영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 물체의 위치 이동이나 회전, 크기 변화 등과 같은 각종 변환에 민감하지 않은 불변모멘트(invariant moments)값의 특성을 이용하여 사용자 질의로서 입력된 객체를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 실험결과, precision 85%, recall 23%의 높은 검색효율을 보였고 기존의 전체 영상의 특징을 가지고는 정확히 표현할 수 없는 객체들의 모양을 정확히 표현해 줌으로써 보다 정화한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
Life Cycle Assessment for the pulp, which is mainly used as the raw material of fine paper, base paper for food packaging and paper cup, has been carried out in this study to consider environmental aspects by quantifying the environmental emission and to evaluate its environmental impact potential. The system boundary was selected from cradle to gate stage(raw material acquisition, transportation of raw material and product manufacturing) of the product. Environmental impact was divided into 8 categories considering Korean situation: abiotic resource depletion, global warming, ozone depletion, acidification, eutrophication, photochemical oxidant creation, ecotoxicity and human toxicity. In Life Cycle Impact Assessment(LCIA) methodology phase, Ecopoint, Eco-indicator 95 and Korean eco-indicator were used and the results carried out by each methodology were compared. The results from this study were also compared with those of foreign study to verify the reliability of the results. The results of the study could be utilized as the basic data for Environmental Management System(EMS), Design for Environment(DfE) and Type III eco-labeling in the paper and paper-related industry.
본 논문에서는 레이저스캐너만으로 이루어진 감지 시스템을 이용하여 도로 위에 있는 객체의 위치를 추정하고 분류하는 알고리즘을 제안한다. 각각의 레이저 스캐너에서 획득한 데이터는 그리드 맵을 사용하여 데이터를 융합하였으며, 팽창 연산과 레이블링 방법을 사용하여 측정 오차를 보정하였다. 추출한 객체의 정보(길이, 폭)를 입력으로 사용한 퍼지방법을 통해 객체를 보행자, 자전거, 차량으로 분류하였으며, 이러한 방법은 레이저스캐너로만 이루어진 감지 시스템의 정확도를 증가시켰다. 또한 본 논문에서는 실제 도로 환경에서 몇 가지 시나리오를 설정하여 실험을 하였다. 실험을 통해 감지 시스템이 객체를 정확히 분류하는지, GPS-RTK 장비를 사용하여 획득한 위치 정보와 비교하여 객체의 위치 정보를 정확히 추정하는지 검증하였다.
오늘날 컴퓨터의 사용이 대중화 되면서 키보드나 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스에 비해 보다 편리하고 자연스러운 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 최근 마이크로소프트의 동작 인식 모듈인 키넥트에 대한 관심이 높아지고 있다. 키넥트는 내장된 센서를 통해 신체의 주요 관절의 움직임 및 깊이 정보를 인식할 수 있으며 내장 마이크를 통해 간단한 음성인식도 가능하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 키넥트에 접목하여, 키넥트의 깊이 데이터, skeleton tracking, labeling 알고리즘으로 손 영역 추출 및 움직임의 정보를 인식하여 가상 마우스와 가상 키보드를 구현하고, 음성인식을 통해 기존 입력 장치의 기능을 구현하는 것을 목표로 한다.
기존의 음성기반 감정인식 기술은 다양한 사용자로부터 수집된 데이터를 기반으로 범용적인 훈련 모델을 생성하고 이를 기반으로 감정을 인식한다. 이러한 음성기반 감정인식 모델링 기술은 개인 사용자의 음성특징을 정확히 고려하기 힘든 방법으로 개인마다 인식 정확도의 편차가 크다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 프로프트 레이블링 기법을 활용하여 사용자에게 즉각적으로 감정을 피드백 받아 새로운 모델을 생성하여 적용하는 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 적응형 음성기반 감정인식 기법이 기존의 범용적인 모델을 사용하였을 때 보다 정확도가 크게 증가됨을 증명하였다.
개인건강기록 기술의 출현은 인터넷 서비스의 이용 뿐 아니라 패러다임을 변화시키고 개인 맞춤형 서비스의 중요성을 강조하고 있다. 하지만, 개인건강기록 기술이 헬스케어와 융합되면서 사용자 개인정보 침해와 사용자의 민감한 의료정보가 유출되고 되는 문제가 증가되고 있다. 본 논문은 개인건강기록 시스템에서 프라이버시 보호를 위한 보안 라벨링 기법을 제안한다. 제안 기법에서 개인건강기록 데이터는 환자의 요청이나 보안 라벨 규칙들에 의해 자동적으로 분류된다. 제안된 기법은 접근제어, 보호대책을 구체적으로 명시하고, 통신 보안 정책에 의해 요구되는 추가적인 제한을 결정하는데 사용될 수 있다.
Objectives: This study was performed to provide workplaces with political guidelines that apply international CMRs (Carcinogens, Mutagens, Reproductive toxins) information to Public Notice of TLVs (Threshold Limit Values). We analyzed information supply status about CMRs of international agencies and compared substances for which TLVs are set in KMoEL (Ministry of Employment and Labor in Korea). Methods: We referred to the reliable literature about classification criteria of CMRs corresponding to UN GHS (Globally Harmonized System of classification and Labeling of chemicals) and Public Notice No. 2009-68 'Standard for Classification, Labeling of Chemical Substance and Material Safety Data Sheet' in KMoEL. The classification system of CMRs in professional organizations (IARC, NTP, ACGIH, EU ECHA, KMoEL, etc.) was investigated through the internet and literature. Conclusions: 191 chemical substances among total 650 substances with TLVs are classified as carcinogens. Also, 43 substances classified as mutagens, and 44 as reproductive toxicants. These results suggest that the information of CMRs in Public Notice of TLV will be reorganized to 191 carcinogens, 43 mutagens, and 44 reproductive toxicants.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.565-572
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2021
The role of the garment and textile industry is particularly important in the economies of many countries in the context of international goods trade. There is no denying that the garment and textile industry contributes significantly to the economic growth in the global economy. The study seeks to investigate the relationship between control variables and Vietnamese consumers' intention to buy Chinese garment products. While previous research has found some control variables influencing consumers' intention to buy products, little research has been done about the influence of control variables on consumers' intention to buy Chinese garment products, in developing countries like Vietnam. In particular, the textile industry plays an important role in export, but outsourcing is accounting for a high proportion of trade, hence, it is necessary to increase innovation to increase consumers' intention to buy domestic garment products. The data is collected from a survey of 406 Vietnamese consumers' in Hanoi city and Ho Chi Minh City. The methodology includes a mixed-method, i.e. qualitative method and quantitative method. The quantitative method applies SPSS analysis to measure the control variables' influence on Vietnamese consumers' intention to buy Chinese garment products. The results identify 1 control variable that impacts Vietnamese consumers' intention to buy Chinese garment products, which is domicile.
데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.
The first four generations of computers are all based on a single basic design: the Von Neuman Processor, which is sequential and does one operation at a time. Efforts to develop concurrent or parallel computers have been carried on for many years. Data flow approach is significant in these efforts to make high speed parallel machines and expected a great deal of parallelism. In this paper we propose a preliminary data Flow Machine Model operating asynchronously on the base of Node Labelling. We introduce a concept of Node Labeling for this purpose which is relevant to the Data dependency and Parallelism. And we explain how the Node Tokens are fired in the proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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