The purpose of this study is providing basic information to make torso and original design of clothing of the old. Grasping the body of the old was advanced and made specific types. The objects of this study are 320 people whose age is 60 .approx. 85 and we extracted forming factors of a body by factor analysis about 57 items and we made types of a body by cluster analysis. Principal component analysis which is one of the basic methods in factor analysis was applied to the interpretation of anthropometric data. As a result of data are able to be decided into appropriate group
This study aimed at examining undergraduate students' writing about experiments related to the photoelectric effect and giving some implications for experiment education. Thus, this study analyzed 26 students' reports about three kinds of experiments: measuring Planck's constant, comparing the photocurrent and the photovoltage across the intensity of light, and comparing the photocurrent and the photovoltage across the frequency of light. In the measurements, less than 25% of the students expressed the data to the correct number of significant figures even though two-thirds of the students successfully obtained the data given in the manual. In terms of interpretation, the students were not aware of the physical meanings of the detailed parts in the graphs. Even though over 50% of the students drew a line relating photocurrent to voltage, no students compared the theoretical to the empirical data or made a judgment as to whether of not the background theory really fit the experiment. The research findings showed that insufficient knowledge and skills for physics inquiry may be an obstacle in performing the experiments well.
Extraction of biologically meaningful data and their validation are very important for toxicogenomics study because it deals with huge amount of heterogeneous data. BINGO is an annotation mining tool for biological interpretation of gene groups. Several statistical modeling approaches using Gene Ontology (GO) have been employed in many programs for that purpose. The statistical methodologies are useful in investigating the most significant GO attributes in a gene group, but the coherence of the resultant GO attributes over the entire group is rarely assessed. BINGO complements the statistical methods with graph-theoretic measures using the GO directed acyclic graph (DAG) structure. In addition, BINGO visualizes the consistency of a gene group more intuitively with a group-based GO subgraph. The input group can be any interesting list of genes or gene products regardless of its generation process if the group is built under a functional congruency hypothesis such as gene clusters from DNA microarray analysis.
From the research which it sees verification of the whole interpretation and local interpretation of the durability steel deck bridge a static test and it produces the test body which it sells with character and it executes smallness pul lek detailed interpretation it leads and the appropriate characteristic of smallness pul lek detailed interpretation and to sleep a nominal stress price and it compares it judges it does. The stress quality from each structure region which it follows in load stock location it analyzes and from the hazard which evaluates, the objective region the length rib and the bottom grater weld zone, the length rib and width rib connection department and the width rib with the father it divided. It investigated the stress distribution of the test body from these objective location, FEM interpretation it led and the conduct against each structure state tax it analyzed. General conduct the load stock location the floor plate is located in the center with interpretation price together symmetry characteristic to seem, it cannot be like that it cannot there is one actual test price. Like this reason the length rib and width rib connection actually production even production characteristic security it is a day when it is impossible with the curvature junction department which it blows, it follows in examination body deferment condition and form feed with the fact that it is visible a big difference even with error of some it becomes. Consequently for a data and the research which are more accurate it is judged with the fact that the effort which is prudent will be necessary.
지반 침하, 도로 안전성과 같은 사회적 이슈로 지하 공동 분포를 조사하기 위한 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사가 활발히 진행되면서 자료의 양도 함께 증가하고 있다. 하지만 비용과 시간의 효율성을 고려해보았을 때, 모든 자료를 해석할 수 없기 때문에 더욱 직관적이고 정확한 판단이 가능한 해석법이 필요하다. 이러한 문제를 개선하기 위해 정량적 해석이 가능한 속성 분석법이 제안되고 있다. 탄성파 해석에서 많이 사용해온 속성 분석 중 GPR 자료에 적용할 수 있는 속성으로는 복소 트레이스(complex trace)와 유사성(similarity)이 대표적이다. 또한, 최근 영상처리 기술의 발달로 개발된 새로운 속성인 모서리탐지 속성, 이미지 질감 속성 등도 적용성이 있다. 이 논문에서는 GPR 자료 속성분석 연구의 기초를 마련하기 위해, GPR에 적용할 수 있는 속성 분석들을 소개하고 이들의 개념에 대해 기술한 뒤, 속성분석에 기초한 해석법과 다양한 분야에서 활용한 사례를 분석하고자 한다.
쌍극자 배열에 대한 걷보기 비저항 데이타를 해석 할 방법을 소개한다. 이 방법은 유한요소법을 이용한 2차원 전진 모델링 기술과 Householder 변환을 사용한 역전 기술을 결합함으로서 작성되었다. 데이타해석은 지하구조를 일정한 비저항을 가진 몇개의 소영역으로 나누어 수행된다. 본 연구의 역해석 기술은 합성 및 야외 데이타를 이용하여 검토되었고, 성공적인 해석을 위하여 지질학적인 정보가 필수적임을 확인하였다.
테스트 데이터의 자동 생성은 소프트웨어 테스팅에서 가장 중요하면서도 어려운 부분이다. 대부분의 데스트 데이터 자동생성에 관한 연구는 명세로부터 테스트 데이터를 자동 생성하는 방식이며 이틀 위해 정확한 정형적 명세를 필요로 한다. 본 논문에서 는 프로그램을 실 행하지 않고 프로그램의 동적인 특성을 분석할 수 있는 요약 해석(abstract interpretation) 방법과 선후 지배 관계(pre-, postdominance relationship)를 이용하여 프로그램 코드로부터 직접 테스트 데이터를 자동 생성할 수 있는 방법 을 제안한다.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
The borehole heat exchanger of Geothermal Heat Pump (GHP) system should be sustainable and cost effective for long term operation. To guaranty the performance of the system thermal Response Tests (TRTs) with simple recommended procedures have been applied in many countries. Korea government developed a standard TRT procedure in order to control the quality on GHP projects. In the TRT procedure interpretation method has a rule that data set has to be interpreted by the line source model(LSM). The LSM employes some assumptions that surrounding medium is homogeneous and the line source is infinite and constant heat flux, however real ground condition is unisotropic and heterogeneous, and showing regional or local ground water flows in many cases. We need to develope improved evaluation models to estimate accurate ground thermal conductivity with respect to geological and influence of ground water because current TRT standard test procedure has limitations to be applied for every locations and system. This study surveyed the uncertainty of the thermal parameters from the interpretation method considering different evaluation period. The interpretation of 208 TRT data sets represents limitations of LSM application that some obtained ground thermal conductivities are statistically unstable and convergence time of ground thermal conductivity over test period shows trends responding the length of test period. This evaluation study will be helpful to provide some effective procedure for the thermal parameter estimation and to complement current TRT standard procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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