Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.29
no.2
s.43
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pp.233-250
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2003
We often use the KCID(Korean Cosmetic Ingredient Dictionary) and ICID(International Cosmetic Ingredient Dictionary) within cosmetics research and within their export and import. so far, we do not have a database of a cosmetics' raw materials. Because of this, we consume a lot of time to find the raw material data that is needed. This study constructs a cosmetics' raw material database and develops the program to retrieve it. We used a Linux machine as the equipment for this study and we used Apache web server, MySQL database server and PHP as the tools of this study. 11,817 kinds of raw materials data were registered as ICID, 866 kinds of raw materials data were registered as KCID and 28,008 kinds of raw materials data with registered trade name into the database. Also, The database was composed of the database of the association form. The database of the online form could ultimately reduce the task time as soon as it did its purpose. The product of this study can become a good basis of data to reconfigure. In the future, it can become a good database in relation with different databases.
A time-interpolation technique has been applied to the conventional FLASH analog-to-digital converter (ADC) to increase a number of quantization level, thus it reduces not only a power dissipation, but also minimize an active chip area. In this work, we demonstrated 5-bit ADC which has 31 quantization levels consisting of 16 conventional voltage-mode comparators and 15 time-mode comparators. As a result, we have achieved about 48.4% voltage-mode comparator reductions. The ADC is fabricated in a 14nm fin Field-effect transistor (FinFET) process with an active die area of 0.0024 mm2 while consuming 0.82 mW through a 0.8 V supply. At 400-MS/s conversion rate, the ADC performs 28.03 dB SNDR (4.36 ENOB) at 21MHz input frequency.
In the case of object detection using deep learning, both accuracy and real-time are required. However, it is difficult to use a deep learning model that processes a large amount of data in a limited resource environment. To solve this problem, this paper proposes an object detection model for small embedded devices. Unlike the general detection model, the model size was minimized by using a structure in which the pre-trained feature extractor was removed. The structure of the model was designed by repeatedly stacking lightweight convolution blocks. In addition, the number of region proposals is greatly reduced to reduce detection overhead. The proposed model was trained and evaluated using the public dataset PASCAL VOC. For quantitative evaluation of the model, detection performance was measured with average precision used in the detection field. And the detection speed was measured in a Raspberry Pi similar to an actual embedded device. Through the experiment, we achieved improved accuracy and faster reasoning speed compared to the existing detection method.
This study attempted to demonstrate that the integration of the two premises in linear syllogism is mediated by the middle term the term that is repeated in the two premises. In Experiment 1. we examined whether representing the middle term is more important than representing the end terms. We asked a question to each premise. Depending on the order of the questions either the two end terms or the middle term became the answer in both premises. Participants solved the problems better when the middle term became the answer suggesting that it is more important to represent the middle term than the end terms. In Experiment 2 we examined whether additional processing is needed for the integration beyond establishing co-referential link through the middle term. We pronominalized the middle term in the second premise and provided two kinds of information to disambiguate the pronoun. In the direct information condition we provided information about who the pronoun is whereas in the indirect information condition we provided information about the relative location of the pronoun. Participants solved the problems more quickly in the indirect information condition than in the direct information condition indicating that mere co-referential link was not enough and that the relative location of the middle term needs to be computed for the integration of the two premises.
Kim, Yiseul;Kim, Sang Yoon;An, Ju Hee;Sang, Mee Kyung;Weon, Hang-Yeon;Song, Jaekyeong
Microbiology and Biotechnology Letters
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v.46
no.3
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pp.253-260
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2018
Beneficial microorganisms are widely used in the forestry, livestock, and, in particular, agricultural sectors to control soilborne diseases and promote plant growth. However, the industrial utilization of these microorganisms is very limited, mainly due to uncertainty concerning their ability to colonize and persist in soil. In this study, the survival of beneficial microorganisms in field soil microcosms was investigated for 13 days using quantitative PCR with B. subtilis group-specific primers. Bacterial community dynamics of the treated soils were analyzed using 16S ribosomal RNA (rRNA) gene amplicon sequencing on the Illumina MiSeq platform. The average 16S rRNA gene copy number per g dry soil of Bacillus spp. was $4.37{\times}10^6$ after treatment, which was 1,000 times higher than that of the control. The gene copy number was generally maintained for a week and was reduced thereafter, but remained 100 times higher than that of the control. Bacterial community analysis indicated that Acidobacteria ($26.3{\pm}0.9%$), Proteobacteria ($24.2{\pm}0.5%$), Chloroflexi ($11.1{\pm}0.4%$), and Actinobacteria ($9.7{\pm}2.5%$) were abundant phyla in both treated and non-treated soils. In the treated soils, the relative abundance of Actinobacteria was lower, whereas those of Bacteroidetes and Firmicutes were higher compared to the control. Differences in total relative abundances of operational taxonomic units belonging to several genera were observed between the treated and non-treated soils, suggesting that inoculation of soil with the Bacillus strains influenced the relative abundances of certain groups of bacteria and, therefore, the dynamics of resident bacterial communities. These changes in resident soil bacterial communities in response to inoculation of soil with beneficial Bacillus spp. provide important information for the use of beneficial microorganisms in soil for sustainable agriculture.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.9
no.3
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pp.533-548
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2005
