연구목적: 이 논문에서는 인천 해안 매립 지반에 대한 액상화 평가를 위하여 장주기의 Hachinohe 지진파와 단주기의 Ofunato 지진파에 대하여 ProShake 프로그램을 사용하여 지반응답해석을 수행하였다. 연구방법: 지반응답해석 결과와 수정 Seed and Idriss의 방법을 이용하여 액상화 평가를 수행하였다. 각 지점의 액상화 평가 결과를 대표할 수 있는 지표로 Iwasaki가 제시한 액상화 가능성 지수를 산정하였다. 또한, 액상화 구역도 작성을 위한 정량적인 지표로서 등가 액상화 안전율을 이용하였다. 연구결과: 이 논문에서는 액상화 가능지수와 등가 액상화 안전율을 이용하여 인천 해안 매립지역을 대상으로 액상화 구역도를 작성하였다. 결론: 구역도 작성 결과, 액상화 가능지수와 등가 액상화 안전율을 이용하여 작성된 구역도가 유사한 분포 형태를 보여 이 논문에서 제시한 액상화 구역도 작성 지표로 인천 해안 매립 지역의 액상화 구역도를 작성할 경우 이용에 편리할 것으로 판단된다.
Sensors of Landsat detect different objects with different waves, so the range of water quality conditions can be accurately checked, and their images can be displayed in colors. The present study was conducted to measure the degree of clearness and depth and to detect elements from the surface water of Hwajinpo Lake. Based on these results, water quality of the lake was analyzed, and the range of water quality was drawn graphically. According to comparison outcomes, the new technique of detecting water elements from DN of Landsat TM images and drawing the range of water quality produced a far more accurate pattern for a wide area than the direct measurement. To display the pattern more clearly, the stretching technique in particular was very effective in the pattern analysis.
Using the network analysis method, this study investigates the communication structure of Open Data on the Twitter sphere. It addresses the communication path by mapping influential activities and comparing the contents of tweets about Open Data. In the years 2015 and 2016, the NodeXL software was applied to collect tweets from the Twitter network, containing the term "opendata". The structural patterns of social media communication were analyzed through several network characteristics. The results indicate that the most common activities on the Twitter network are related to the subjects such as new applications and new technologies in Open Data. The study is the first to focus on the structural and informational pattern of Open Data based on social network analysis and content analysis. It will help researchers, activists, and policy-makers to come up with a major realization of the pattern of Open Data through Twitter.
Amplitude-only logarithmic Radon transform (ALR transform) for pattern matching is proposed. This method provides robustness for object translation, scaling, and rotation. An ALR image is invariant even if objects are translated in a picture. For the object scaling and rotation, the ALR image is merely translated. The objects are identified using a phase-only matched filter to the ALR image. The ratio of size, the difference of rotation angle, and the position between the two objects are detected. Our pattern matching procedure is described, herein, and its simulation is executed. We compare matching scores with the Fourier-Mellin transform, and the general phase-only matched filter.
In this paper we propose Using Higher Order Neuron on the Supervised Learning Machine of the Kohonen Feature Map. The architecture of proposed model adopts the higher order neuron in the input layer of Kohonen Feature Map as a Supervised Learning Machine. It is able to estimate boundary on input pattern space because or the higher order neuron. However, it suffers from a problem that the number of neuron weight increases because of the higher order neuron in the input layer. In this time, we solved this problem by placing the second order neuron among the higher order neuron. The feature of the higher order neuron can be mapped similar inputs on the Kohonen Feature Map. It also is the network with topological mapping. We have simulated the proposed model in respect of the recognition rate by XOR problem, discrimination of 20 alphabet patterns, Mirror Symmetry problem, and numerical letters Pattern Problem.
퍼지 TAM 네트워크는 입력층, 카테고리층, 출력층으로 구성되어 있는 패턴분석의 감독학습방법이다. 그러나 퍼지 TAM 네트워크 모델에서 패턴분석 하고자 하는 대상의 출력층의 목표값을 모르는 경우에는 무감독 학습방법이 된다. 이러한 경우에는 무감독 학습방법인 SOM을 이용하여 출력층의 목표값을 구하여 대체할 수 있다. 본 논문에서는 SOM의 결과를 퍼지 TAM 네트워크에 적용하고 사례연구를 통하여 그 유용성을 보인다.
