본 논문은 변형된 2-D PCA를 이용한 얼굴 인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 PCA는 1 차원 벡터들로 공분산 행렬을 구하는 반면에 2-D PCA는 2 차원 영상을 직접적으로 이용하여 공분산 행렬을 구한 후 그것의 고유값에 따른 고유벡터를 구하여 특징 벡터들을 추출한다. 제안 방법은 두 개의 공분산 행렬들을 이용하여 선형 변환 행렬을 구하는 변형된 2-D PCA 방법을 적용하여 얼굴을 인식한다. 실험 결과는 2-D PCA 보다 제안된 방법이 $1\%$ 정도 얼굴 인식률이 더 좋으며, 안정된 인식률을 보여준다.
In this research, schedule optimization is defined as balancing the number of workers while keeping the demand and needs of the project resources, creating the perfect schedule for each activity. Therefore, when one optimizes a schedule, multiple potentials of schedule changes are assessed to get an instant view of changes that avoid any over and under staffing while maximizing productivity levels for the available labor cost. Optimizing the number of workers in the scheduling process is not a simple task since it usually involves many different factors to be considered such as the development of quantity take-offs, cost estimating, scheduling, direct/indirect costs, and borrowing costs in cash flow while each factor affecting the others simultaneously. That is why the optimization process usually requires complex computational simulations/modeling. This research attempts to find an optimal selection of daily maximum workers in a project while considering the impacts of other factors at the same time through OPEN BIM based multiple computer simulations in resource leveling. This paper integrates several different processes such as quantity take-offs, cost estimating, and scheduling processes through computer aided simulations and prediction in generating/comparing different outcomes of each process. To achieve interoperability among different simulation processes, this research utilized data exchanges supported by building SMART-IFC effort in automating the data extraction and retrieval. Numerous computer simulations were run, which included necessary aspects of construction scheduling, to produce sufficient alternatives for a given project.
A method for analysis of thin film thickness in spectroscopic reflectometry is proposed. In spectroscopic reflectometry, there has been a trade-off between accuracy and computation speed using the conventional analysis algorithms. The trade-off originated from the nonlinearity of spectral reflectance with respect to film thickness. In this paper, the spectral phase is extracted from spectral reflectance, and the thickness of the film can be calculated by linear equations. By using the proposed method, film thickness can be measured very fast with high accuracy. The simulation result shows that the film thickness can be acquired with high accuracy. In the simulation, analysis error is lower than 0.01% in the thickness range from 100 nm to 4 um. The experiments also show good accuracy. Maximum error is under $40{\AA}$ in the thickness range $3,000-20,000{\AA}$. The experiments present that the proposed method is very fast. It takes only 2.6 s for volumetric thickness analysis of 640*480 pixels. The study suggests that the method can be a useful tool for the volumetric thickness measurement in display and semiconductor industries.
Confirming the direct link between neural circuit activity and animal behavior has been a principal aim of neuroscience. The genetically encoded calcium indicator (GECI), which binds to calcium ions and emits fluorescence visualizing intracellular calcium concentration, enables detection of in vivo neuronal firing activity. Various GECIs have been developed and can be chosen for diverse purposes. These GECI-based signals can be acquired by several tools including two-photon microscopy and microendoscopy for precise or wide imaging at cellular to synaptic levels. In addition, the images from GECI signals can be analyzed with open source codes including constrained non-negative matrix factorization for endoscopy data (CNMF_E) and miniscope 1-photon-based calcium imaging signal extraction pipeline (MIN1PIPE), and considering parameters of the imaged brain regions (e.g., diameter or shape of soma or the resolution of recorded images), the real-time activity of each cell can be acquired and linked with animal behaviors. As a result, GECI signal analysis can be a powerful tool for revealing the functions of neuronal circuits related to specific behaviors.
Objective: This study aimed to evaluate the volume, amount, and localization of root resorption in the maxillary first premolars using micro-computed tomography (micro-CT) after expansion with four different rapid maxillary expansion (RME) appliances. Methods: In total, 20 patients who required RME and extraction of the maxillary first premolars were recruited for this study. The patients were divided into four groups according to the appliance used: mini-implant-supported hybrid RME appliance, hyrax RME appliance, acrylic-bonded RME appliance, and full-coverage RME appliance. The same activation protocol (one activation daily) was implemented in all groups. For each group, the left and right maxillary first premolars were scanned using micro-CT, and each root were divided into six regions. Resorption craters in the six regions were analyzed using special CTAn software for direct volumetric measurements. Data were statistically analyzed using Kruskal-Wallis one-way analysis of variance and Mann-Whitney U test with Bonferroni adjustment. Results: The hybrid expansion appliance resulted in the lowest volume of root resorption and the smallest number of craters (p < 0.001). In terms of overall root resorption, no significant difference was found among the other groups (p > 0.05). Resorption was greater on the buccal surface than on the lingual surface in all groups except the hybrid appliance group (p < 0.05). Conclusions: The findings of this study suggest that all expansion appliances cause root resorption, with resorption craters generally concentrated on the buccal surface. However, the mini-implant-supported hybrid RME appliance causes lesser root resorption than do other conventional appliances.