According to the increasing of the internet infrastructure and growth of contents technology, the users can access an education service at anytime and anywhere. In a field of English education, especially, internet technology has enabled learners to communicate with their teachers and multimedia contents technology has been able to provide learner not only lots of interests, but also good effect on English learning. In this paper, we propose a method diagnosing learner's level by using some question-items, which consist of item's type and item's function. Futhermore, the proposed system can support three devices which are PC, PDA, and Mobile Phone on wired and wireless internet communication environments. Also, the system provides multimedia contents including flash movies, image, and audio contents. We have applied the system into real classroom, and we verified that the question-items that system provides has no problem, and our method could improve each learner skill on English education. Therefore, we expect that learner who uses the proposed system will get level-based English learning service at anytime and anywhere.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.17
no.3
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pp.32-42
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2016
In Korea, the absence of BIM use in existing civil structures and buildings is driving a demand for as-built BIM. As-built BIMs are often created using laser scanners that provide dense 3D point cloud data. Conventional static laser scanning approaches often suffer from limitations in their operability due to the difficulties in moving the equipment, the selection of scanning location, and the requirement of placing targets or extracting tie points for registration of each scanned point cloud. This paper aims at reducing the manual effort using a kinematic 3D laser scanning system based on graph-based simultaneous localization and mapping (SLAM) for continuous indoor mapping. The robotic platform carries three 2D laser scanners: the front scanner is mounted horizontally to compute the robot's trajectory and to build the SLAM graph; the other two scanners are mounted vertically to scan the profiles of surrounding environments. To reduce the accumulated error in the trajectory of the platform through loop closures, the graph-based SLAM system incorporates AdaBoost loop closure approach, which is particularly suitable for the developed multi-scanner system providing more features than the single-scanner system for training. We implemented the proposed method and evaluated it in two indoor test sites. Our experimental results show that the false positive rate was reduced by 13.6% and 7.9% for the two dataset. Finally, the 2D and 3D mapping results of the two test sites confirmed the effectiveness of the proposed graph-based SLAM.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.7
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pp.141-149
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2014
This paper describes a method to insert and detect watermark or fingerprint to/from videos in low-computing powered system as Android platforms. Fingerprint, which is a kind of watermark, has features such as patterns that contain information. The inserting frame numbers in video-stream and the positions in a picture were chosen from the encrypted user ID to insert the watermarks. The used encrypt algorithm is the HIGHT algorithm which was developed for low-computing powered systems by KISA(Korean Internet & Security Agency). Subtracting an inferred picture from the previous picture was used to extract a candidate feature. Median filtering was used to get rid of noise and stabilize the candidate feature. New algorithm that reduces calculating steps of the median filtering was developed and applied for low-specification systems. The stabilized features were accumulated over 150 times and calculated by correlation coefficient method to recognize the patterns. We examined 22 videos and successfully detected the patterns from 21 videos. The correlation coefficient r values that we examined through this study exceeded over 0.79 more than the threshold (0.7).
Ultrasonography constructs pictures of areas inside the body needs in diagnosis by bouncing high-enorgy sound waves(ultrasound) off internal tissues or organs. In constructing an ultrasonographic image, the weakness of bounding signals induces noises and detailed differences of brightness, so that having a difficulty in detecting and diagnosing with the naked eyes in the analysis of ultrasonogram. Especially, the difficulty is extended when diagnosing muscle areas by using ultrasonographic images in the musculoskeletal test. In this paper, we propose a novel image processing method that computationally extracts a muscle area from an ultrasonographic image to assist in diagnosis. An ultrasonographic image consists of areas corresponding to various tissues and internal organs. The proposed method, based on features of intensity distribution, morphology and size of each area, extracts areas of the fascia, the subcutaneous fat and other internal organs, and then extracts a muscle area enclosed by areas of the fascia. In the extraction of areas of the fascia, a series of image processing methods such as histogram stretching, multiple operation, binarization and area connection by labeling is applied. A muscle area is extracted by using features on relative position and morphology of areas for the fascia and muscle areas. The performance evaluation using real ultrasonographic images and specialists' analysis show that the proposed method is able to extract target areas being approximate to real muscle areas.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.4
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pp.897-904
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2005
Face Recognition has been an active research area because it is not difficult to acquire face image data and it is applicable in wide range area in real world. Due to the high dimensionality of a face image space, however, it is not easy to process the face images. In this paper, we propose a method to reduce the dimension of the facial data and extract the features from them. It will be solved using the method which extracts the features from holistic face images. The proposed algorithm consists of two parts. The first is the using of principal component analysis (PCA) to transform three dimensional color facial images to one dimensional gray facial images. The second is integrated linear discriminant analusis (PCA+LDA) to prevent the loss of informations in case of performing separated steps. Integrated LDA is integrated algorithm of PCA for reduction of dimension and LDA for discrimination of facial vectors. First, in case of transformation from color image to gray image, PCA(Principal Component Analysis) is performed to enhance the image contrast to raise the recognition rate. Second, integrated LDA(Linear Discriminant Analysis) combines the two steps, namely PCA for dimensionality reduction and LDA for discrimination. It makes possible to describe concise algorithm expression and to prevent the information loss in separate steps. To validate the proposed method, the algorithm is implemented and tested on well controlled face databases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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