A prototype liquid scillatillator system for measurement of multiple beta-labeled mixtures was developed and its characteristic was investigated. The signal processing system consists of two photomultiplier tubes and the coincident count circuit. The characteristic of the system was analyzed using 4 beta-labeled samples $(^3H,\;^{14}C,\;^{36}Cl\;and\;^{90}Sr)$. Beta spectra from the samples were obtained without radiation shielding, and the detection limits for each nuclides were estimated based on the spectra. The estimated detection limits were compared to the legal regulation values. It is found that the liquid radioactive nuclides are detectable well below the legal regulation values.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.34
no.7
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pp.703-714
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2010
This paper describes the design optimization of a rotating rectangular channel with staggered arrays of pin-fins by Kriging metamodeling technique. Two non-dimensional variables, the ratio of the height to the diameter of the pin-fins and the ratio of the spacing between the pin-fins to the diameter of the pin-fins are chosen as the design variables. The objective function that is a linear combination of heat transfer and friction loss related terms with a weighting factor is selected for the optimization. To construct the Kriging model, objective function values at 20 training points generated by Latin hypercube sampling are evaluated by a three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) analysis method with the SST turbulence model. The Kriging model predicts the objective function value that agrees well with the value calculated by the RANS analysis at the optimum point. The objective function is reduced by 11% by the optimization of the channel.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.12
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pp.27-35
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2010
Extracting skin color is significant in adult image detection. However, conventional methods still have essential problems in extracting skin color. That is, colors of human skins are basically not the same because of individual skin difference or difference races. Moreover, skin regions of images may not have identical color due to makeup, different cameras used, etc. Therefore, most of the existing methods use predefined skin color models. To resolve these problems, in this paper, we propose a new adult image detection method that robustly segments skin areas with an input image-adapted skin color distribution model, and verifies if the segmented skin regions contain naked bodies by fusing several representative features through a neural network scheme. Experimental results show that our method outperforms others through various experiments. We expect that the suggested method will be useful in many applications such as face detection and objectionable image filtering.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.10
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pp.705-712
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2013
Active learning aims to improve the performance of a classification model by repeating the process to select the most helpful unlabeled data and include it to the training set through labelling by expert. In this paper, we propose a method for active learning based on hierarchical agglomerative clustering using Ward's linkage. The proposed method is able to construct a training set actively so as to include at least one sample from each cluster and also to reflect the total data distribution by expanding the existing training set. While most of existing active learning methods assume that an initial training set is given, the proposed method is applicable in both cases when an initial training data is given or not given. Experimental results show the superiority of the proposed method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.6
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pp.1129-1135
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2007
Human face detection technique plays an important role in computer vision area. It has lots of applications such as face recognition, video surveillance, human computer interface, face image database management, and querying image databases. In this paper, a fast face detection approach using Principal Component Analysis (PCA) and Support Vector Machines (SVM) is proposed based on the previous study on face detection technique. In the proposed detection system, firstly it filter the face potential area using statistical feature which is generated by analyzing the local histogram distribution the detection process is speeded up by eliminating most of the non-face area in this step. In the next step, PCA feature vectors are generated, and then detect whether there are faces present in the test image using SVM classifier. Finally, store the detection results and output the results on the test image. The test images in this paper are from CMU face database. The face and non-face samples are selected from the MIT data set. The experimental results indicate the proposed method has good performance for face detection.
Depth maps have distance information of objects. They play an important role in organizing 3D information. Color and depth images are often simultaneously obtained. However, depth images have lower resolution than color images due to limitation in hardware technology. Therefore, it is useful to upsample depth maps to have the same resolution as color images. In this paper, we propose a novel method to upsample depth map by shifting the pixel position instead of compensating pixel value. This approach moves the position of the pixel around the edge to the center of the edge, and this process is carried out in several steps to restore blurred depth map. The experimental results show that the proposed method improves both quantitative and visual quality compared to the existing methods.
Motor failure in manufacturing plays an important role in future A/S and reliability. Motor failure is detected by measuring sound, current, and vibration. For the data used in this paper, the sound of the car's side mirror motor gear box was used. Motor sound consists of three classes. Sound data is input to the network model through a conversion process through MelSpectrogram. In this paper, various methods were applied, such as data augmentation to improve the performance of classifying fault motors and various methods according to class imbalance were applied resampling, reweighting adjustment, change of loss function and representation learning and classification into two stages. In addition, the curriculum learning method and self-space learning method were compared through a total of five network models such as Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, and Convolution Neural Network, and the optimal configuration was found for motor sound classification.
