This study aims to conduct a comprehensive meta-study from the perspective of content analysis to explore trends in Korean academic research on the sharing economy by using the big data analytics. Comprehensive meta-analysis methodology can examine the entire set of research results historically and wholly to illuminate the tendency or properties of the overall research trend. Academic research related to the sharing economy first appeared in the year in which Professor Lawrence Lessig introduced the concept of the sharing economy to the world in 2008, but research began in earnest in 2013. In particular, between 2006 and 2008, research improved dramatically. In order to grasp the overall flow of domestic academic research of trends, 8 years of papers from 2013 to the present have been selected as target analysis papers, focusing on titles, keywords, and abstracts using database of electronic journals. Big data analysis was performed in the order of cleaning, analysis, and visualization of the collected data to derive research trends and insights by year and type of literature. We used Python3.7 and Textom analysis tools for data preprocessing, text mining, and metrics frequency analysis for key word extraction, and N-gram chart, centrality and social network analysis and CONCOR clustering visualization based on UCINET6/NetDraw, Textom program, the keywords clustered into 8 groups were used to derive the typologies of each research trend. The outcomes of this study will provide useful theoretical insights and guideline to future studies.
Recently, many 3D contents have been produced through the multiview camera system. In this system, since a difference of the viewpoint between color and depth cameras is inevitable, the camera parameter plays the important role to adjust the viewpoint as a preprocessing step. The conventional camera calibration method is inconvenient to users since we need to choose pattern features manually after capturing a planar chessboard with various poses. Therefore, we propose a semi-auto camera calibration method using a circular sampling and an homography estimation. Firstly, The proposed method extracts the candidates of the pattern features from the images by FAST corner detector. Next, we reduce the amount of the candidates by the circular sampling and obtain the complete point cloud by the homography estimation. Lastly, we compute the accurate position having the sub-pixel accuracy of the pattern features by the approximation of the hyper parabola surface. We investigated which factor affects the result of the pattern feature detection at each step. Compared to the conventional method, we found the proposed method released the inconvenience of the manual operation but maintained the accuracy of the camera parameters.
This paper describes a new face detection method that is a pre-processing algorithm for on-line face recognition. To complement the weakness of using only edge or rotor features from previous face detection method, we propose the two types of face detection method. The one is a combined method with edge and color features and the other is a center area color sampling method. To prevent connecting the people's face area and the background area, which have same colors, we propose a new adaptive edge detection algorithm firstly. The adaptive edge detection algorithm is robust to illumination variance so that it extracts lots of edges and breakouts edges steadily in border between background and face areas. Because of strong edge detection, face area appears one or multi regions. We can merge these isolated regions using color information and get the final face area as a MBR (Minimum Bounding Rectangle) form. If the size of final face area is under or upper threshold, color sampling method in center area from input image is used to detect new face area. To evaluate the proposed method, we have experimented with 2,100 face images. A high face detection rate of 96.3% has been obtained.
In this study, laccase activity, rate of weight loss and degree of lignin degradation of pine wood chips were determined during the liquid and solid state incubation with Polyporus brumalis. The results showed that laccase enzyme activity at untreated wood chip was gradually decreased after 20 days, but enzyme activity with wood chip treatment showed 10 times higher than untreated ones at 60 incubation days. Rate of weight losses of pine chip and rate of lignin loss were 23.4% and 6.3% by P. brumalis during 80 incubation days. Gene expression of pblac1 from P. brumalis was 3 times increased under pine chip treatment at 40 incubation days. Consequently, laccase activity of white rot fungi, P. brumalis, was increased at incubation with wood chip and pblac1 gene was important factor of lignin degradation. Therefore, to regulate lignin degrading enzyme gene expression by using the tools of biotechnology will be able to develop superior strains and it will be useful for pretreatment of lignocellulosic biomass at bioethanol production.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.12
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pp.157-163
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2017
The object segmentation approach has the merit of reducing the processing cost required to detect moths of interest, because it applies a moth detection algorithm to the segmented objects after segmenting the objects individually in the moth image. In this paper, an object segmentation method for moth detection in pheromone trap images is proposed. Our method consists of preprocessing, thresholding, morphological filtering, and object labeling processes. Thresholding in the process is a critical step significantly influencing the performance of object segmentation. The proposed method can threshold very elaborately by reflecting the local properties of the moth images. We performed thresholding using global and local versions of Ostu's method and, used the proposed method for the moth images of Carposina sasakii acquired on a pheromone trap placed in an orchard. It was demonstrated that the proposed method could reflect the properties of light and background on the moth images. Also, we performed object segmentation and moth classification for Carposina sasakii images, where the latter process used an SVM classifier with training and classification steps. In the experiments, the proposed method performed the detection of Carposina sasakii for 10 moth images and achieved an average detection rate of 95% of them. Therefore, it was shown that the proposed technique is an effective monitoring method of Carposina sasakii in an orchard.