객체 지향 모델링의 결과를 소스 코드로 매핑 할 때 구현 플랫폼에 맞는 정확하고 체계적인 매핑 기법이 요구된다. 또한, 모델링 자체는 구현 언어나 특정 플랫폼에 종속적이지 않기 때문에 특정 플랫폼이나 언어에 맞게 구현할 수 있는 효율적이며 순차적인 접근법이 필요하다. 모델링한 결과는 구현상의 소스 코드로 정확하게 나타나야 하며 정확한 매핑을 위해서 본 논문에서는 EJB(Enterprise Java Beans) 2.0을 기준으로 하여 구현하고자 할 때, 모델링 단계에서 도출된 각 클래스가 가지는 비즈니스 오퍼레이션들이 EJB 2.0에서 지원하는 여러 가지 구현 가능한 장치들을 통해서 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 절차적이며 구체적인 방법 및 디자인 패턴을 제시한다. 따라서 개발자로 하여금 이러한 기법들을 이용하여 비즈니스 오퍼레이션을 좀 더 체계적이며 정확하게 EJB 2.0 플랫폼에 맞도록 구현하여 설계 내용이 구현 소스 코드 상에 정확히 대응되어 나타날 수 있도록 지침을 제시한다.
This paper investigates the acoustic-perceptual relation between Korean dent-alveolar fricatives and the English voiceless alveolar fricative /s/ in varied prosodic contexts (e.g., stress, accent, and word initial position). The denti-alveolar fricatives in Korean show a two-way distinction, which can be referred to as either plain (lenis) /s/ or fortis /$s^*$/. The English alveolar voiceless fricative /s/ that corresponds to the two Korean fricatives would be placed in a one-to-two non-native phoneme mapping situation when Korean listeners hear English /s/. This raises an interesting question of how the single fricative of English perceptually maps into the two-way distinction in Korean. This paper reports the acoustic-perceptual mapping pattern by investigating spectral properties of the English stimuli that are heard as either /s/ or /$s^*$/ by Korean listeners, in order to answer the two questions: first, how prosody influences fricatives acoustically, and second, how the resultant properties drive non-native listeners to interpret them as segmental features instead of as prosodic information. The results indicate that Korean listeners' responses change depending on the prosodic context in which the stimuli are placed. It implies that Korean speakers interpret some of the information provided by prosody as segmental one, and that the listeners take advantage of the information in their judgment of non-native phonemes.
본 논문에서는 법령 온톨로지 구축을 위해 법령의 구조적 특징과 요소 간의 관계에 대해 분석 정리하고 정리된 내용을 바탕으로 OWL DL 수준의 매핑 규칙을 제안한다. 제안하는 매핑 규칙은 국내 법령 관계의 상-하위 구조, 법령의 고유 속성, 법률 간의 참조 관계와 같은 구조적인 관계의 TBox를 구축하는 방법과 법률 문장을 분석하여 조문 규정 별로 나타나는 문장의 패턴 유형을 선별, ABox로 구축될 수 있는 요소를 표현한다. 제안된 매핑 규칙은 일반 텍스트로 설명되고 있는 국내의 법령을 컴퓨터가 이해 가능한 수준의 정보로 변환 되어 법령 지식 베이스로 활용 가능하다.
Paneling building facades is one of the essential procedures in building construction. Traditionally, it has been an easy task of simply projecting paneling patterns drawn in drawing boards onto 3d building facades. However, as many organic or curved building shapes are designed and constructed in modern architectural practices, the traditional one-to-one projection is becoming obsolete for the building types of the kind. That is primarily because of the geometrical discrepancies between 2d drawing boards and 3d curved building surfaces. In addition, curved compound surfaces are often utilized to accommodate the complicated spatial programs, building codes, and zoning regulations or to achieve harmonious geometrical relationships with neighboring buildings in highly developed urban contexts. The use of the compound surface apparently makes the traditional paneling pattern projection more challenging. Various mapping technics have been introduced to deal with the inabilities of the projection methods for curved facades. The mapping methods translate geometries on a 2d surface into a 3d building façade at the same topological locations rather than relying on Euclidean or Affine projection. However, due to the intrinsic differences of the planar 2d and curved 3d surfaces, the mapping often comes with noticeable distortions of the paneling patterns. Thus, this paper proposes a practical method of drawing paneling patterns directly on a curved compound surface utilizing Geodesic, which is faithful to any curved surface, to minimize unnecessary distortions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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