The rapid progress of IT technologies promoted the foundation to offer users 'Any Time, Any Where, Any Service', and wireless internet services made it possible to use wired internet services while traveling. The previous academic administration management system having migrated from wired to wireless was dependent on mobile equipments' platform because of not being constructed on standard surroundings. And in the aspect of faculty system, course coordinator plays an significant role in building curricula and manage them, and finally counseling students with regard to them. But the course coordinator can't afford to advise students on which fields of their faculty fit them and which courses they have to take. We propose a mobile course coordinator system to help students learn profound courses of their major fields. Also the proposed system is implemented by using JAVA and WIPI technology, so that it is platform-independent. A mobile course coordinator system has an inference engine considering not only course trees which tell informations about the courses in every fields, but also personal courses that students have taken. The inference engine calculates three weights, representing the significance of each course considering every fields, the score of prerequisite courses which a student have taken, and the suitability in which department each student fits. When students apply for taking lectures, a mobile course coordinator system recommends them the most suitable courses. A mobile course coordinator system is able to substitute for the course coordinator who is counseling students. And the students with personal cellular phone are able to keep tracking their courses, and improve their knowledge about major with taking courses which the system's inference engine will advice.
Kiwifruit (Actinidia chinensis, Hayward) was stored at $25^{\circ}C$ for 0~30 days and investigated to find out the optimum storage time to obtain the best physical and functional properties for consumers' preference. Kiwifruits was stored at different time period (0, 5, 10, 15, 20, and 30 days) for investigating their physiochemical quality, nutritional components, and functional characteristics. Kiwifruits stored for 20~30 days showed the best physiochemical quality such as higher total acidity and proper firmness. They were also more enriched with dietary fibers, free sugar, and organic acid, although no significant changes were observed in crude protein, crude fat, and moisture content. For functional properties, kiwifruits stored for 20 days showed significantly higher contents of total phenolics, flavonoids, and actinidin. In addition, it showed stronger antioxidant activity, whitening effect, and proteolytic activity when compared with other samples. SDS-PAGE analysis showed the presence of actinidin enzyme in kiwifruits. These results indicated that the kiwifruits stored for 15~20 days possessed excellent quality and high concentrations of nutritional and functional compounds, which could be best for both fresh consumption and product processing.
Electrostatic precipitator is widely used to remove particulate matters in indoor air and industrial flue gas due to low pressure drop and high collection efficiency. However, it has a low collection efficiency for the submicrometer sized particles. Electrospraying is a potential method to increase the particle charging efficiency, which results in increased collection efficiency. Although particle charging efficiency is highly dependent upon droplet size, the effective measuring method of the droplets is still uncertain. Tap water was electrosprayed in this study, and the images of electrosprayed droplets were taken with a high speed camera coupled with several visualization methods in order to measure the droplets size. The droplet size distribution was determined by an image processing with an image-J program. As a result, a droplet measured by a laser visualization, had a half size of that by a Xenon light visualization. In addition, the experimentally measured droplet sizes were a good agreement with the predicted values suggested by $Fern{\acute{a}}ndez$ de la Mora and Loscertales(1994).
In this paper, we proposed a DeepLabv3+ based encoder-decoder model utilizing an attention mechanism for precise semantic segmentation. The DeepLabv3+ is a semantic segmentation method based on deep learning and is mainly used in applications such as autonomous vehicles, and infrared image analysis. In the conventional DeepLabv3+, there is little use of the encoder's intermediate feature map in the decoder part, resulting in loss in restoration process. Such restoration loss causes a problem of reducing segmentation accuracy. Therefore, the proposed method firstly minimized the restoration loss by additionally using one intermediate feature map. Furthermore, we fused hierarchically from small feature map in order to effectively utilize this. Finally, we applied an attention mechanism to the decoder to maximize the decoder's ability to converge intermediate feature maps. We evaluated the proposed method on the Cityscapes dataset, which is commonly used for street scene image segmentation research. Experiment results showed that our proposed method improved segmentation results compared to the conventional DeepLabv3+. The proposed method can be used in applications that require high accuracy.
