The problem was derived from a simple process in solar water heating system. In a new designed electro less separated system we involved a kind of bubble pump. Beside experiment analysis, numerical simulation of the core of bubble pump is also very important. In this paper we investigated the motion of bubbles in vertical tube in two dimensions. The heat and mass transfer was simulated. The result of numerical simulation give a significant help of optimize design of bubble pump.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.9
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pp.124-134
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1996
Korean has a large set of characters, and has a two-dimensional formation: each character is composed of graphemes in two dimensions. Whereas connections between characters are rare, connections inside a grapheme and between graphemes happen frequently and these connections generate many cursive strokes. To deal with the large character set and the cursive strokes, using the graphemes as a recognition unit is an efffective approach, because it naturally accommodates the structural characteristics of the characters. In this paper, we propose a grapheme-based on-line recognition method for cursive korean characters. Our method uses a TDNN recognition engine to segment cursive strokes into graphemes and a graph-algorithmic postprocessor based on korean grapheme composition rule and viterbi search algorithm to find the best recognition score path. We experimented the method on freely hand-written charactes and obtained a recognition rate of 94.5%.
The objective of this study was to examine the effect of repair mortar on the dynamic properties such as natural frequencies, mode shape and damping ratios of two story single span scale reinforced concrete building. To this end, two story single span scale reinforced concrete building having dimensions of 150 cm (width), 150 cm (length) and 135 cm (height) was constructed. Workmanship defects such as separation of material, faulty vibration application and bad gradation of the structure were properly evaluated. Dynamic properties of damaged structure were experimentally determined using Operational Modal Analysis (OMA). Detected defects in the structure were fixed by plastering with repair mortar. Dynamic properties of repaired structure were reevaluated by using the OMA method. Finite element software called Abaqus was used to numerically determine dynamic properties of the structure. Structure modeled as solid was subjected to Linear Perturbation Frequency Method. The changes in dynamic properties of structure after the repair process were comparatively studied by evaluating experimental and numerical results.
It has been proved that if $\mathbb{X}^{(s,s)}$ is the union of two linear star-configurations in $\mathbb{P}^2$ of type $s{\times}s$, then $(I_{\mathbb{X}^{(s,s)}})_s{\neq}\{0\}$ for s = 3, 4, 5, and $(I_{\mathbb{X}^{(s,s)}})_s=\{0\}$ for $s{\geq}6$. We extend $\mathbb{P}^2$ to $\mathbb{P}^n$ and show that if $\mathbb{X}^{(s,s)}$ is the union of two linear star-configurations in $\mathbb{P}^n$, then $(I_{\mathbb{X}^{(s,s)}})_s=\{0\}$ for $n{\geq}3$ and $s{\geq}3$. Using this generalization, we also prove that the secant variety $Sec_1(Split_s(\mathbb{P}^n))$ has the expected dimension 2ns + 1 for $n{\geq}3$ and $s{\geq}3$.
In this study, the performance of sequence tracking methods for multiple interaction events in specific CdZnTe Compton imagers was evaluated using Monte Carlo simulations. The Compton imager consisted of a 6 × 6 array of virtual Frisch-grid CZT crystals, where the dimensions of each crystal were 5 × 5 × 12 mm3. The sequence tracking methods for another Compton imager that consists of two identical CZT crystals arrays were also evaluated. When 662 keV radiation was incident on the detectors, the percentages of the correct sequences determined by the simple comparison and deterministic methods for two sequential interactions were identical (~80%), while those evaluated using the minimum squared difference method (55-59%) and Three Compton method (45-55%) for three sequential interactions, differed from each other. The reconstructed images of a 662 keV point source detected using single and double arrays were evaluated based on their angular resolution and signal-to-noise ratio, and the results showed that the double arrays outperformed single arrays.
The aim of this article is to describe direction of Sino-Russian relations toward a new epoch - as the decision-making centers of both countries define them - indicating the commitment to building the future international order. It includes the synthesis of evolution of relations, descriptions of cooperation building of mutual confidence by both sides in variety of institutions; analyses of geo-economic relations emphasizing their geostrategic dimension and finally dynamics showing how two great powers want to achieve new areas of cooperation focused on building multipolar world order which is the essence of "new epoch". The argument goes towards recognizing the relationship as a "hhybrid alliance". This hybridity is a structural factor that can constrain the use of new dimensions of asymmetric interdependence as political leverage especially by United States against the two non-western powers but also facilitate to use it against West.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.6
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pp.673-685
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2018
Procrustes analysis is a useful technique useful to measure, compare shape differences and estimate a mean shape for objects; however it is based on a least squares criterion and is affected by some outliers. Therefore, we propose two generalized Procrustes analysis methods based on M-estimation and least median of squares estimation that are resistant to object outliers. In addition, two algorithms are given for practical implementation. A simulation study and some examples are used to examine and compared the performances of the algorithms with the least square method. Moreover since these resistant GPA methods are available for higher dimensions, we need some methods to visualize the objects and mean shape effectively. Also since we have concentrated on resistant fitting methods without considering shape distributions, we wish to shape analysis not be sensitive to particular model.
The NDT using ultrasonic is largely divided into A-Scan and C-Scan methods. Since A-Scan method is subject to subjective judgement by trained personnel, C-Scan method has been introduced, which presents the weld area in two dimensions by placing the transducers two dimensionally used in the A-Scan method. Therefore, it is necessary to develop equipment that can provide weld quality without the help of a welding expert and the presentation of effective C-Scan images. Thus, in this paper, the algorithms that express a low resolution 2-dimensional gray image formed by C-Scan method as a high-resolution color C-Scan image and automatically determine the weld quality from the generated C-Scan color image. The high resolution color C-Scan images proposed in this paper allow the exact shape of the weld point to be expressed, and an objective algorithm to use this image to automatically determine weld quality.
Considering the high dimensions of video sequences, it is often challenging to acquire a sufficient dataset to train the tracking models. From this perspective, we propose to revisit the idea of hand-crafted feature learning to avoid such a requirement from a dataset. The proposed tracking approach is composed of two phases, detection and tracking, according to how severely the appearance of a target changes. The detection phase addresses severe and rapid variations by learning a new appearance model that classifies the pixels into foreground (or target) and background. We further combine the raw pixel features of the color intensity and spatial location with convolutional feature activations for robust target representation. The tracking phase tracks a target by searching for frame regions where the best pixel-level agreement to the model learned from the detection phase is achieved. Our two-phase approach results in efficient and accurate tracking, outperforming recent methods in various challenging cases of target appearance changes.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.265-271
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2022
Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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