In this paper, a method for measuring image pattern widths is proposed using gaussian interpolation, in order to improve inconsistent results coming from the different directions in image patterns. The performance of our method is evaluated using image patterns with 9 directions, and compared with previous methods. It is confirmed that the proposed method gives accurate and consistent width results regardless of pattern directions.
컨테이너 터미널의 생산성은 안벽 크레인의 생산성으로 간주 될 수 있다. 안벽크레인의 경우 그 기계적인 생산력은 이미 고정되어 있기 때문에 최대생산성을 발휘하기 위해 장치장에서 크레인으로의 원활한 화물의 흐름이 요구되고 있다. 이를 위해서는 터미널 생산성에 직접 관련이 있는 수출 화물 장치장을 효율적으로 계획하고 운영해야 함으로서, 장치장, 크레인간 병목현상을 줄이고 원활한 화물 흐름을 유도해야 한다. 하지만 수출 컨테이너의 경우 그 반입 시점이 매우 불확실하고, 임의의 시점에 반입량이 예측 불가능한 특성으로 인해 효율적인 수출 장치장 계획에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 터미널의 반입 패턴을 분석하고 이에 맞는 수출 장치장 계획을 수립하는 방법에 대해 연구해 보았다.
This paper examines the historical relationship between the Little Ice Age and the Anthropocene, which has not yet been studied. The Little Ice Age is the coldest multi-century period in the Holocene. The reforestation of huge farmlands, abandoned due to pandemics in the Americas, aggravated the cooling weather of the Little Ice Age. It was in the long and severe cold of the Little Ice Age that the transition from renewable energy to non-renewable energy was completed in Britain in the latter part of the eighteenth century, and when the pattern of linear growth in greenhouse gas concentrations was forged in the ecosystems of the Earth. The Little Ice Age forced humans to depend on fossil fuels while the advent of warmer and more stable climate in the Holocene enabled them to start agriculture in an energy revolution 11,000 years ago, thus making the coming of the Anthropocene possible.
Sequential Pattern Mining is the mining approach which addresses the problem of discovering the existent maximal frequent sequences in a given databases. In the daily and scientific life, sequential data are available and used everywhere based on their representative forms as text, weather data, satellite data streams, business transactions, telecommunications records, experimental runs, DNA sequences, histories of medical records, etc. Discovering sequential patterns can assist user or scientist on predicting coming activities, interpreting recurring phenomena or extracting similarities. For the sake of that purpose, the core of sequential pattern mining is finding the frequent sequence which is contained frequently in all data sequences. Beside the discovery of frequent itemsets, sequential pattern mining requires the arrangement of those itemsets in sequences and the discovery of which of those are frequent. So before mining sequences, the main task is checking if one sequence is a subsequence of another sequence in the database. In this paper, we implement the subsequence matching method as the preprocessing step for sequential pattern mining. Matched sequences in our implementation are the normalized sequences as the form of number chain. The result which is given by this method is the review of matching information between input mapped sequences.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.627-630
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2006
Sequential Pattern Mining is the mining approach which addresses the problem of discovering the existent maximal frequent sequences in a given databases. In the daily and scientific life, sequential data are available and used everywhere based on their representative forms as text, weather data, satellite data streams, business transactions, telecommunications records, experimental runs, DNA sequences, histories of medical records, etc. Discovering sequential patterns can assist user or scientist on predicting coming activities, interpreting recurring phenomena or extracting similarities. For the sake of that purpose, the core of sequential pattern mining is finding the frequent sequence which is contained frequently in all data sequences. Beside the discovery of frequent itemsets, sequential pattern mining requires the arrangement of those itemsets in sequences and the discovery of which of those are frequent. So before mining sequences, the main task is checking if one sequence is a subsequence of another sequence in the database. In this paper, we implement the subsequence matching method as the preprocessing step for sequential pattern mining. Matched sequences in our implementation are the normalized sequences as the form of number chain. The result which is given by this method is the review of matching information between input mapped sequences.