In this paper, we propose speech enhancement algorithm as a pre-processing for robust speech recognition in noisy environments. Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis (AuxIVA) is performed with weighted covariance matrix using time-varying variances with scaling factor from target masks representing time-frequency contributions of target speech. The mask estimates can be obtained using Neural Network (NN) pre-trained for speech extraction or diffuseness using Coherence-to-Diffuse power Ratio (CDR) to find the direct sounds component of a target speech. In addition, outputs for omni-directional noise are closely chained by sharing the time-varying variances similarly to independent subspace analysis or IVA. The speech extraction method based on AuxIVA is also performed in Independent Low-Rank Matrix Analysis (ILRMA) framework by extending the Non-negative Matrix Factorization (NMF) for noise outputs to Non-negative Tensor Factorization (NTF) to maintain the inter-channel dependency in noise output channels. Experimental results on the CHiME-4 datasets demonstrate the effectiveness of the presented algorithms.
Resource productivity (GDP/DMC) is defined as GDP divided by DMC. However, it has shortcomings when estimating the value-added generated from material processing. In this paper, an energy coefficient is applied to GDP to develop a sub-indicator (referred to as GDPe/DMC). Consequently, South Korea, which is a secondary industry-oriented country, created 1,094.60 USD/ton from input materials and was ranked 4th on the OECD list, which is 10 levels higher than the level estimated by GDP/DMC. However, Luxembourg, which is a tertiary industry-oriented country, is ranked 16th on the OECD list, which is 12 levels lower than the level estimated by GDP/DMC. The resource productivity estimated by the sub-indicator (GDPe/DMC) developed in this study indicates that secondary industry-oriented countries are undervalued in the existing main GDP/DMC calculation. On the other hand, tertiary industry-oriented countries are downgraded due to the industrial features of the GDPe/DMC calculation. As a result of this paper, GDPe/DMC could be considered a more reasonable indicator to directly reflect the material input effect compared to the existing main indicator, GDP/DMC. This means that GDPe/DMC-induced resource productivities could be estimated to be slightly higher than the GDP/DMC-induced resource productivities for secondary industry-oriented countries. It is expected that the sub-indicator, GDPe/DMC, proposed in this study could be useful especially for comparing and analyzing the resource productivities between countries that have different industry structures. This study intended to consider a structurally energy/resource-intensive industry in estimating and analyzing national-level resource productivity. Thus, the sub-indicator, GDPe/DMC, may help minimize the distortion of interpreting national resource productivities in various situations, and be utilized as a more efficient tool when used together with GDP/DMC.
Hee-ju Chae;Kyeong-heon Kwak;Da-yeon Lee;Eunkyung Kim
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.32
no.3
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pp.43-53
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2023
In this detailed and comprehensive study, our primary focus has been placed on accurately gauging the number of visitors and their real-time locations in commercial spaces. Particularly, in a real cafe, using security cameras, we have developed a system that can offer live updates on available seating and predict future congestion levels. By employing YOLO, a real-time object detection and tracking algorithm, the number of visitors and their respective locations in real-time are also monitored. This information is then used to update a cafe's indoor map, thereby enabling users to easily identify available seating. Moreover, we developed a model that predicts the congestion of a cafe in real time. The sophisticated model, designed to learn visitor count and movement patterns over diverse time intervals, is based on Long Short Term Memory (LSTM) to address the vanishing gradient problem and Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) for processing data with temporal relationships. This innovative system has the potential to significantly improve cafe management efficiency and customer satisfaction by delivering reliable predictions of cafe congestion to all users. Our groundbreaking research not only demonstrates the effectiveness and utility of indoor location tracking technology implemented through security cameras but also proposes potential applications in other commercial spaces.
