This paper presents an optimal design methodology for the multidimensional nested attribute index (MD-NAI) that uses a multidimensional index structure for indexing the nested attributes in object databases. The MD-NAI efficiently supports complex queries involving both nested attributes and class hierarchies, which are not supported by the nested attribute index using one-dimensional index structure such as $B^+$-tree. However, the performance of the MD-NAI is very degraded in some cases of user's query types. In this paper, for the performance enhancement of the MD-NAI, we first determine the optimal shape of index page region by using the query information about the nested predicates, and then construct an optimal MD NAI by applying a region splitting strategy that makes the shape of the page regions of the MD-NAI as close as possible to the predetermined optimal one. For performance evaluation, we perform extensive experiments with the MD-NAI using various types of nested predicates and object distribution. The results indicate that our proposed method builds optimal MD-NAI regardless of the query types and object distributions. When the interval ratio of a three-dimensional query region is 1:16:236, the performance of the proposed method is enhanced by as much as 5.5 times over that of the conventional method employing the cyclic splitting strategy.
Korea Aerospace Research Institute(KARI) is developing a Korea Multi-Purpose Satellite I(KOMPSAT-I) which accommodates Electro-Optical Camera(EOC), Ocean Color Imager(OCI), Space Physics Sensor(SPS) for cartography, ocean color monitoring, and space environment monitoring respectively. The satellite has the weight of about 500 kg and is operated on the sun synchronized orbit with the altitude of 685km, the orbit period of 98 minutes, and the orbit revisit time of 28days. The satellite will be launched in the third quarter of 1999 and its lifetime is more than 3 years. EOC has cartography mission to provide images for the production of scale maps, including digital elevation models, of Korea from a remote earth view in the KOMPSAT orbit. EOC collects panchromatic imagery with the ground sample distance(GSD) of 6.6m and the swath width of 15km at nadir through the visible spectral band of 510-730 nm. EOC scans the ground track of 800km per orbit by push-broom and body pointed method. OCI mission is worldwide ocean color monitoring for the study of biological oceanography. OCI is a multispectral imager generating 6 color ocean images with and <1km GSD by whisk-broom scanning method. OCI is designed to provide on-orbit spectral band selectability in the spectral range from 400nm to 900nm. The color images are collected through 6 primary spectral bands centered at 443, 490, 510, 555, 670, 865nm or 6 spectral bands selected in the spectral range via ground commands after launch. SPS consists of High Energy Particle Detector(HEPD) and Ionosphere Measurement Sensor(IMS). HEPD has mission to characterize the low altitude high energy particle environment and to study the effects of radiation environment on microelectronics. IMS measures densities and temperature of electrons in the ionosphere and monitors the ionospheric irregularities in KOMPSAT orbit.
The sensory characteristics of eight commercial ready-to-drink (RTD) cold brew coffees were compared by descriptive analysis. The cold brew coffee samples were analyzed for hunter color values, brown color, turbidity, pH, titratable acidity, soluble solids, total phenolic content, and chlorogenic acid content. Three appearances, nine aroma, five flavor/taste, and four texture/mouth-feel related sensory attributes were evaluated by a panel of nine judges. The results of three-way analysis of variance of descriptive data showed that all sensory attributes except "fruit" aroma, "dark chocolate" aroma, "bitter" aroma, and "sweet" taste had significant differences among the samples (p<0.05). Based on the principal component analysis (PCA) of the descriptive data, the samples were primarily separated by first and second principal components, which accounted for 81.78% of the total variance among the samples with high intensities of "nutty aroma", "grain aroma", and "grain taste" versus "earth aroma", "sour aroma", "sour taste", "astringent", "smoothness", and "residual". In the correlation analysis of sensory terms and physicochemical parameters, titratable acidity and soluble solids showed significant positive correlations with earth aroma and smoothness characteristics.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2019.10a
