To obtain some results of the rate of abnormal keton body in urin of dairy animals by age calving rate, milk yield and some feeding and management condition, 104 cows and 107 dairy goats were investigated. And the results obtained were summerized as follows. 1. From about 23.1% of cows and 39.3% goats, abonormal condition of keton body in urine dectated. 2. The rate of abnormal keton bodies possession were lower at the age of 1~4 but higher at the age of 4~11. 3. From the calving animals, the highest rate of keton body were detected but the lowest from first and ninths calving animals. 4. The cows than 20kg milking per day and the goats 3~4kg milking were higher but the cows below 10kg milking and the goods 1~2kg milking were lower. 5. Under bad feeding and management condition, the amount keton bodies in urine of animals were increased much.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.194-197
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2016
자동차 산업이 발전하면서 안정적인 주행과 운전자의 편의성을 위한 지능형운전자보조시스템인 ADAS (Advanced Driver Assistance System)가 이슈가 되고 있다. 차선인식의 결과에 따라 차선이탈 경고시스템의 성능이 달라지기 때문에 차선인식은 ADAS에서 매우 중요한 핵심적인 기술이라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 그림자 영역과 같이 밝기의 분포가 균일하지 않는 환경에서 강인하게 동작하는 차선인식 알고리즘을 제안하였다, 지역적인 밝기 특징을 고려하여 차선에 해당하는 특징점을 추출하며, 추출된 특징점 가운데 이상치(outlier)를 제거하기 위해 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 차선을 검출한다. 또한 RANSAC 알고리즘에서 신뢰도가 높은 차선이 검출되면 그 주위에 특징점을 추출하기 위한 관심영역을 설정함으로써 안정적인 차선 검출이 가능하도록 하였다.
This paper discusses an effective algorithm which is proposed for abrupt scene change detection in MPEG bitstream. The proposed algorithm restores DC images by decoding only DC coefficients and estimates the new motion vectors between adjacent DC images and detects scene change by similarity measure between frames. The proposed algorithm calculates similarity measure between adjacent frames, i.e motion compensated inter-frame correlation, and detects scene change by comparing this similarity measure with threshold value independent of sequences. Experimental results show that the proposed algorithm has more than 90% \`recall\` and \`precision\` in almost sequences and these results can be considered better than other algorithms using threshold value dependent of sequences.
In this paper, a polarity based blind watermarking method considering wavelet coefficients modification is proposed. In this proposed method, we use an asymmetric thresholds watermarking(ATW) in which detection threshold is higher than inserting threshold in order to enhance watermark detection ratio in attacked images. Also, in order to reduce errors in the detected value of watermarks according to small changes in the coefficient values when detecting watermarks, it set the range for movement variation of the coefficients and lowered the sensitivity of variation by ignoring the variations that fall into this range. For this purpose, the polarity preservation threshold $\beta$ was set and a watermark was detected based on the polarity only for the difference that was larger than $\beta$. The experimental results show that the proposed method has good quality and is robust to various attacks such as the JPEG lossy compression, noise addition, cropping, blurring, etc.
In order to evaluate an enzyme-linked immunosorbent assay(ELISA) for practical use in detecting aflatoxin $B_1(AFB_1)$ from cereals, we compared $AFB_1$ concentrations of samples contaminated artificially or naturally that were quantitated by the ELISA with those spiked or quantitated by HPLC. Cotton seed meals(19 items), rape seed meals(ll), soybean meals(9), and corns(3) imported from foreign countries were used as sample cereals. The standard curves of each cereal class showed that 1-100 ng/g of $AFB_1$ from cereals could be assayed by the ELISA. When artificially contaminated cereals were assayed by ELISA, the average recovery of AFB! from samples spiked to 3 ng/g and more was 138%(68-193%), although that spiked to 1 ng/g was somewhat high(268%). The average C.V. of recovery was 7.0%(0-22.2%). When naturally contaminated cereals were assayed, the concentrations of $AFB_1$ below 10 ng/g especially from rape seed meals quantitated by ELISA were much lower than those determined by HPLC. However, the concentrations of 10 ng/g and more from samples, except a few extraordinary samples. quantitated by ELISA were similar to those determined by HPLC, especially in case of cotton seed meals whose average recovery (ELISA/HPLC) was 153%. In conclusion, the ELISA was elucidated such as a practical tool to detect $AFB_1$ of 10 ng/g and more from cereals.
Users in social media post various types of opinions such as product reviews and movie reviews. It is a common trend that customers get assistance from the opinions in making their decisions. However, as opinion usage grows, distorted feedbacks also have increased. For example, exaggerated positive opinions are posted for promoting target products. So are negative opinions which are far from common evaluations. Finding these biased opinions becomes important to keep social media reliable. Techniques of opinion mining (or sentiment analysis) have been developed to determine sentiment polarity of opinionated documents. These techniques can be utilized for finding the biased opinions. However, the previous techniques have some drawback. They categorize the text into only positive and negative, and they also need a large amount of training data to build the classifier. In this paper, we propose methods for discovering the biased opinions which are skewed from the overall common opinions. The methods are based on angle based outlier detection and personalized PageRank, which can be applied without training data. We analyze the performance of the proposed techniques by presenting experimental results on a movie review dataset.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.5
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pp.19-26
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2008
In this paper, we converted an RGB into an YCbCr image input from CCD camera and then after compute difference two consecutive images, conduct Glassfire Labeling. We extract an image become ware of motion-change, if the difference between most broad(area) and Area critical value more than critical value. We enforce the detection of facial characteristics to an extracted motion-change images by using AdaBoost algorithm to extract an characteristics.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.669-672
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2008
비즈니스 프로세스란 기업의 목표 달성을 위하여 다양한 비즈니스 규칙에 의해 정의된 상호 연관이 있는 비즈니스 기능들의 집합을 의미한다. 비즈니스 프로세스는 크게 모델링, 구현, 실행, 관리 이렇게 총 4가지의 단계로 구성이 되는데 모델링 단계에서 비즈니스 프로세스 다이어그램을 모델링 할 경우 예기치 못한 여러 가지 이상 현상을 포함 할 수 있다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스 정형화 기법을 이용하여 비즈니스 프로세스에서 모호성을 제거하고 이상 현상 검출에 불필요한 요소를 변환하여 기존의 워크플로우에 적용되었던 이상 현상 검출기법을 BPMN을 이용하여 모델링 되어진 비즈니스 프로세스에서도 사용할 수 있도록 하였다.
비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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