In order to utilize the processing wastes of squid, chitosan was prepared by intermittent deacetylation treaoent of $\beta-chitin$ contained richly in the pen of squid. Acetylchitosan also was synthesized from squid pen chitosan with anhydrous acetic acid and their characteristics were investigated. The amounts of nitrogen and ash of squid pen chitosan were $5.80.2\% and 0.2\pm0.03\%$ respectively, the yield of squid pen chitosan was $25\pm3\%$, the degree of deacetylation was $92\%$, and the molecular weight was $1.15\times10^6$, Acetyl contents of N-acetylchitosan powder, acetylchitosan bead, N-ACF-1 (N-acetylchitosan film-1) and N-ACF-2 (N-acetylchitosan film-2) were $55.9\%, 63.2\%, 56\% and 58.7\%$ respectively. Two major peaks, amide I ($1,653 cm^{-1}$) and II ($1,558 cm^{-1}$) bent, on FT-IR spectra of the N-acetylchitosan from squid pen were almost similar to these of $\beta-chitin$, While there was a broad single peak at $1,601 cm^{-1}$assigned to be an amide I bend in squid pen chitosan. The CP/MAS NMR spectra of $\beta-chitin$, squid pen chitosan and N-acetylchitosan from squid pen showed a relative broad and single peak at 74 ppm assigned to fifth carbon (C-5) and third carbon (C-3). In case of $\beta-chitin$ and N-acetylchitosan from squid pen, single peak at 74 ppm was showed as the same of $\beta-chitin$ type.
This experiment was carried out to evaluate the water quality in the lower part of the Nagdong river in Korea. Three hundred and sixty water samples were collected from the 15 stations from December 1981 to November 1982 by tide(see Fig.1). Water temperature, pH, chloride ion, salinity, total coliform, fecal coliform, viable cell count and the composition of coliform were observed to evaluate the water quality. The variations of water temperature was ranged from $2.0^{\circ}C\;to\;29.5^{\circ}C$ and as mean value from $15.8^{\circ}C\;to\;18.9^{\circ}C$. The range of pH was 6.00-8.88 and 7.20-7.96 as mean value. The concentration of chloride ion from St. 1 to 5 was higher as 17.51-771 mg/l in flood tide than 13.12-264.58 mg/l in ebb tide. Specially, water quality at St.1 (Samrangjin) which located about 46 km far from Hadan was also influenced by tide. Salinities of water in flood tide were a litte higher ($11.05{\sim}31.08\%0$) than those of in ebb tide ($7.80{\sim}29.28\%0$). Total coliform MPN's ranged from 3.6/100 m/l to 460,000/100ml. The geometric mean value of the upper area (included St. $1{\sim}3$) was $259{\sim}538/100ml$, that of the middle area (included St. $4{\sim}6$) was $1,097{\sim}39,544/100ml$ for it leveled heavy contamination. Specially, in the ebb tide St. 10 was influenced by St. 6 and 7. In the upper area, the geometric mean value of fecal coliform MPN's was $109{\sim}199/100ml$ but in the area in cluded St. 5, 6 and 7 were heavily contaminated by domestic sewage, waste water from the factories area and bird's excrement. Composition of coliform was $17\%$ Escherichia coli group, $33\%$ Citrobacter freundii group, $28\%$ Enterobacter aerogenes group and $21\%$ others. Plate count of samples was varied from <30 to $3.9{\times}10^4/ml$ during the study period.
The purpose of this study was to investigate the effect of freezing and thawing rate on the physical properties of soybean sprouts to improve the quality of processed soybean sprouts during distribution and storage. Cooked soybean sprouts were frozen by air-blast freezing (ABF) system at $-45^{\circ}C$ or natural air convection freezing (NCF) system at $-24^{\circ}C$, then thawed using microwave oven by varying output power (0, 400, 800 and 1,000 W) until $75^{\circ}C$. The quality of soybean sprouts was measured by the water content, hardness and springiness. In addition, the internal microstructure of soybean sprouts was observed by optical microscope. For results, water content of soybean sprouts thawed by 1,000 W in a microwave showed the lowest value after natural air convection freezing. Springiness of soybean sprouts thawed by all amounts of output power was decreased in comparison with control. Hardness was increased only in soybean sprouts thawed by 1,000 W after air-blast freezing. However the gaps between springiness and hardness were relatively small with control at 1,000 W thawing, after air-blast freezing. Internal microstructure of the soybean sprouts was more damaged as freezing and thawing time were increased. In conclusion, high freezing and thawing rate might improves the quality of soy bean sprout, and IQF freezing and 1,000 W of microwave thawing appears to be the optimum condition for frozen HMR production. From the results freezing and thawing process parameters might can be use as quality control parameters as various type of sprout products processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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