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pp.48-48
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2019
Amorphophallus paeoniifolius (Dennst.) Nicolson는 영명으로 Elephant yam 또는 Whitespot giant arum 으로 불리는 천남성과(Araceae) 식물로 동아시아, 뉴기니, 오세아니아, 마다가스카르 등지에서 자생하고 있으며 숲의 가장자리 또는 2차림에서 발견 된다. 다년생 식물로 덩이줄기는 어두운 갈색의 둥근모양으로 직경 20~25 cm로 자라고 수염뿌리가 사방으로 달린다. IUCN 적색목록(Red List)에 관심대상 종(LC: Least Concern)에 속하는 식물이다. 현지인들은 마(Dioscorea Polystachya Turcz.)처럼 채소로 먹기도 하며 약용으로 쓰이기도 하는데 복부장애, 소화불량, 천식, 기관지염, 빈혈 등에 약효가 있다. Amorphophallus paeoniifolius은 $25^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$, 연강수량 1,000~1,500 mm에서 잘 자란다. 가운데 눈이 올라오면서 생장을 시작하고 며칠이 지나서야 잎 또는 꽃으로 자라는지 알 수 있다. 잎의 생육주기는 잎눈이 생장을 시작하면 잎자루 끝에 소엽과 소잎자루가 접힌 채로 올라온다. 소엽들이 펴지면서 완전한 모습을 갖추는데 30일 이상의 생장기간을 갖는다. 잎의 형태는 우상복엽(pinnate compound leaf)으로 우산처럼 보이는 잎 하나로 광합성을 한다. 잎은 최대 높이 2.5~3 m, 너비 3 m까지 자라며, 잎자루의 색은 녹색과 청색으로 얼룩덜룩한 무늬가 있다. 인공환경 조건에서 Amorphophallus paeoniifolius 생활사 중 잎의 주기를 연구하기 위해서 광, 온도 등의 지상부 환경은 열대 및 아열대 식물의 자생지와 유사하게 조성하였고, 지하부 환경은 인공 배합토를 사용하여 조성하였다. 평균온도는 $25{\sim}28^{\circ}C$, 겨울철 최저 $16^{\circ}C$, 여름철 최고 $33^{\circ}C$를 유지 관리 하였다. 자동 환경제어시스템으로 온도 및 환기를 유지 관리하고 필요에 따라 수동제어 관리를 병행하여 조절하였다. Amorphophallus paeoniifolius는 잎을 먼저 생성하고 광합성으로 생산된 영양물질을 덩이뿌리에 저장을 하고 그 영양물질을 이용하여 꽃을 피우는 생육 특성을 지닌다. 실험에 사용된 공시 식물은 2018년 12월 미얀마에서 생체(덩이줄기) 형태로 도입되었다. 화분에 식재 후 약 5개월이 지난 시점에서 잎의 생장이 시작되었다. 2019년 7월 29일 기준으로 높이 80 cm, 너비 60 cm의 크기로 성장하였으며, 생육환경에 따라 3~5개월 뒤 잎이 지고 나면 다시 덩이줄기로 되돌아갈 것으로 판단된다. 하지만 지금까지 이 식물에 알려진 정보는 인공환경에서의 연구가 아닌 자연환경에서의 연구결과이기 때문에 인공적인 온실 환경에서 자란 Amorphophallus paeoniifolius는 잎의 주기는 더 오래 갈 수도 있으며 꽃의 주기 또한 느리거나 빠를 수 있다. 잎의 생장주기(Leaf Cycle)시 잎자루가 낮과 밤의 방향을 달리 하여 자라는 것이 관찰되었다. 이는 광합성을 위해서 잎자루의 방향을 햇빛 방향으로 돌리는 것으로 판단된다. Amorphophallus paeoniifolius를 실내 조경 식물 또는 식 약용의 소재식물로 활용하기 위해서는 꽃의 생장주기 등 추가적인 모니터링과 연구가 필요하다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.6
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pp.85-91
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2020
Recently, video-taping equipment such as CCTV have been seeing more use for crime prevention and general safety concerns. Since these video-taping equipment operates all throughout the day, the need for security personnel is lessened, and naturally costs incurred from managing such manpower should also decrease. However, technology currently used predominantly lacks self-sufficiency when given the task of searching for a specific object in the recorded video such as a person, and has to be done manually; current security-based video equipment is insufficient in an environment where real-time information retrieval is required. In this paper, we propose a technology that uses the latest deep-learning technology and OpenCV library to quickly search for a specific person in a video; the search is based on the clothing information that is inputted by the user and transmits the result in real time. We implemented our system to automatically recognize specific human objects in real time by using the YOLO library, whilst deep learning technology is used to classify human clothes into top/bottom clothes. Colors are also detected through the OpenCV library which are then all combined to identify the requested object. The system presented in this paper not only accurately and quickly recognizes a person object with a specific clothing, but also has a potential extensibility that can be used for other types of object recognition in a video surveillance system for various purposes.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1089-1098
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2020
In this study, we propose a method to detect red tide Cochlodinium Polykrikoide using by machine learning and geostationary marine satellite images. To learn the machine learning model, GOCI Level 2 data were used, and the red tide location data of the National Fisheries Research and Development Institute was used. The machine learning model used logistic regression model, decision tree model, and random forest model. As a result of the performance evaluation, compared to the traditional GOCI image-based red tide detection algorithm without machine learning (Son et al., 2012) (75%), it was confirmed that the accuracy was improved by about 13~22%p (88~98%). In addition, as a result of comparing and analyzing the detection performance between machine learning models, the random forest model (98%) showed the highest detection accuracy.It is believed that this machine learning-based red tide detection algorithm can be used to detect red tide early in the future and track and monitor its movement and spread.
