Islamic Jamal al–Din zij and Chinese Shoushi-li(授時曆) are astronomical hand books compiled by Jamal al-Din(札馬 魯丁) and Guo Shujing(郭守敬) of the Islamic and Chinese Astronomical Bureau in Yuan(元) China, respectively. Jamal al-Din zij is an Islamic zij based on the Almagest of Ptolemaios, while Shoushii-li is a calendrical treatise by the traditional Chinese calendar system. In case of the parallax correction method, however, both of them have a common origin from Indian astronomy in 6-7 Century. This paper examines and discusses the parallax theory and its origin adopted in Jamal al–Din zij and Shoushi-li as following: 1) Definitions of the parallax theory and parallax correction methods. 2) Similarities and origins of the parallax correction methods adopted in the Jamal al–Din zij and Shoushi-li. 3) Comparison of the parallax correction tables included in the Sanjufini zij of Tibet, the Huihui-lifa(回回曆法) of Ming(明) China and the Chiljeongsan-Oepyeon(七政算外篇) of Joseon(朝鮮) Korea. 4) Routes of the parallax theory transmitted from ancient Greece and India to Joseon via Islam world and China, respectively. 5) Astronomical exchanges and mutual influence between the East and the West.

To effectively assess the inventory of radionuclides generated from nuclear power plants using a consistent evaluation method across diverse groups, it is imperative to analyze the similarity in radioactive distribution between these groups. Various methodologies exist for evaluating this similarity, and the application of statistical approaches allows us to establish similarity at a specific confidence level while accounting for the dataset size (degrees of freedom). Initially, if the variance characteristics of the two groups are similar, a t-test for equal variances can be employed. However, if the variance characteristics differ, methods for unequal variances should be applied. This study delineates the approach for assessing the similarity in radioactive distribution based on the analytical characteristics of the two groups. Furthermore, it delves into the results obtained through two case studies to offer insights into the assessment process.

본 연구는 참가자 간 표상 유사성 분석(intersubject representation similarity analysis: IS-RSA)을 이용하여 3개의 선행연구에서 얻어진 데이터의 참가자 반응 일치성 패턴을 확인하고 각 실험의 정서 조건 간 차이가 있는지 살펴보 았다. 3개의 실험은 각각 ASMR 자극, 시각 및 청각 자극, 시계열적 정서 동영상 자극을 사용하였으며 각 실험의 조건에 맞게 정서 평정치와 생리측정치를 측정하였다. 참가자 간 표상 유사성 분석을 계산하기 위해서 각 실험에 있는 각 자극에 대한 참가자들의 측정치를 쌍별로 피어슨 상관계수를 구하였다. 실험의 조건 간 비교를 위해 분산분 석과 평균을 비교하였다. 연구 결과, ASMR과 시각 및 청각 데이터의 참가자 간 반응의 일치성은 시계열적 정서 동영상 참가자들 반응의 일치성에 비해 일관적이었다. ASMR 실험은 긍정 자극에서 참가자 간 반응의 일치성이 높았다. 청각 및 시각 실험은 높은 각성수준과 시각 자극에서 참가자들의 반응 일치성이 높았다. 본 연구 결과는 생리 적, 행동적 반응에 대한 측정치의 IS-RSA가 다차원적인 데이터의 정보를 요약하여 제시하며 이를 하나의 분석 데이 터로 변환 가능하다는 것을 확인하였다. 이를 통해, IS-RSA가 참가자들의 반응 일관성에 대한 전반적인 정보를 제시 할 수 있는 새로운 분석 방법으로의 가능성을 제시하였다.

본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으 로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개 수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되 는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.

The capability for Artificial Intelligence in the beauty industry is enormous, as customers are demanding increasingly customized offers that only these strategies can offer. However, there is still a scarcity of empirical research on customer experiences enabled by AI, which highlights this research's relevance, which we intend to bridge.

As Hollywood relies heavily on global markets, it is particularly important for studios to understand how their decisions, including on casts, may affect their movies’ box-office in foreign markets. Anecdotal evidence shows that casting actors with similar facial features may be problematic in foreign markets, often disorienting international audiences.

