Kim, Chung-Il;Cho, Yongjang;Jung, Seungwon;Rew, Jehyeok;Hwang, Eenjun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3384-3398
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2020
In recent years, as the environment has become an important issue in dealing with food, energy, and urban development, diverse environment-related applications such as environmental monitoring and ecosystem management have emerged. In such applications, automatic classification of animals using video or sound is very useful in terms of cost and convenience. So far, many works have been done for animal sounds classification using artificial intelligence techniques such as a convolutional neural network. However, most of them have dealt only with the sound of a specific class of animals such as bird sounds or insect sounds. Due to this, they are not suitable for classifying various types of animal sounds. In this paper, we propose a sound classification scheme based on a multi-feature network for classifying sounds of multiple species of animals. To do that, we first collected multiple animal sound datasets and grouped them into classes. Then, we extracted their audio features by generating mixed records and used those features for training. To evaluate the effectiveness of our scheme, we constructed an animal sound classification model and performed various experiments. We report some of the results.
Since the year of 2006 when the extended revision of the Codex Classification of Foods and Animal Feeds was undertaken, considerable progresses have been made in revising the Classification. This paper aimed to summarize the present status on revision of the Codex Classification of Foods and Animal Feeds, focusing remarkable achievements such as 1) the draft revision of the Codex Classification for the fruit commodity group and 2) the draft Principles and Guidance on the Selection of Representative Commodities for the Extrapolation of Maximum Residue Limits for Pesticides to Commodity Groups, adopted by the Codex Alimentarius Commission in 2012. Additionally, it included information on lists of crop group or subgroup which are holding at Step 7 and were adopted at Step 5, and further have not been yet discussed by the Codex Committee on Pesticide Residues. These information will be very helpful for a pesticide regulatory regime.
Khan, Rafiul Hasan;Lee, Youngsuk;Lee, Suk-Hwan;Kwon, Oh-Jun;Kwon, Ki-Ryong
한국멀티미디어학회논문지
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제22권5호
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pp.558-572
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2019
Anthropomorphism is the attribution of human traits, emotions, or intentions to non-human entities. Anthropomorphic animal face masking is the process by which human characteristics are plotted on the animal kind. In this research, we are proposing a compact system which finds the resemblance between a human face and animal face using Deep Convolutional Neural Network (DCNN) and later applies morphism between them. The whole process is done by firstly finding which animal most resembles the particular human face through a DCNN based animal face classification. And secondly, doing triangulation based morphing between the particular human face and the most resembled animal face. Compared to the conventional manual Control Point Selection system using an animator, we are proposing a Viola-Jones algorithm based Control Point selection process which detects facial features for the human face and takes the Control Points automatically. To initiate our approach, we built our own dataset containing ten thousand animal faces and a fourteen layer DCNN. The simulation results firstly demonstrate that the accuracy of our proposed DCNN architecture outperforms the related methods for the animal face classification. Secondly, the proposed morphing method manages to complete the morphing process with less deformation and without any human assistance.
Objectives : About 13% of the medicines used by traditional korean medicines(TKM), are called animal medicines and are derived from non-herbal sources such as animals and insects. However, the clinical use of these preparations from animal medicines is often based on tradition and belief, rather than on evidence of toxicity and efficacy. As a result, animal medicines containing toxin have caused serious problems from injecting patients with venom. Here, various venoms frequently used as TKM were reviewed in terms of their instinct toxity and tried to estimate their safety classification. Methods : The estimation of safety classification was based on human equivalent dose(HED)-based MOS (margin of safety) and clinical dose applied for patients. Results and Conclusions : Except that of snake venom due to no clinical dose, they were evaluated as class 3 for bee venom, class 4 for cantharidin, toxin from blister beetle, and class 1 for venom from scolopendrid. In conclusion, animal medicines showed a wide range of safety classification from class 1 to class 4. This wide range is estimated to result from extremely limited applications of each venom for patients because of their strong toxicity. However, it should be cautious for application in clinics since animal medicines can produce anaphylactic reactions particularly after veinous administration even with a tiny amount of venom.
이 연구에서는 중학생(N=300)을 대상으로 질문지와 면담을 통해 주요 동물의 분류에 관한 오류와 그 이유가 되는 사고 내용을 조사하였다. 연구결과, 척추동물과 무척추동물로 분류하는데 있어서 뱀(31.7%), 새우(28.3%), 거북이(25.6%), 개구리(24.7%), 불가사리(10.7%) 등의 순서로 오류의 빈도가 높았다. 이러한 오류의 이유는 각 동물의 운동 특성과 외형적 특성에 따른 직관적 사고, 다른 동물의 특성에 비유하여 잘못된 유추를 하는 것, 각 동물의 척추 관찰 부족 때문인 것으로 나타났다. 또한 척추동물의 하위분류군을 구분함에 있어서 '도롱뇽은 파충류(45.3%), 거북이는 양서류(40.3%)'로 대안개념을 갖는 오류가 높게 나타났다. 그 이유는 분류 용어의 모호함으로 인한 혼동과 각 동물의 생리 생태적 특성을 분류 기준의 특성에 연계시키지 못하는 것에 있었다. 박쥐, 고래, 펭귄의 분류에서는 사회 문화적 요인이 오류의 빈도에 영향을 주었다. 동물 분류의 교수 학습이 암기 위주의 주입식보다는 관찰을 통한 분류 기준의 특성을 탐색하는 활동의 지도가 필요하다.