This study was conducted to find out availability of a urban forest (Eudeungsan) as a substitute place of Mudeungsan Provincial Park (MPP) in overuse problem and to identify related factors to place substitutability. During June-August of 2012, 232 samples who have ever visited both of the two places (i.e., MPP and Euduengsan) in Gwang-ju city were selected by using convenient sampling and snowball sampling methods. Self-administered questionnaire survey was conducted, and the valid responses from 225 samples (97.0%) were used for data analysis. 24.2% of respondents had "considerably" or "very much" intention to use the substitute place, and 65.5% of respondents showed "a little" or "somewhat" 10.3% of respondents didn't have any intention to visit Eudeungsan as a substitute place of MPP. Generally, socio-demographic and visiting characteristics were not related with intention to visit Eudeungsan as a substitute place of MPP. It was only found that respondents who largely visit 'alone' to Eudeungsan tended to have higher intention to visit the substitute place than those who visit 'in group.' Three factors of reasons to visit Eudeungsan (i.e.,Challenge/self-development: ${\beta}=0.35$; Accessibility/familiarity: ${\beta}=0.27$; Adventure: ${\beta}=-0.19$) influenced intention to visit the substitute place. Relationship between reasons to visit and intention to visit the substitute place was found. No direct relationship was found between perceived similarity of the places and intention to visit substitute place, and similarity of recreation experiences showed perfect mediating effects between the two variables.
The rapid on-site measurement of hydroponic nutrients allows for the more efficient use of crop fertilizers. This paper reports on the development of an embedded on-site system consisting of multiple ion-selective electrodes (ISEs) for the real-time measurement of the concentrations of macronutrients in hydroponic solutions. The system included a combination of PVC ISEs for the detection of NO3, K, and Ca ions, a cobalt-electrode for the detection of H2PO4, a double-junction reference electrode, a solution container, and a sampling system consisting of pumps and valves. An Arduino Due board was used to collect data and to control the volume of the sample. Prior to the measurement of each sample, a two-point normalization method was employed to adjust the sensitivity followed by an offset to minimize potential drift that might occur during continuous measurement. The predictive capabilities of the NO3 and K ISEs based on PVC membranes were satisfactory, producing results that were in close agreement with the results of standard analyzers (R2 = 0.99). Though the Ca ISE fabricated with Ca ionophore II underestimated the Ca concentration by an average of 55%, the strong linear relationship (R2 > 0.84) makes it possible for the embedded system to be used in hydroponic NO3, K, and Ca sensing. The cobalt-rod-based phosphate electrodes exhibited a relatively high error of 24.7±9.26% in the phosphate concentration range of 45 to 155 mg/L compared to standard methods due to inconsistent signal readings between replicates, illustrating the need for further research on the signal conditioning of cobalt electrodes to improve their predictive ability in hydroponic P sensing.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.38
no.5
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pp.626-635
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2009
The purposes of the study were to identify a comprehensive competency list related to the jobs of nutrition teachers and to compare the competency needs for nutrition teachers and dieticians' competency levels. Job functional areas and a competency list for nutrition teachers were developed based on a review of literature and revised through expert panel reviews. A total of 53 competency statements associated with 11 job functional areas were specified. Questionnaires were distributed to 457 dieticians engaged in school food service and 148 responses were returned (response rate: 32.4%). Excluding incomplete responses, 142 questionnaires were used for data analysis. Approximately half of the respondents were enrolled in an 1-year nutrition teacher certificate program, 25% in a graduate school of nutrition education, and 19% had completed an 1-year nutrition teacher certificate program. The dieticians highly rated requirements of the competencies related to sanitation and employee safety, nutrition counseling, nutrition education, and teaching practices; in contrary, their competency levels for nutrition education, nutrition counseling, and teaching practices were low. Respondents' competency levels were significantly lower than the required competency levels of effective nutrition teachers in all functional areas. A quadratic analysis based on the requirement and self-evaluation of the competencies revealed that priorities of education programs targeting school nutrition teachers or students preparing to be nutrition teachers should be placed on improving competencies related to nutrition education, nutrition counseling, teaching practices, sanitation and employee safety, menu management, and human resource management. These results can be used to develop curriculum materials for basic and continuing professional education for nutrition teachers. It is necessary to review and update competencies regularly to reflect environmental changes in school food service programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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