Recently, intelligent packaging of foods has been increasingly developed in response to the growing interest of consumers in checking food quality. Indicators, an important element in intelligent packaging, change color to detect specific substances or indicate food quality changes. Gas indicators can be built into food packaging to detect volatile substances that are released when food quality changes. Ethylene gas is produced as climacteric fruits ripen. Climacteric fruit ripening results from a rapid increase in ethylene production and respiration. In the case of packaged fruits, the ethylene gas concentration in the headspace is closely related to the ripeness of each fruit variety. If an ethylene gas indicator that can be used in fruit packaging is available, the consumer will be able to eat the fruit at the optimal time. In this paper, the characteristics and pros and cons of the ethylene gas indicators developed so far were analyzed by reviewing various types of indicators such as metal reduction-based indicator, fluorescence-based indicator, pH indicator-based indicator, and liposome-based indicator.
Andong is the place where the most ginger is produced in Korea. The article is based on a study on the development of storytelling of a co-brand of local agricultural products, focusing on the case of 'The Geudae Ginger,' a co-brand of ginger in Andong. This study aims to develop a brand storytelling of Andong Ginger's co-branded 'Geudae Ginger' to build an image as a local specialty and help revitalize the Andong ginger's industry. The process of developing storytelling to activate 'Geudae Ginger' brand is as follows. In the first step, I collected storytelling materials through data research. Ginger, which has long been used as a medicine for mankind, has more historical and cultural stories than anything else. In the second step, story resources were extracted based on data research. By analyzing the story properties of Andong ginger, we made its list. As a result, the image of the nobility, rigidity and chastity of ginger, which is used to benefit all over, could be associated with the image of Andong, the capital of Korean spiritual culture. Storytelling was developed in the third step. The main theme was 'Andong ginger with anther level ' and the main story was 'The Story of Andong's Ginger Teacher'. The scenario developed is as follows: 1. Introducing Andong's Ginger Teacher, 2. The birth of Dosan Thirteen Tea, 3. 'Geudae Ginger' that bridges love. In the last fourth step, I proposed ways to utilize storytelling. I presented the spread methods of consumer-participated storytelling using images of 'Geudae Ginger' and a new-tro event with teachers highlighting the image of 'Ginger Teacher' and others as a local business program for storytelling expansion.
The purpose of this study was to determined the conceptual structure used by earth science teachers to classify metamorphic rocks as well as the criteria applied in the process of classifying metamorphic rocks. To this end, the researchers collected verbal data uttered in the process of classifying metamorphic rock using think-aloud from 21 earth science teachers in middle and high schools in Jeollabuk-do, Republic of Korea. The collected verbal data were analyzed using the semantic network analysis method, and the following results were obtained. First, in the process of classifying metamorphic rocks, earth science teachers classified them based on characteristics such as color, compositional minerals, and particle size, which can be generally observed in rocks, and foliation that appears in metamorphic rocks. Second, earth science teachers recognize the classification criteria for metamorphic rocks and focus on metamorphism such as contact metamorphism or regional metamorphism. However, there were cases where rocks were mistakenly classified through incorrect identification. Therefore, it is necessary to provide sufficient observational information about, and experience of, metamorphic rocks to enable earth science teachers to recognize and relate to the scientific process of identifying metamorphic rocks through the phenomena observed.
Sales for SPA brand names of private label apparels are on the rise in the domestic clothing market. The aim of this study is to analyze the characteristics of SPA brands and how each color system is proposed within the BI system. In this study, 8 brands were selected as the most popular SPA brands in Korea and abroad with stores based on brand power and sales and preference by consumers. Therefore, among information factors such as brand identity (BI) and color characteristic. sign system, package, and environmental factors, buildings facade and interior design of eight brands were investigated. Research into color application of BI revealed that four brands used red colors with different tones with different identity differentiation. For the other four brands, the company applied BI designs that gained the brand's character such as a black-and-white or dark blue one. Thus, it is considered important to select BI color in order to differentiate and enhance preferences in brand identity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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