The results were as follow: 1. In classification of the virulence of medicines, it is the virulent animal that have a deadly poison and the rest is the animal of weak nor non-toxic. 2. In classification of the channel distribution, the most is the medicine that belongs to liver channel, the next are the stomach, lung, kidney and spleen channel. 3. In classification of four characters, the most parts are cool, common and warm medicine and there is a few that is hot and cooling. 4. In classification of five tastes, the most numerous tastes are sweet and salty and the next are acrid, bitter and sour tastes. 5. In classification of the medical action, there are few medicine of invigorating vital energy, tonic therapy and astringent and a great part of the medicine are regulating vital energy and blood, removing blood stasis and mass, clearing away heat-evil and eliminating sputum, calming the river to inhibit the wind-evil and pain control. 6. In classification of the application of cancer, the most numerous disease is the liver cancer and the next are stomach cancer, esophageal cancer, lung cancer, leukemia, uterine cancer,mastitis, brain tumor.
This paper presents to design User eXperience(UX) of anthropomorphic animal characters search system (hereinafter, AACSS) for efficient user search. To this end, meta data were utilized herein to elevate the search efficiency of multimedia information and text information. Anthropomorphic animal characters require the human elements and the animal elements, thus this paper extracted the key elements of meta data as below; phenotypic element in animal system classification (Morphologic property elements, Ecological property elements, Behavioral property elements), emotion classification, which is the trait of personification and the Step of Anthropomorphic Animal Characters.
Stress adversely affects the wellbeing of commercial chickens, and comes with an economic cost to the industry that cannot be ignored. In this paper, we first develop an inexpensive and non-invasive, automatic online-monitoring prototype that uses sound data to notify producers of a stressful situation in a commercial poultry facility. The proposed system is structured hierarchically with three binary-classifier support vector machines. First, it selects an optimal acoustic feature subset from the sound emitted by the laying hens. The detection and classification module detects the stress from changes in the sound and classifies it into subsidiary sound types, such as physical stress from changes in temperature, and mental stress from fear. Finally, an experimental evaluation was performed using real sound data from an audio-surveillance system. The accuracy in detecting stress approached 96.2%, and the classification model was validated, confirming that the average classification accuracy was 96.7%, and that its recall and precision measures were satisfactory.
효과적인 동물 생태계 분석을 위해서는 동물 서식 현황을 자동으로 파악할 수 있는 동물 관제 기술이 중요하다. 특히 울음소리로 종을 판별하는 동물 소리 분류 기술은 영상을 통한 판별이 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있다. 기존 연구들은 단일 딥러닝 모델을 사용하여 동물 소리를 분류하였으나, 야외 환경에서 수집된 동물 소리는 많은 배경 잡음을 포함하여 단일 모델의 판별력을 악화시키며, 종에 따른 데이터 불균형으로 인해 모델의 편향된 학습을 야기한다. 이에, 본 논문에서는 클래스의 데이터 수를 고려하여 페널티를 부여하는 Focal Loss를 사용한 여러 분류 모델의 예측결과를 앙상블을 통해 결합하여 잡음이 많은 동물 소리를 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 공개 데이터 셋을 사용한 실험에서, 제안된 기법은 단일 모델의 평균 성능에 비해 Recall 기준으로 최대 22.6%의 성능 개선을 달성하였다.
The purpose of this study is to analyze the formative characteristics of animal stripes based on the colors, shapes and texture through classification standards under functional meanings, and it also aims to produce various stripe patterns based on its outcome to develop modern fashion design. For the study method, specialty publications, preceding researches and internet websites were utilized for the purpose of theoretical discussion on animal stripes. And it is also to examine functional meanings formed by animal stripes in order to analyze the characteristics of stripes; subsequently, based on the classification standard of this function, it is to identify the distinction of its colors through quantitative analysis on formative characteristics and colors. By using the following analyzed color palette of stripes, various stripe patterns were developed and designed with the sense of modern fashion while repeatedly using the shape with systematic colors and rhythms displayed on the animals. As a result of this study, it was confirmed that animal stripes possess a regularity that is systematic and can be digitized. After identifying, analyzing and systemizing formative characteristics of animal stripes, a concept of division and competition was applied; subsequently, whole new stripe patterns were developed and designed in order to further promote fashion design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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