정서표상에 대한 논의 중 첫 번째는 정서가 차원에서의 정서표상, 두 번째는 감각양상에 따른 정서표상을 설명하는 것이 다. 선행연구에서는 정서표상을 설명하기 위해 정서가 모델(부호 정서가, 비부호 정서가), 감각양상에 따른 정서표상 모델 (감각보편성, 감각특징성)들이 제시되었다. 본 연구에서는 최근에 등장한 ASMR을 이용하여 기존 연구에서 제시된 모델들 을 비교하여 어떠한 모델이 정서표상을 잘 설명하는지 확인하고자 하였다. 본 연구에서 사용한 자료는 Kim & Kim(2022) 에서 수집한 3개의 정서유형(부정, 중립, 긍정) 및 2개의 감각양상(청각, 시청각)으로 구분된 ASMR 자극에 대한 정서평정 자료를 사용하였다. 이후, 해당 자료에 대한 다차원척도법, 표상 유사성 분석 및 이원 변량분석, 다중회귀분석 및 이원 변량 분석을 실시하였다. 다차원척도법 결과, 비부호 정서가에 비해 부호 정서가, 감각특징성에 비해 감각보편성에서 자극의 정 서유형 간 구분이 잘 이루어졌다. 다차원척도법 결과와 유사하게, 표상 유사성 분석 및 다중회귀분석 결과 또한 비부호 정서가에 비해 부호 정서가, 감각특징성에 비해 감각보편성이 유의하게 정서표상을 잘 설명하였다. 이러한 결과는 정서가 모델 중 1차원의 양극단에 긍정과 부정이 위치하는 모델이 ASMR에 대한 정서표상을 잘 설명하며, 감각양상과 상관없이 정서표상이 일관적임을 시사한다.

본 연구는 주요 참나무류 수종인 신갈나무, 굴참나무, 상수리나무의 임분밀도와 생장과의 관계를 파악하고 수종 간 비교를 통해 생장 유사성 여부를 판별하여 임분밀도관리도 개발 시 주요 참나무류의 생장 예측 모형개발의 방향성을 제시하기 위해 실시하였다. 제7차 국가산림자원조사의 신갈나무, 굴참나무, 상수리나무 우점림과 참나무류 혼효림의 임분생육 자료를 기반으로 수종별 경쟁-밀도효과 곡선을 산출하고 수종 간 교차 적용 후 차우검정(Chow test)을 통해 생장 유사성을 평가하였다. 수종별 경쟁-밀도효과 곡선은 ha당 1,000본에서 평균 재적이 급격히 감소하는 경향을 보이는 역 J자형을 나타내었다. 생장 유사성 평가 결과, 상수리나무와 굴참나무는 유사한 생장 패턴을 보였지만 신갈나무는 상수리나무 및 굴참나무와 생장 패턴에 차이가 있는 것으로 나타났다. 참나무류 혼효림은 굴참나무를 제외한 다른 수종들과 유사한 생장 패턴을 나타내었다.

기존의 연령별 얼굴정서 인식 비교 연구에서는 정서별로 연령 간에 어떤 차이가 있는지 밝혔다. 이에 Kim(2021) 연구에서는 개별 정서가 아닌 정서공간에서 표상된 정서를 연령 간 비교하였다는 점에서 의의가 있으나, 기술적 (descriptive) 비교만 시행하였을 뿐, 통계적 유의미 검증을 하지 않았다는 한계가 있다. 본 연구에서는 표상 유사성 분석(representational similarity analysis) 방법을 통해 연령간 실제 데이터 및 정서 모델 유사성행렬을 직접적으로 비교하였다. 또한 개인차 다차원척도법(individual differences multidimensional scaling)을 통해 연령간 정서 차원에 대한 비중을 비교하였다. 그 결과 실제 데이터 비교에서 노년 집단은 청년 및 중년 집단과 가장 유사하지 않았으며, 쾌불쾌 차원이 포함된 정서 모델과의 유사성 비교에서도 가장 유사하지 않았다. 또한 노년 집단은 각성 차원에 대한 비중이 청년 및 중년 집단과 유사하지 않음이 발견되었다. 본 연구는 실제 데이터, 정서 모델, 그리고 정서 차원 비중이라는 세 가지 측정치에 대해 노년 집단과 청년 및 중년 집단과의 차이를 통계적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다.

