Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.1
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pp.59-64
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2012
This paper addresses a blind estimation and classification algorithm of the speech compression methods by using analysis on the structure of compressed bitstreams. Various speech compression methods including vocoders are developed in order to transmit or store the speech signals at very low bitrates. As a key feature, the vocoders contain the block structure inevitably. In classification of each compression method, we use the Measure of Inter-Block Correlation (MIBC) to check whether the bitstream includes the block structure or not, and to estimate the block length. Moreover, for the compression methods with the same block length, the proposed algorithm estimates the corresponding compression method correctly by using that each compression method has different correlation characteristics in each bit location. Experimental results indicate that the proposed algorithm classifies the speech compression methods robustly for various types and lengths of speech signals in noisy environment.
Kim, Jae-Hyup;Cho, Tae-Wook;Chun, Seung-Woo;Lee, Jong-Min;Moon, Young-Shik
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.10
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pp.43-53
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2014
Gunnery has been used to detect and classify artilleries. In this paper, we used electro-optical data to get the information of muzzle flash from the artilleries. Feature based approach was applied; we first defined features and sub-features. The number of sub-features was 38~40 generic sub-features, and 2 model-based sub-features. To classify multiclass data, we introduced tree structure with clustering the classes according to the similarity of them. SVM was used for each non-leaf nodes in the tree, as a sub-classifier. From the data, we extracted features and sub-features and classified them by the tree structure SVM classifier. The results showed that the performance of our classifier was good for our muzzle flash classification problem.
In this paper, we propose facial expression recognition using CNN (Convolutional Neural Network), one of the deep learning technologies. To overcome the disadvantages of existing facial expression databases, various databases are used. In the proposed technique, we construct six facial expression data sets such as 'expressionless', 'happiness', 'sadness', 'angry', 'surprise', and 'disgust'. Pre-processing and data augmentation techniques are also applied to improve efficient learning and classification performance. In the existing CNN structure, the optimal CNN structure that best expresses the features of six facial expressions is found by adjusting the number of feature maps of the convolutional layer and the number of fully-connected layer nodes. Experimental results show that the proposed scheme achieves the highest classification performance of 96.88% while it takes the least time to pass through the CNN structure compared to other models.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.6
no.5
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pp.9-20
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2003
The purpose of this study is to construct a database for landscape ecological planning with evaluation and analysis of structure of biotope of city center area for the preservation of species and biotope examining Jung-gu district of Daegu Metropolitan City which is the most extremely and rapidly urbanizing area. The assumption of this study is that the biotope structure of a city center area would be different from the other city area. The results of this study were as follows. 1) The results of the biotope type classification is that there were 11 biotope type groups and 41 detailed biotopes. 2) The primary evaluation is the process for grading general value of classified biotope types, and the result of primary evaluation is that there were 5 biotope types that were greater than third grade besides the biotope type of artificial riverbank with abundant green high water level land. The first grade of biotope type have not appeared in this area, however the fifth grade of biotope type have appeared total of 19 biotope types with the biotope type of the general shopping area with scarce green fields. 3) The secondary evaluation is the process for searching biotopes which are special value, and the result of secondary evaluation is that there were 2 biotopes for la, 7 biotopes for 1b, 2 biotopes for 2a, 1 biotope for 2b and there was no biotope for 2c, and for example, la is the large area that has many magor biotope site in terms of the living space. 4) Finally. scientific method for biotope type classification, the derailed investigation plan of high value biotope and the improvement plan based on the biotope map of city center area must be continued.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.5
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pp.863-869
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2017
In this study, the information breakdown structure of water purification plant has been made by classifying various the water purification methods and facilities. this can be utilized as a code system of computer for integrating information and analyzing quantitative of environmental impact and calculating cost of maintenance and energy consumption which was used during life cycle of water purification plant. Since the construction information contains many heterogeneous information, it is very important to have a code system for managing the integrated information. In addition, since water purification plant facilities are mainly composed of installation of facilities including many processes, a more detailed classification code is required. Therefore, in this study, the water purification breakdown structure which is not yet attempted in Korea was constructed by using facet classification system.