Lip-reading technique based on bimodal is to enhance speech recognition rate in noisy environment. It is most important to detect the correct lip-image. But it is hard to estimate stable performance in dynamic environment, because of many factors to deteriorate Lip-reading's performance. There are illumination change, speaker's pronunciation habit, versatility of lips shape and rotation or size change of lips etc. In this paper, we propose the IIR filtering in time-domain for the stable performance. It is very proper to remove the noise of speech, to enhance performance of recognition by digital filtering in time domain. While the lip-reading technique in whole lip image makes data massive, the Principal Component Analysis of pre-process allows to reduce the data quantify by detection of feature without loss of image information. For the observation performance of speech recognition using only image information, we made an experiment on recognition after choosing 22 words in available car service. We used Hidden Markov Model by speech recognition algorithm to compare this words' recognition performance. As a result, while the recognition rate of lip-reading using PCA is 64%, Time-domain filter applied to lip-reading enhances recognition rate of 72.4%.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.4
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pp.289-297
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2010
In this paper, A method to prevent the external acoustic noise from being misrecognized as the speech recognition object is presented in the speech activity detection process for the speech recognition. Also this paper confirmed besides the acoustic energy to the lip movement image signals. First of all, the successive images are obtained through the image camera for personal computer and the lip movement whether or not is discriminated. The next, the lip movement image signal data is stored in the shared memory and shares with the speech recognition process. In the mean time, the acoustic energy whether or not by the utterance of a speaker is verified by confirming data stored in the shared memory in the speech activity detection process which is the preprocess phase of the speech recognition. Finally, as a experimental result of linking the speech recognition processor and the image processor, it is confirmed to be normal progression to the output of the speech recognition result if face to the image camera and speak. On the other hand, it is confirmed not to the output the result of the speech recognition if does not face to the image camera and speak. Also, the initial feature values under off-line are replaced by them. Similarly, the initial template image captured while off-line is replaced with a template image captured under on-line, so the discrimination of the lip movement image tracking is raised. An image processing test bed was implemented to confirm the lip movement image tracking process visually and to analyze the related parameters on a real-time basis. As a result of linking the speech and image processing system, the interworking rate shows 99.3% in the various illumination environments.
In the natural world, most materials such as skin, marble and cloth are translucent. Their appearance is smooth and soft compared with metals or mirrors. In this paper, we propose a new GPU based hierarchical rendering technique for translucent materials, based on the dipole diffusion approximation, at interactive rates. Information of incident light, position, normal, and irradiance, on the surfaces are stored into 2D textures by rendering from a primary light view. Huge numbers of pixel photons are clustered into quad-tree image pyramids. Each pixel, we select clusters (sets of photons), and then we approximate multiple subsurface scattering term with the clusters. We also introduce a novel hierarchical screen-space interpolation technique by exploiting spatial coherence with early-z culling on the GPU. We also build image pyramids of the screen using mipmap and pixel shader. Each pixel of the pyramids is stores position, normal and spatial similarity of children pixels. If a pixel's the similarity is high, we render the pixel and interpolate the pixel to multiple pixels. Result images show that our method can interactively render deformable translucent objects by approximating hundreds of thousand photons with only hundreds clusters without any preprocessing. We use an image-space approach for entire process on the GPU, thus our method is less dependent to scene complexity.
Lee, Eun Jung;Roh, Jae Hoon;Won, Jong Uk;Chun, Mi Ryonng;Cho, Myung Hwa;Kim, Chi Nyon
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.6
no.2
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pp.292-300
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1996
Hexavalent chromium($Cr^{+6}$) compounds are considered to be particularly hazardous, primarily because of the associated risk of allergic reaction and cancer. The analytic method of hexavalent chromium such as the s-diphenylcarba-zide(DPC) method and all ether previously used methods are often made uncertain due to significant interferences from organic components. This report can provide a technique for the more rapid and simple determination of total hexavalent chromium. than other currently using methods. The s-diphenylcarbazide method proposed by the U.S. National Institute for Occupational Safety and Health has low recovery rate(15.67 - 48.20%) due to interference, iron chloride and nickel chloride. A microwave oven technique has high recovery rate(about 70%) of insoluble hexavalent chromium. For the difference of ionic charges of $Cr^{+3}$-ethylenediamine tetraacetic acid(EDTA) chelate and $CrO_4{^{-2}}$, we could detect them simultaneously by ion exchanged high performance liquid chromatography. The confirmation of $Cr^{+3}$ and $Cr^{+6}$ were checked by fraction collector and flameless atomic absorption spectrometer. We observed that the small amount of hexavalent chromium is converted to trivalent chromium due to enhancement of chromium reduction by $Fe^{+3}$ or $Ni^{+2}$. As a result of this study, on the analysis of insoluble hexavalent chromium with microwave oven was used for, it may be better and more precise analysis after pretreatment by 2% NaOH-3% $Na_2CO_3$ and then analysis UV-spectrophotometer. It should be done for various studies on insoluble hexavalent chromium on the basis work environmental monitoring so called welding, painting etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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