Quora search engine redirects to different discussion pages based on the search terms searched by the user. So, when questions that are semantically similar are searched on Quora, it sometimes redirects a user to different discussion pages even if there exists a page to the dedicated search. In such a case, Semantic Similarity among the questions carries highest weightage. So, for text, using traditional methods for calculating similarity, usually the text is considered as sequence of words and they just count the number of words that occurred in a sentence, on which some distance measures are applied to find the similarity, while missing the semantic level knowledge of the text during calculation. Considering such traditional methods, it will also require a huge training set as well as time to produce an accurate model. But in this Research Paper, Siamese Based Network is used that can train itself on a single example of each text to provide an accurate similarity output.I have used different types of pre-trained word embedding models like word-2-vec and glove to understand the semantics of the question pairs present in Quora Question Pair dataset. This paper introduces a new approach to calculate sentence similarity and gives astronishing results outperforming the current state of art Siamese Based LSTM models. Along with this new approach of using Manhattan LSTM with attention mechanism for similarity calculation, a comparative analysis is performed on the embedded question pairs, among different Siamese based LSTM models like LSTM and Manhattan LSTM, to predict whether the questions are similar or not and get the best model combination for Quora Question Pair.

With the enhancement of the spatial resolution of satellite imagery (1 m or less), the satellite image analysis has been considered as the indispensable means for remote sensing of nuclear proliferation activities in the restricted access areas such as North Korea. Notably, in the case of an open-pit uranium mine, e.g. the Pyongsan uranium mine, the mining activity can be presumed if detecting the location and extent uranium tailing piles near shafts within temporal images. Several studies have researched on the target detection for minerals of interest such as limestone and coal to evaluate the economic activities by utilizing similarity measures, e.g., a spectral angle mapper and a spectral information divergence (SID). Thus, this paper presented a systematic change detection methodology for monitoring the uranium mining activity in the Pyongsan uranium mine with a similarity measure of SID. The proposed methodology using the target detection results consists of the following five steps. The first step is to acquire stereo images of areas of interest for change detection. The second step is to preprocess the stereo images as following measures: (i) the QUick Atmospheric Correction and the image-to-image registration with ENVI and (ii) the Gram-Schmidt pansharpening. The third step is to extract spectral information for minerals of interest, i.e., uranium tailing piles, by sampling pixels within the reference image. It is based on the satellite analysis report for the Pyongsan uranium mine by CSIS, which specified the location of the uranium tailing piles. As the fourth step, the target detection for uranium tailing piles was performed through the similarity measure of SID between the extracted spectral information and the spectral reflectance of the image. In the fifth step, the change detection was processed using the multivariate alteration detection algorithm, which compares the target detection results by canonical correlation analysis. Furthermore, this paper evaluated the performance of the proposed methodology with the change detection accuracy assessment index, i.e., the area under a receiver operating characteristic curve. In conclusion, this paper suggests the systematic change detection methodology utilizing time series analysis of target detection for uranium tailing piles, which can save time and cost for humans to interpret large amounts of satellite information at the restricted access areas. As future works, the feasibility of the proposed methodology would be investigated by analyzing distribution of minerals of interest regarding nuclear proliferation at Yongbyon, which has the historical events of suspicious nuclear activities.

풍력자원평가를 수행할 때 풍력자원의 특성이 동질한 바람권역을 파악하여 측정지점을 선택하여야 한다. 본 연구에서는 풍력자원의 공간적인 동질성을 파악하기 위하여 시계열 바람벡터의 유사성, 시계열 풍속의 피어슨 상관계수, 시계열 풍향의 코사인, 시 계열 풍속의 일치도 지수, 24시간 자기상관함수, 풍력자원 요인의 주성분을 유사도 척도로 이용하여 바람권역을 군집분석하였다. 주성 분분석을 수행하여 와이블 풍속분포의 척도계수 및 형상계수가 제 1 주성분으로, 지형고도와 24시간 자기상관함수가 제 2 주성분인 것으로 파악되었다. 단순지형인 제주도와 복잡한 산지지형인 포항지역에 여러 가지 유사도 척도를 적용하여 바람권역을 분류하였으며, 다연상관계수와 상자그림으로 군집내 풍력자원 요인이 유의미한 통계적 차이가 존재하는가를 평가하였다. 결론적으로 시계열 바람벡 터의 유사도와 풍력자원 요인의 주성분 거리가 가장 효과적인 군집분석의 척도임을 확인하였다.