Korean banknotes are similar in size, and their braille tend to worn out as they get old. These characteristics of Korean banknotes make the blind people, who mainly rely on the braille, even harder to distinguish the banknotes. Not only that, this can even lead to economic loss. There are already existing systems for recognizing the banknotes, but they don't support Korean banknotes. Furthermore, because they are developed as a mobile application, it is not easy for the blind people to use the system. Therefore, in this paper, we develop a Raspberry Pi-based banknote recognition system that not only recognizes the Korean banknotes but also are easily accessible by the blind people. Our system starts recognition with a very simple action of the user, and the blind people can hear the recognition results by sound. In order to choose the best feature extraction algorithm that directly affects the performance of the system, we compare the performance of SIFT, SURF, and ORB, which are representative feature extraction algorithms at present, in real environments. Through experiments in various real environments, we adopted SIFT to implement our system, which showed the highest accuracy of 95%.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.3
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pp.431-436
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2020
Information service organizations that provide science and technology information with a relatively short information life cycle for free or paid are in need of reflecting rapidly changing user needs and behaviors and grafting the latest technologies. The purpose of this study is to derive improvements for each system by comparing and analyzing general recognition of science and technology information users' domestic and foreign science and technology information sites and importance by science and technology information attributes. A total of 816 users of science and technology information participated in the online survey, and the collected data were analyzed by quantitative methods including IPA (Importance Performance Analysis) technique. The importance was evaluated by the impact value calculated through regression analysis. As a result of data analysis, the general recognition of users on science and technology information sites was relatively high in national science and technology information services, and Google Scholar and Science Direct were also high. Google Scholar was found to have more strength than improvement. A better understanding of the user's preferred system is a good driving force for improving the lack of existing systems. It is necessary to improve the information retrieval of the science and technology information service system, that is, to improve the search speed and functions, and also to improve the user interface with improved convenience and usability.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.4
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pp.54-61
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2012
This paper proposes a fusion method of the queen-bee evolution into the rank-based control of mutation probability for improving the performances of genetic algorithms. The rank-based control of mutation probability which showed some performance improvements than the original method was a method that prevented individuals of genetic algorithms from falling into local optimum areas and also made it possible for the individuals to get out of the local optimum areas if they fell into there. This method, however, showed not good performances at the optimization problems that had a global optimum located in a small area regardless of the number of local optimum areas. We think that this is because the method is insufficient in the convergence into the global optimum, so propose a fusion method of the queen-bee evolution into this method in this paper. The queen-bee evolution inspired by reproduction process of queen-bee is a method that can strengthen the convergency of genetic algorithms. From the extensive experiments with four function optimization problems in order to measure the performances of proposed method we could find that the performances of proposed method was considerably good at the optimization problems whose global optimum is located in a small area as we expected. Our method, however, showed not good performances at the problems whose global optima were distributed in broad ranges and even showed bad performances at the problems whose global optima were located far away. These results indicate that our method can be effectively used at the problems whose global optimum is located in a small area.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.4
no.2
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pp.57-77
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2001
The Honam region has been recognized as one of the most lagging regions in Korea. Drawing upon some decompositions oi Gross Regional Domestic Product(GRDP) per head and labor productivity, the overall trend of inequalities in Korea has been revealed and the trajectory of the Honam region's economic change has been identified by examining how the region's economic performance changed relative to that of Korea in the 1990s. There are some findings. First of all, Korea is characterized by strong divergence in the development of its region economies, in terms o\ulcorner per capita GRDP, which relies upon productivity differentials rather than differences in employment rates. Second, the Honam region has displayed poor economic performances in terms of GRDP per head except for Jeonnam. Third, the dramatic fall in cumulative population growth relative to the national average has been an important factor in the Jeonnam's overwhelming economic performance measured by per capita GRDP. Fourth, the decline in the relative productivity of the Honam region is mostly explained by falling relative regional productivity growth in construction, transport and manufacturing, although it should be noted that the latter sector has made positive contribution to raising relative regional productivity of Jeonnam. Fifth, overall the shift in employment to service sector, especially to social, personal, public, health, education, other services other than distribution, hotels, catering has tended to support relative regional productivities, along with the positive contribution being made oi agriculture, forestry and fishing to relative regional productivity growth in the Honam region.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.5
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pp.385-391
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2013
Big Data is data of big size which is not processed, collected, stored, searched, analyzed by the existing database management system. The parallel genetic algorithm using the Hadoop for BigData technology is easily realized by implementing GA(Genetic Algorithm) using MapReduce in the Hadoop Distribution System. The previous study that the genetic algorithm using MapReduce is proposed suitable transforming for the GA by MapReduce. However, they did not show good performance because of frequently occurring data input and output. In this paper, we proposed the MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm) using improvement Map and Reduce process and the parallel processing characteristic of MapReduce. The optimal solution can be found by using the topology, migration of parallel genetic algorithm and local search algorithm. The convergence speed of the proposal method is 1.5 times faster than that of the existing MapReduce SGA, and is the optimal solution can be found quickly by the number of sub-generation iteration. In addition, the MRPGA is able to improve the processing and analysis performance of Big Data technology.
