지식과 정보를 컨텐츠로 하는 디지털시대는 성공과 실패, 승자와 패자의 구분이 뚜렷해지는 변화에 도전하는 자만이 강자가 될 수 있고 주역이 될 수 있는 시대이다. 본 연구에서는 도서관의 궁극적 목적인 정보제공에 관련된 서비스패턴을 개혁시키기 위해 고안된 FISP(Forecasting Information Service Program) 모델을 제시한다. 이 모델은 아날로그시대의 소극적이고 피동적인 정보서비스패턴을 과감하게 탈피한 혁신전략으로 전문사서의 위상을 높이고 직제를 개편하는데 성공하기까지의 방법론을 밝히는 것이다.
Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.
일반적인 빈발패턴 탐사 방법은 항목의 빈발도만을 고려한다. 그러나 유용한 정보를 추출하는 데 있어 빈발도와 더불어 고려해야 하는 것은 빈발항목이 아니더라도 연관된 항목이 주기적으로 함께 발생한다면 시기나 시간에 따라 관심의 중요도가 변화하는 것을 고려해야 한다. 즉, 시간에 따라 사용자가 요구하는 서비스의 중요도는 다르므로 각 서비스 항목에 대한 중요도의 값을 고려하여 마이닝 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반으로 가중치를 이용한 서비스 빈발 패턴을 추출하는 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시공간 상황을 기반으로 서비스의 중요도를 고려한 가중치를 부여하여 연관 서비스를 발견한다. 새롭게 탐사되는 서비스는 저장되어 있는 서비스 규칙과의 새로운 조합을 통해 사용자에게 최적의 서비스 정보를 제공할 수 있는 기반이 된다.
With the help of advanced image acquisition and processing technology, the vision-based measurement methods have been broadly applied to implement the structural monitoring and condition identification of civil engineering structures. Many noncontact approaches enabled by different digital image processing algorithms are developed to overcome the problems in conventional structural dynamic displacement measurement. This paper presents three kinds of image processing algorithms for structural dynamic displacement measurement, i.e., the grayscale pattern matching (GPM) algorithm, the color pattern matching (CPM) algorithm, and the mean shift tracking (MST) algorithm. A vision-based system programmed with the three image processing algorithms is developed for multi-point structural dynamic displacement measurement. The dynamic displacement time histories of multiple vision points are simultaneously measured by the vision-based system and the magnetostrictive displacement sensor (MDS) during the laboratory shaking table tests of a three-story steel frame model. The comparative analysis results indicate that the developed vision-based system exhibits excellent performance in structural dynamic displacement measurement by use of the three different image processing algorithms. The field application experiments are also carried out on an arch bridge for the measurement of displacement influence lines during the loading tests to validate the effectiveness of the vision-based system.
Krishna, B. Murali;Reddy, V. Guru Prathap;Tadepalli, T.;Kumar, P. Rathish;Lahir, Yerra
Computers and Concrete
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제24권6호
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pp.561-570
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2019
Understanding the realistic behavior of concrete up to failure under different loading conditions within the framework of damage mechanics and plasticity would lead to an enhanced design of concrete structures. In the present investigation, QR (Quick Response) code based random speckle pattern is used as a non-contact sensor, which is an innovative approach in the field of digital image correlation (DIC). A four-point bending test was performed on RC beams of size 1800 mm × 150 mm × 200 mm. Image processing was done using an open source Ncorr algorithm for the results obtained using random speckle pattern and QR code based random speckle pattern. Load-deflection curves of RC beams were plotted for the results obtained using both contact and non-contact (DIC) sensors, and further, Moment (M)-Curvature (κ) relationship of RC beams was developed. The loading curves obtained were used as input data for material model parameters in finite element analysis. In finite element method (FEM) based software, concrete damage plasticity (CDP) constitutive model is used to predict the realistic nonlinear quasi-static flexural behavior of RC beams for monotonic loading condition. The results obtained using QR code based DIC are observed to be on par with conventional results and FEM results.
The emergence of social network services, is changing the foundation of human relationship formation and method of communication of individuals through sharing of free information. Social network service is a service to support or facilitate an on-line extension of off-line network among people by helping them to share personal profile. History of social network services very short. But users of the various layers is increasing rapidly and ripple effect social as a result is very large. The focus of existing research was mainly devoted to motivation of use and acceptance of social network services. Currently the use of SNS was maturing. Thus, in-depth research on the use pattern of SNS users is needed. The purpose of this study is that, for Facebook in social network services, to analyze the changes in the initial stage of use, medium-term, usage patterns at the current time. Results of the study by analyzing the characteristics of the change in the pattern of usage of user of Facebook, it can be used as basic materials for SNS researchers and service provider.
This study is aimed to a textile design with a motif of korean endemic plants and a method for printing it in an eco-friendly manner. The floral pattern with the motif of korean endemic plants was designed using Illustrator and Photoshop program. CMYK color, which is the basic color of Digital Textile Printing (DTP), is based on natural dyes, and various colors, achromatic colors and pastel tones are applied. As a result, half-linen and cotton were suitable as a result of designing and applying a floral pattern of a korean special plants. Also, as a result of analyzing the printing effect by colorway and DTP for each material, it was printed uniformly and the washing fastness was good. However, fastness of color change showed low, indicating that a follow-up study was needed. This study contributes to environmental conservation through eco-friendly printing and the korean endemic plants will be interested in people around the world beyond korea.
본 논문에서는 모바일환경에서의 사용자 감정인지를 통한 개인화 서비스 지원에 필요한 위치기반 센싱 데이터의 전처리 기법과 사용자 감정 데이터의 구축 및 전처리를 위한 V-A 감정 모델에서의 감정 데이터 전처리 기법에 대하여 연구한다. 이를 위하여 그래뉼러 컨텍스트 트리 및 스트링 매칭 기반의 감정 패턴 매칭 기법을 사용한다. 또한 상황 인지를 통한 개인화 서비스를 위해 확률 기반 추론을 이용한 상황 인식 및 개인화 서비스 추천 기법에 대하여 연구한다.
Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks,from 0.62 to 0.84 about 35%.
In this paper, DSPOCS(Digital Switchgear Panel Operation and Control Solution) is designed, which is the intelligent inference operation and control solution of substation based on IED. DSPOCS is designed as a scheduled monitoring and control task and a real-time alarm inference task, and is interlinked with BRES in the required case. The intelligent alarm inference task consists of the alarm knowledge generation part and the real-time pattern matching part The alarm knowledge generation part generates automatically alarm knowledge from DB and saves it in alarm KB. On the other hand, the pattern matching part inferences the real-time event by comparing the real-time event information furnished from IEDs of substation with the patterns of the saved alarm knowledge base.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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