In this study, the system level network simulation is considered with adaptive array antenna in CDMA mobile communication system. A network simulation framework is implemented based on IS-95A/B system to consider dynamic handoff, system level network behavior, and deploying strategy into the overall CDMA mobile communication network under adaptive array algorithm. Its simulation model, such as vector channel model, adaptive beam forming antenna model, handoff model, and power control model, are described in detail with simulation block. In order to maximize SINR of received signal at antenna, Maximin algorithm is particularly considered, and it is computed at each simulation snap shot with SINR based power control and handoff algorithm. Graphic user interface in this system level network simulator is also implemented to define the simulation environments and to represent simulation results on real mapping system. This paper also shows some features of simulation framework and simulation results.
Babesia equi ema-1 5' intergenic(IG) nucleotide was PCR amplified and analyzed for restriction sites in order to identify a promoter region in this IG nucleotide sequence. B equi ema-1 5' IG specific primers identified a 1268 bp PCR product. The sequence had restriction sites for 34 restriction enzymes when analyzed by a computer program. Among them, 26 enzymes had only one restriction site, but the others had more than one sites. When four restriction enzymes (Bgll , HindⅢ, Kpn1 and BamH1) were treated to digest the 1268 bp nucleotide, they had restriction sites as expected by the computer program. Information of restriction sites in the 1268 bp IG nucleotide will be applied to select restriction enzymes for cloning the IG nucleotide to a vector.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.14
no.2
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pp.95-102
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2011
In this paper, we propose measurement-devices for the assessment of input vector consisted of face's movement as feature points through image processing based on AAM technique. The proposed method has been applied to classify students by 2-class(ADHD positive, ADHD negative). Experimental results show that the proposed method was successful in acquiring more objective and quantitative data than conventional methods, it takes advantage of examining without temporal and spatial constraints.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2006.11a
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pp.416-419
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2006
Numerical analysis is carried out to identify the wall thinning effect inside the feed water valve. The finite volume method is applied to make analysis for the viscous flows. The commercial cock FLUENT is used for the simulation and the GAMBIT for the grid generation. The RNG $\kappa-\varepsilon$ model is used for the turbulence and the tet-hybrid grid is applied for the modeling. The velocity vector, the pressure contour, the change of residual along the iteration number, and the dynamic head are predicted for the hydrodynamic investigation.
In this paper we concentrate on overall direction of the gaze based on a head pose for human computer interaction. To decide a gaze direction of user in a image, it is important to pick up facial feature exactly. For this, we binarize the input image and search two eyes and the mouth through the similarity of each block ( aspect ratio, size, and average gray value ) and geometric information of face at the binarized image. We create a imaginary plane on the line made by features of the real face and the pin hole of the camera to decide the head orientation. We call it the virtual facial plane. The position of a virtual facial plane is estimated through projected facial feature on the image plane. We find a gaze direction using the surface normal vector of the virtual facial plane. This study using popular PC camera will contribute practical usage of gaze tracking technology.
In the speed sensorless control of the induction motor, the machine parameters (especially the secondary resistance R2) have a strong influence to the speed estimation. It is known that the simultaneous estimation of the speed and R2 is impossible in the slip frequency type vector control, because the secondary flux is constant. But the secondary flux is not always constant in the speed transient state. In this paper the R2 estimation in the transient state without adding any additional signal to the stator current is proposed. This algorithm uses the least mean square algorithm and the adaptive algorithm, and it is possible to estimate the R2 exactly. This algorithm is verified by the digital simulations and the experiments.
In this paper, simultaneous estimation of rotor speed and time constant for a voltage source inverter (VSI) fed induction motor drive are disccussed. The theory is based on the Model Reference Adaptive System (MRAS). The identifier executes Simultaneous rotor speed and time constant so that vector control of the induction may be achieved in the rotor-flux oriented reference frame. Furthermore, to eliminate the offset error caused by the change in the stator resistance, a fuzzy resistance regulator is also designed which operates in parallel with the rotor speed and time constant identifier
In this paper, we investigated dynamic behaviors of liquid crystal director profiles by simulating two different modeling equations based on vectorial and tensorial approaches. By performing 3-dimensional simulation for a unit pixel, we found that the simulation results from the each of modeling equations lead to different motional behaviors of liquid crystal directors around the disclination line. This is due to the fact that the vectorial approach has a physically meaningless sign of liquid crystal director ${\overline{n}}$. Consequently, it is clarified that the tensorial approach gives more realistic behaviors for the rotation of the directors around the disclination line when the voltages were removed since it maintains nematic symmetry that gives an equivalence of ${\overline{n}}$ and its opposite - ${\overline{n}}$.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.76-78
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2006
현재 심혈관 질환은 암 다음으로 높은 사망 원인으로 기록되고 있어 심혈관 질환에 대한 초기 진단은 질환의 치료에 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 심혈관질환 환자의 질환 단계를 예측하였다. 일반적으로 이진분류에 사용되는 SVM을 이용하여 정상 및 질환 $1{\sim}3$기의 총 4가지 분류가 필요한 다분류 분류문제를 처리하기 위해서 논문에서는 독립적 학습된 단일 SVM 분류기들을 결합하여 분류를 수행하는 SVM 앙상블 방법을 사용하였다. 단일 분류기의 결합은 Majority voting, 최소자승에러기반 가중치 부여, 2단계층 결합 등의 방법으로 수행하여 심혈관 질환 분류에 적합한 앙상블의 구성을 시도하였다. 실험 데이터는 (주)제노프라의 압타머 칩 데이터를 사용하였다. 서로 다른 데이터를 이용하여 학습된 이종의 SVM들을 결합한 결과 질환단계 예측에 있어서 단일 SVM을 이용하여 질환 단계를 예측하는 경우 보다 향상된 질환단계 예측 성능을 관찰할 수 있었으며, 심혈관 질환의 예측에 대해서는 단일 SVM 분류기의 2단 계층 결합법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.4
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pp.1150-1159
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2000
This paper presents an automatic text categorization model that improves the accuracy by combining statistical and knowledge-based categorization methods. In our model we apply knowledge-based method first, and then apply statistical method on the text which are not categorized by knowledge-based method. By using this combined method, we can improve the accuracy of categorization while categorize all the texts without failure. For statistical categorization, the vector model with Inverted Category Frequency (ICF) weighting is used. For knowledge-based categorization, Phrasal Patterns and Keyword Sets are introduced to represent sentence patterns, and then pattern matching is performed. Experimental results on new articles show that the accuracy of categorization can be improved by combining the tow different categorization methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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