A primary objective of this study is to develop a drought forecasting technique based on groundwater which can be exploit for water supply under drought stress. For this purpose, we explored the lagged relationships between regionalized SGI (standardized groundwater level index) and SPI (standardized precipitation index) in view of the drought propagation. A regional prediction model was constructed using a NARX (nonlinear autoregressive exogenous) artificial neural network model which can effectively capture nonlinear relationships with the lagged independent variable. During the training phase, model performance in terms of correlation coefficient was found to be satisfactory with the correlation coefficient over 0.7. Moreover, the model performance was described by root mean squared error (RMSE). It can be concluded that the proposed approach is able to provide a reliable SGI forecasts along with rainfall forecasts provided by the Korea Meteorological Administration.
The underlaying communication scheme in 5G cellular network is a very promising resource sharing scheme, and it is an effective scheme for improving service performance of 5G and reducing communication load between a cellular link and a device to device (D2D) link. This paper proposes the algorithm to minimize the resource interference that occurs when performing 5G-based multi-class service on gNB(gNodeB) and the cooperative priority-based resource allocation scheduling scheme (CPRAS) to maximize 5G communication service according to the analyzed control conditions of interference. The proposed CPRAS optimizes communication resources for each device, and it optimizes resource allocation according to the service request required for 5G communication and the current state of the network. In addition, the proposed scheme provides a function to guarantee giga-class service by minimizing resource interference between a cellular link and a D2D link in gNB. The simulation results show that the proposed scheme is better system performance than the Pure cellular and Force cellular schemes. In particular, the higher the priority and the higher the cooperative relationship between UE(User Equipment), the proposed scheme shows the more effective control of the resource interference.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.2
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pp.43-50
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2018
Biometric information computing is greatly influencing both a computing system and Big-data system based on the bio-information system that combines bio-signal sensors and bio-information processing. Unlike conventional data formats such as text, images, and videos, biometric information is represented by text-based values that give meaning to a bio-signal, important event moments are stored in an image format, a complex data format such as a video format is constructed for data prediction and analysis through time series analysis. Such a complex data structure may be separately requested by text, image, video format depending on characteristics of data required by individual biometric information application services, or may request complex data formats simultaneously depending on the situation. Since previous bio-information processing computing systems depend on conventional computing component, computing structure, and data processing method, they have many inefficiencies in terms of data processing performance, transmission capability, storage efficiency, and system safety. In this study, we propose an improved biosensing converged big data computing architecture to build a platform that supports biometric information processing computing effectively. The proposed architecture effectively supports data storage and transmission efficiency, computing performance, and system stability. And, it can lay the foundation for system implementation and biometric information service optimization optimized for future biometric information computing.
The purpose of this study was to evaluate selective attributes importance and satisfaction of University Ski Lecture Environment that students perceive using IPA method. In order to achieve this goal, a questionnaire was used to gather data, and the convenient sampling method was used to select 300 members from three pertinent university in Seoul and Chungcheong-do, Gyeongsang-do Province as participants of this study. Only data from 221 respondents however were used after screening data for reliability, and SPSS for Windows(21.0 version) statistical program was used to conduct descriptive analysis, factor analysis, reliability analysis, paired samples t-test analysis, independent samples t-test analysis and IPA matrix analysis. The following results were obtained. First, significant differences between the level of satisfaction and the level of importance were found for part of the selection attributes for each group. Second, Iquadrant was included with meals and information provided factors. IIquadrant was included with instructors and class program, information provided, accommodation factors. IIIquadrant was included in accommodation and meals, time-distance factors. IVquadrant was included in the information provided factor.
Recently, the traditional paradigm in railroad technology is changing as more efficient and cost-effective electric vehicle (EV) technologies have emerged. The original concept of PRT (Personal Rapid Transit) proposed in the past has come to be regarded as unrealistic, but its feasibility is improving through the utilization of an EV platform. In particular, battery-powered vehicles pose difficult technical challenges in attempts to achieve reliable and efficient operation. However, based on the inductive power transfer (IPT) technology, the fast charging of supercapacitors with high energy density can contribute to overcoming this technical challenge and promote the transition to electric-powered ground transportation by improving the appearance of cities. This study discusses the development process of a power supply system for PRT, including concept design, numerical analysis, and device manufacturing, along with performance predictions and evaluations. In terms of results, the system was found to meet the performance requirements for power supply modules on a test-bed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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