본 논문에서는 기구학을 이용한 이족보행 로봇의 보행패턴 생성방법을 살펴본다. 2족 보행로봇이 3차원 공간상에서 모든 동작 및 보행이 가능하기 위해 필요한 자유도는 각 다리별로 6자유도이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 보행을 위해 간략화된 보행로봇의 구조를 살펴보고 발목의 경로를 설정한 후 기구학을 이용하여 조인트 각도를 파악하여 생성한다. 또한 로봇의 기구 해석을 위해 한쪽 다리의 조인트들에 대해 좌표계를 설정하였다. 조인트 각도를 역기구학을 이용하면 로봇의 보행 패턴을 생성할 수 있다. 최종적으로 발목의 궤적 설정과 이를 통한 보행 패턴 생성 과정을 살펴보기로 한다.
Apartment is characterized by its various households occupying a unit each in the same building, and its shared space is important in that it supports the living, exchange of information and communication between neighbors, thereby creating a sense of community. This study focused on coming up with designs to vitalize the shared space in the apartment, and to do that, Christopher Alexander's pattern language was applied to analyze the patterns found in the apartment shared space, find improvements and propose the design methods that reflect the unique characteristics of designs in Korea. The study is mainly based on literary review and field research. (1) The definition and composition of shared space and Christopher Alexander's pattern language are examined; (2) The field research is performed to analyze the patterns in the shared space of the apartments that have been planned recently in order to find the problems and elements that can be improved; and The above is reflected and proposed as a design method. The study will help rediscover the significance of space by proposing the methodology for shared space design, encouraging the use of shared space and contributing to the enhancement of community.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.42-44
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2007
The a-Si:H TFTs decreasing parasitic capacitance of source-drain is fabricated on glass. The structure of a-Si:H TFTs is inverted staggered. The gate electrode is formed by patterning with length of $8{\mu}m{\sim}16{\mu}m$ and width of $80{\sim}200{\mu}m$ after depositing with gate electrode (Cr) $1500{\AA}$ under coming 7059 glass substrate. We have fabricated a-SiN:H, conductor, etch-stopper and photoresistor on gate electrode in sequence, respectively. The thickness of these, thin films is formed with a-SiN:H ($2000{\mu}m$), a-Si:H($2000{\mu}m$) and $n^+a-Si:H$ ($500{\mu}m$). We have deposited $n^+a-Si:H$, NPR(Negative Photo Resister) layer after forming pattern of Cr gate electrode by etch-stopper pattern. The NPR layer by inverting pattern of upper gate electrode is patterned and the $n^+a-Si:H$ layer is etched by the NPR pattern. The NPR layer is removed. After Cr layer is deposited and patterned, the source-drain electrode is formed. The a-Si:H TFTs decreasing parasitic capacitance of source-drain show drain current of $8{\mu}A$ at 20 gate voltages, $I_{on}/I_{off}$ ratio of ${\sim}10^8$ and $V_{th}$ of 4 volts.
다중모드 광섬유를 이용한 홀로그래픽 메모리 시스템을 제안하였다. 이 시스템에서 다중모드 광섬유에서 나온 빛을 기준빔으로 사용하여 홀로그램을 다중화 하였다. 제안된 시스템은 다중모드에서 나온 스펙클 패턴과 다중모드 광섬유의 위치와 같은 2가지의 다중화 자유도를 가지고 있다.
This paper presents a fault detection and diagnosis methodology based on weighted symptom model and pattern matching between the coming fault propagation trend and the simulated one. In the first step, backward chaining is used to find the possible cause candidates for the faults. The weighted symptom model is used to generate those candidates. The weight is determined from dynamic simulation. Using WSM, the methodology can generate the cause candidates and rank them according to the probability. Second, the fault propagation trends identified from the partial or complete sequence of measurements are compared with the standard fault propagation trends stored a priori. A pattern matching algorithm based on a number of triangular episodes is used to effectively match those trends. The standard trends have been generated using dynamic simulation and stored a priori. The proposed methodology has been illustrated using two case studies, and the results showed satisfactory diagnostic resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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