Defense reform our military for the globalization of information. Scientific command structure, troop structure, unit structure, step-by-step into the power structure while promoting a history of quantitative-oriented structure, and structure of the quality of state-of-the-art technology-driven transition in the middle of the bottle numberplans about the current 3.3-fold increase in reducing the cadre(officers and NCOs). NCO groups in the executive, especially expanding the current level of 100% increase in the rate of long-serving, while ensuring a stable job and to superior resources to secure a stable policy through science. Military alliance is now underway. In the midst of this group, and urged the group at the University of the leading military and specialized resources to ensure each agreement required by subjects to reflect. Thus effectively improve the quality of education and the demands of the job analysis, DACUM curriculum development methods and procedures can be applied at the time of urgent need for foster an excellent resource for the discharge of curriculum development at the University of Selected as a core job, career, and job classification configuration inside of Duty according to KST derived from the group reflect on the training courses to meet the requirements in the curriculum through the development of curriculum, job definition, job model set to propose.
In some previous works on musical genre classification, human experts specify segments of a song for extracting musical features. Although this approach might contribute to performance enhancement, it requires manual intervention and thus can not be easily applied to new incoming songs. To extract musical features without the manual intervention, most of recent researches on music genre classification extract features from a pre-determined part of a song (for example, 30 seconds after initial 30 seconds), which may cause loss of accuracy. In this paper, in order to alleviate the accuracy problem, we propose a new method, which extracts features from representative segments (or main theme part) identified by structure analysis of music piece. The proposed method detects segments with repeated melody in a song and selects representative ones among them by considering their positions and energies. Experimental results show that the proposed method significantly improve the accuracy compared to the approach using a pre-determined part.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.11
no.3
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pp.87-99
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2009
The purpose of this study was to find out criteria for classifying fashion brand from the consumer point of view. This was compared with the viewpoint of fashion business practice in order to develop strategy of fashion brands and to manage brand effectively and systematically, and to suggest theoretical frame for application of these criteria. This study was researched as the succeeding study of a model of criteria for classifying fashion brands from the viewpoint of fashion business practice. Survey was used as a research method. The subjects were 422 women who were 20-30 years old and living in and near Seoul. Questionnaires were developed based on 37 fashion brands' classification criteria by means of pre-survey, and SPSS package and LISREL program were used to analyze the data. As a result of factor analysis considering 37 classification criteria, 8 factors were identified as classification criteria. They were as follows; the level of brand form, the level of product concept, the level of management item, the level of brand sales ability, the level of customer management, the level of brand advertising and awareness, the level of brand value, and the level of product lead ability. All of criteria were correlated to each other. The effective method to classify fashion brands was proposed by establishing the model of the relationship of the values of 7 criteria and by proving it with the structure equation model analysis. The model of criteria for classifying fashion brands that was suggested on this study was proved by the structure equation model analysis. In this study, from a consumer's point of view we suggested a theoretical framework describing which criteria would be selected to classify and utilize fashion brand market. This model can be used to select the most efficient classification criteria and classify them hierarchically instead of selecting only one among some factors that complex and interactional and classifying.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.2
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pp.126-132
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2013
This study proposed a method to classify internet websites based on occurrence frequency of medical terms in the webpages and website structure composed with webpages and hyperlinks. The classification was done by using the suitability measure defined by three factors: (1)occurrence frequency of medical terms in the whole terms involved in a webpage, (2)occurrence frequency of medical terms in de-duplicated terms involved in the webpage, and (3)the number of hyperlinks to reach to a specific webpage from homepage. We conducted an experiment to verify the proposed method with the 80 websites registered in directories related to medical field and 127 websites in nonmedical field directories, and the experiment result showed 82.5 % of accuracy of the classification.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.110-116
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2008
This paper presents a new postprocessing method to eliminate the false minutiae, that caused by the skelectonization of fingerprint image, and an image compression method using Isometric Self Organizing Map(ISOSOM). Since the SOM has simple structure, fast encoding time, and relatively good classification characteristics, many image processing areas adopt this such as image compression and pattern classification, etc. But, the SOM shows limited performances in pattern classification because of it's single layer structure. To maximize the performance of the pattern classification with small code book, we a lied the Isometric SOM with the isometry of the fractal theory. The proposed Isometric SOM postprocessing and compression algorithm of fingerprint image showed good performances in the elimination of false minutiae and the image compression simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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