Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.1
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pp.8-14
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2017
Deinterlacing is a method to convert interlaced video, including two fields (even and odd), to progressive video. It can be divided into spatial and temporal methods. The deinterlacing method in the spatial domain can easily be hardware-implemented, but yields image degradation if information about the deinterlaced pixel does not exist in the same field. On the other hand, the method in the temporal domain yields a deinterlaced image with higher quality but uses more memory, and hardware implementation is more difficult. Furthermore, the deinterlacing method in the temporal domain degrades image quality when motion is not estimated properly. The proposed method is for deinterlacing in the spatial domain. It uses several deinterlacing methods according to statistical characteristics in neighboring pixel locations. In this procedure, the proposed method uses the C4.5 algorithm, a typical classification algorithm based on entropy for choosing optimal methods from among the candidates. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms previous deinterlacing methods in terms of objective and subjective image quality.
North Korea classify literature and art according to some concepts and standards. First, as concepts, North Korea classify Literature and Art in a species and a type. But in 1996, North Korea added third concept, a kind of Genre, Galae. This shows us that North Korea attempts to subdivide Literature and Art in classification. But there are not fixed contents in each type. So we can say that North Korea emphasis on principles of classification and at the same time they have a flexible attitude. Second, as standards, North Korea in 1987 used manner depicted, medium employed, capacity, a literary style, figured plot, quality and in 1992 used manner depicted, medium employed, object depicted, a mission, a function and in 1996 used manner depicted, medium employed, object depicted, a form of plot and in 2007 used manner depicted, medium employed, a scale and a capacity of work, a quality of materials and contents, emotional color of works, and so forth. So we can say that North Korea regard classification as an important thing as a basic work for developed Literature and art in future. And to South Korea, classification means that it could suggest a way for creative work for Literature and Art.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.41
no.1
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pp.60-70
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2013
This study focused on analyzing classification system, technique methods, quality levels of periodic amendment characteristics in planting of standard specification. Through analyzing the above and comparing with foreign case study, this study suggests the improvement directions. The results improvement directions are as follows. 1. Many kinds of new construction were set up through the amendments of Landscape Standard Specification, but there are still needs to combine some construction categories because of mismatches between upper and lower categories. 2. Although the Landscape Standard Specification was revised to be more concrete, the contents there remains an ambiguous expression. So, standard specification is needed to revise a depth of earth ball or strength of support materials and quantify collect period of topsoil and application time. In addition, standards about following supervisor's instruction should be more detailed or deleted. 3. The standard specification has not been specified despite enactment and amendments reflecting the periodical paradigm and the needs of users, so it is still needed to revise. In addition, quality levels, planting periods, size of earth ball and performance criteria of tree materials are needed to revise. Each specific classification and construction methods were made by amendments of standard specification, but some standards are not clear and concrete. Therefore, the standard specification is needed to revise the classification system, technique methods, and problem deduction of quality levels and proposal of improvement. This study will be reference material when Landscape Standard Specification is revised.
This study focuses on the issue of automatic severity classification of dysarthric speakers based on speech intelligibility. Speech intelligibility is a complex measure that is affected by the features of multiple speech dimensions. However, most previous studies are restricted to using features from a single speech dimension. To effectively capture the characteristics of the speech disorder, we extracted features of multiple speech dimensions: voice quality, prosody, and pronunciation. Voice quality consists of jitter, shimmer, Harmonic to Noise Ratio (HNR), number of voice breaks, and degree of voice breaks. Prosody includes speech rate (total duration, speech duration, speaking rate, articulation rate), pitch (F0 mean/std/min/max/med/25quartile/75 quartile), and rhythm (%V, deltas, Varcos, rPVIs, nPVIs). Pronunciation contains Percentage of Correct Phonemes (Percentage of Correct Consonants/Vowels/Total phonemes) and degree of vowel distortion (Vowel Space Area, Formant Centralized Ratio, Vowel Articulatory Index, F2-Ratio). Experiments were conducted using various feature combinations. The experimental results indicate that using features from all three speech dimensions gives the best result, with a 80.15 F1-score, compared to using features from just one or two speech dimensions. The result implies voice quality, prosody, and pronunciation features should all be considered in automatic severity classification of dysarthria.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.6
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pp.433-438
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2016
This paper proposes a grade prediction method to measure meat quality in Hanwoo (Korean Native Cattle) using classification and feature extraction algorithms. The applied classification algorithm is an AdaBoost and the texture features of the given ultrasound images are extracted using SFTA. In this paper, as an initial phase, we selected ultrasound images of Hanwoo for verifying experimental results; however, we ultimately aimed to develop a diagnostic decision support system for human body scan using ultrasound images. The advantages of using ultrasound images of Hanwoo are: accurate grade prediction without butchery, optimizing shipping and feeding schedule and economic benefits. Researches on grade prediction using biometric data such as ultrasound images have been studied in countries like USA, Japan, and Korea. Studies have been based on accurate prediction method of different images obtained from different machines. However, the prediction accuracy is low. Therefore, we proposed a prediction method of meat quality. From the experimental results compared with that of the real grades, the experimental results demonstrated that the proposed method is superior to the other methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.494-497
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1999
Neural networks are shown to be effective in being able to distinguish incomplete penetration-like weld defects by directly analyzing the plasma which is generated on each impingement of the laser on the materials. The performance is similar to that of existing methods based on extracted feature parameters. In each case around 93% of the defects in a database derived from 100 artificially produced defects of known types can be placed into one of two classes: incomplete penetration and bubbling. Especially we present simulator for weld defects classification and data analysis. The present method based on classification using plasma is faster, and the speed is sufficient to allow on-line classification during data collection.
Narrow-band imaging (NBI) is the most widely used image-enhanced endoscopic technique. The superficial microanatomy of gastric mucosa can be visualized when used with a magnifying endoscopy with narrow-band imaging (ME-NBI). The diagnostic criteria for early gastric cancer (EGC), using the classification system for microvascular and microsurface pattern of ME-NBI, have been developed, and their usefulness has been proven in the differential diagnosis of small depressed cancer from focal gastritis and in lateral extent delineation of EGC. Some studies reported on the prediction of histologic differentiation and invasion depth of gastric cancer using ME-NBI; however, its application is limited in clinical practice, and further well-designed studies are necessary. Clinicians should understand the ME-NBI classification system and acquire appropriate diagnostic skills through various experiences and training to improve the quality of endoscopy for EGC diagnosis.
An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.04a
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pp.447-452
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2000
The grinding plays a key role which decide the quality of a product finally. But the grinding process is very irregular, so it is very difficult to analyse the process accurately. Therefore it is very important in the aspect of precision and automation to reduce the idle time and to decide the proper dressing time by visualizing. In this study, we choose the direct method of observation by making use of computer vision, and apply pattern classification technique to the method of measuring the wheel surface. Pattern classification technique is proper to analyse complex surface image. We observe the change of the wheel surface by making use of the gray level run lengths which are representative prince in this technique.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.7
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pp.551-558
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2000
In this paper a systematic approach to automatic classificationi of power system harmonic disturbances is proposed where the proposed approach consists of the following three steps:(i) detecting and localizing each harmonic disturbance by applying discrete wavelet transform(DWT) (ii) extracting an efficient feature vector from each detected disturbance waveform by utilizing FFT and principal component analysis (PCA) along with Fisher's criterion and (iii) classifying the corresponding type of each harmonic disturbance by recognizing the pattern of each feature vector. To demonstrate the performance and applicability of the proposed classification procedure some simulation results obtained by analyzing 8-class power system harmonic disturbances being generated with Matlab power system blockset are also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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