에티오피아 커피와 인도네시아 커피의 산도가 높게 나타났다. 고형분 함량 변화의 경우 원두 내부의 세포구조가 완전히 팽창되어 있는 상태에서는 추출액이 쉽게 통과하므로 추출온도가 빠르게 떨어지지 않아 고형분의 함량이 증가하는 경향을 보였는데, 커피 중 콜롬비아 커피의 고형분 함량이 전체 추출온도에서 모두 가장 높게 나타났다. 또한 볶은 원두의 카페인 함량에서는 콜롬비아, 에티오피아, 브라질 커피의 함량이 각각 11.19, 12.08, 12.56 mg/g으로 나타났으며, 이는 인도네시아, 베트남 커피의 23.15, 22.36 mg/g보다 2배 정도 낮은 것으로 나타났다. 그리고 추출온도별 카페인 함량을 분석한 결과 낮은 온도에 비해 높은 온도에서 추출할 경우, 카페인 함량이 증가하는 추세를 보였다. 이상의 결과에서 arabica 종인 콜럼비아 커피가 카페인 함량은 적은 반면 향미는 더 풍부하여 다른 품종의 커피보다 맛이 더 좋은 것으로 나타났다.
영상, 동영상 및 3D 모델의 인증 및 복사방지를 위한 콘텐츠 기반 해쉬 함수는 강인성 및 보안성의 성질을 만족하여야 한다. 이들 중 해쉬의 보안성을 분석하기 위한 방법으로 미분 엔트로피 방법이 제시되었으나, 이는 영상 해쉬 추출에서만 적용되었다. 따라서 본 논문에서는 미분 엔트로피 기반의 3D 모델 해쉬 특징 추출의 보안성을 분석하기 위한 모델링을 제안한다. 제안한 보안성 분석 모델링에서는 3D 모델 해싱 기법 중 가장 일반적인 두 가지 형태의 특정 추출 방법을 제시한 다음, 이들 방법들을 미분 엔트로피 기반으로 보안성을 분석하였다. 과로부터 해쉬 추출 방법에 대한 보안성을 분석하고 보안성과 강인성과의 상호보완관계에 대하여 논하였다.
인공 신경망은 최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 인공 신경망이 학습한 지식이 정확히 어떤 내용인지를 사람이 파악하기 어렵다는 문제점이 존재하는데, 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 학습된 인공 신경망에서 규칙을 추출하는 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 학습된 인공 신경망으로부터 규칙을 추출하는 방법 중 하나인 ordered-attribute search(OAS) 알고리즘을 사용하여 인공 신경망으로부터 규칙을 추출해보고, 추출된 규칙을 개선하기 위해 규칙들을 분석하였다. 그 결과로 은닉 층의 출력값 분포가 OAS 알고리즘을 이용해 추출된 규칙의 정확도에 영향을 주는 것을 파악하였고, 은닉 유닛 명확화 기법을 통해 은닉 층 출력값을 이진화하여 효율적인 규칙을 추출할 수 있음을 제시하였다.
Most currently known molecular structures were determined by X-ray crystallography or Nuclear Magnetic Resonance (NMR). These methods generate a large amount of structure data, even far small molecules, and consist mainly of three-dimensional atomic coordinates. These are useful for analyzing molecular structure, but structure elements at higher level are also needed for a complete understanding of structure, and especially for structure prediction. Computational approaches exist for identifying secondary structural elements in proteins from atomic coordinates. However, similar methods have not been developed for RNA due in part to the very small amount of structure data so far available, and extracting the structural elements of RNA requires substantial manual work. Since the number of three-dimensional RNA structures is increasing, a more systematic and automated method is needed. We have developed a set of algorithms for recognizing secondary and tertiary structural elements in RNA molecules and in the protein-RNA structures in protein data banks (PDB). The present work represents the first attempt at extracting RNA structure elements from atomic coordinates in structure databases. The regularities in the structure elements revealed by the algorithms should provide useful information for predicting the structure of RNA molecules bound to proteins.
This study was conducted to compare the contents of ginsenoside according the water extract conditions of red ginseng. In method A, red ginseng extract was prepared at $75^{\circ}C$ for 18 hours by 1 time extraction, and method B, the preparation was done at $85^{\circ}C$ for 18 hours by 1 time extraction. In method C, the primary extract prepared at $75^{\circ}C$ for 9 hours was blended with the secondary extract prepared by re-extracting the red ginseng residue obtained after the primary extraction, at $85^{\circ}C$ for 9 hours. Method D was the same procedure as method C but the extraction temperature for the primary extraction was $85^{\circ}C$ and that for the secondary extraction was $95^{\circ}C$. The contents of total and $Rb_1$, $Rg_1$ and $Rg_3$ ginsenoside were highest in Method C. The content of prosapogenin (ginsenoside $Rg_2$, $Rg_3$, $Rb_1$ and $Rb_2$) was highest in Method B. There was no consistent tendency in Brix, pH, Hue value and absorbance among extraction methods.
Arid areas have a significant problem with water supply due to climate change and high water demand. More than 3,000 years ago, Persians started constructing elaborate tunnel systems called Qanat for extracting groundwater for agriculture and domestic usages in arid and semi-arid areas and dry deserts. In this paper, it has been demonstrated that ancient methods of water management, such as the Qanat system, could provide a good example of human wisdom to battle with water scarcity in a sustainable manner. The purpose of this paper is twofold: Review of old wisdom of Qanat-to review the history of this ancient wisdom from the beginning until now and study the Qanat condition at the present time and to explore why (notwithstanding that there are significant advantages to the Qanat system), it will no longer be used; and suggestions for future water management-to suggest a number of new methods based on new materials and technology to refine and protect Qanats. With these new suggestions it could be possible to refine and reclaim this method of extracting water in arid areas. Also, a new multi-purpose water management model has been introduced based on rainwater infiltration management over the Qanat system as the model can be applied either in dry or wet cities to solve current urban water problems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3972-3988
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2020
Existing methods always rely on statistical features to extract local words for microblog user geolocation. There are many non-local words in extracted words, which makes geolocation accuracy lower. Considering the statistical and semantic features of local words, this paper proposes a microblog user geolocation method by extracting local words based on word clustering and wrapper feature selection. First, ordinary words without positional indications are initially filtered based on statistical features. Second, a word clustering algorithm based on word vectors is proposed. The remaining semantically similar words are clustered together based on the distance of word vectors with semantic meanings. Next, a wrapper feature selection algorithm based on sequential backward subset search is proposed. The cluster subset with the best geolocation effect is selected. Words in selected cluster subset are extracted as local words. Finally, the Naive Bayes classifier is trained based on local words to geolocate the microblog user. The proposed method is validated based on two different types of microblog data - Twitter and Weibo. The results show that the proposed method outperforms existing two typical methods based on statistical features in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.
This paper shows the study on the design and another applications of the spray-freeze dryer for the production of valuable material powders. Powder production and handling has been an integral part of material extracting processing and pharmaceutical processing because of the wide use of oral dosage forms. There are a few commonly used powder preparation methods including mechanical milling, precipitaion, spray drying, freeze drying, and so on. In general, methods available for preparing inhalation powders are limited due to certain inhalation powder's sensitive nature to the processing environments. This is particularly true for preparing dry powder aerosols where the aerodynamic particle size($<5{\mu}m$) and the size distribution are pivotal. Supercritical fluid antisolvent and spray freeze drying have recently emerged as promising techniques for producing powders for use in microcapsulation. However, the aerosol applications of these powders are yet to be explored. The purpose of this study is to test the feasibility of using spray freeze-dried valuable material powders for aerosolization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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