Purpose: To entice new customers, companies attach their products to sports. From a pastime enjoyed by many to a multi-billion-dollar enterprise, the sport has evolved due to the growth in sports marketing spending. The purpose of this study is to illustrate the notion of sports media marketing using the prior textual data. Research design, data and methodology: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology was conducted to investigate previous literature to achieve the purpose of the study. This method includes searching for information sources, selection of articles, and results extraction relative to the objectives. Results: The findings from prior systematic review indicated that customers and the marketplace can be better understood with the help of well-executed marketing campaigns. Moreover, many different techniques are being utilized to describe sports marketing such as the use of media, advertisement, public relations, and direct sales. Conclusions: All in all, the present study concludes that the notion of associative competitiveness is one of the unique characteristics of the sports sector. As a result, sports leagues and federations must maintain a balance within the league and develop a shared marketing strategy to help promote their respective sports and competitions.
Duan, Yuanfeng;Zhu, Qi;Zhang, Hongmei;Wei, Wei;Yun, Chung Bang
Smart Structures and Systems
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제28권6호
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pp.811-825
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2021
High-voltage isolating switches play a paramount role in ensuring the safety of power supply systems. However, their exposure to outdoor environmental conditions may cause serious physical defects, which may result in great risk to power supply systems and society. Image processing-based methods have been used for anomaly detection. However, their accuracy is affected by numerous uncertainties due to manually extracted features, which makes the anomaly detection of isolating switches still challenging. In this paper, a vision-based anomaly detection method for isolating switches, which uses the rotational angle of the switch system for more accurate and direct anomaly detection with the help of deep learning (DL) and image processing methods (Single Shot Multibox Detector (SSD), improved frame differencing method, and Hough transform), is proposed. The SSD is a deep learning method for object classification and localization. In addition, an improved frame differencing method is introduced for better feature extraction and a hough transform method is adopted for rotational angle calculation. A number of experiments are conducted for anomaly detection of single and multiple switches using video frames. The results of the experiments demonstrate that the SSD outperforms the You-Only-Look-Once network. The effectiveness and robustness of the proposed method have been proven under various conditions, such as different illumination and camera locations using 96 videos from the experiments.
This study aims to analyze the income structure, cost structure, and profit structure based on data related to the business performance of the boat seine fishery from 1990 to 2020, and to identify the direct and indirect factors affecting fishery profitability through panel regression analysis. The main analysis results are as follows. First, it was found that fish catch has a significant amount of impact on fishery profitability, which is a key factor in improving the profitability of anchovy boat seine fishery. Second, it is necessary to develop carbon-reduced fishing gear, develop fleet-reduced fishing gear, and improve the operating system in order to increase fishery profitability for the short run. Third, it is necessary to create and maintain sustainable profitability for the long run, the continuous fishing vessels buyback program, an active responses to climate change, and the follow-up investigations about marine aggregate extraction in the south sea EEZ are needed.
Purpose: This study is to explore how to enhance an organizational citizenship behavior (OCB) for private companies, boosting their employees; performance. With OCB in place, businesses won't have to worry about employees engaging in harmful or counterproductive actions. Better coordination will benefit employees' skill sets and the company's overall performance. Research design, data and methodology: We used a data extraction form and present it as an appendix. These forms could demonstrate to the reader what the present authors looked for and how they found it. We also investigated to obtain text datasets whether any extractions were carried out in duplicate, and, if so, whether duplicate abstraction was carried out independently. Results: There are four solutions to boost employees' OCB for HR practitioners: 'Creating an Environment that Supports Constructive OCB', 'Encouraging Productive Behavior in the Workplace and Reward properly, 'Integrating Corporate Citizenship into Performance Evaluations', and 'Training to Use OCB and Educating on its Benefits'. Conclusions: Based on the research findings of the current study, this study strongly concludes that OCB should be encouraged, and employers and employees should collaborate on efforts to boost morale and increase productivity. As a direct result of their efforts, their firms enjoy improved earnings while experiencing reduced overhead costs.
Firas Taha Mansour Al-Mubarak;Harith Abdulla Najem;Hazim Talib Thwiny
대한수의학회지
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제63권4호
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pp.41.1-41.6
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2023
Many viruses can infect different types of birds, with poultry being the most susceptible. These viral diseases have a direct negative impact on the poultry industry, with significant economic losses. This study examined a group of the most important viruses that infect backyard chickens in 2 specific areas of Basrah Governorate, south of Iraq. The study analyzed avian influenza viruses (AIVs), Newcastle disease virus (NDV), and infectious bronchitis virus (IBV). Two hundred and ninety oropharyngeal swabs, 150 from Abu Al-Khasib and 140 from Shatt Al-Arab regions in the Basrah governorate, were obtained from backyard chickens with clear respiratory signs. The samples were subjected to viral RNA extraction, and the viral nucleic acids were detected using a reverse transcriptase polymerase chain reaction technique. The overall rate of viral infections was 74.8%, which varied depending on the type of virus: 15.8%, 31.3%, and 27.5% for AIV, NDV, and IBV, respectively. The NDV and IBV had much higher infection rates than that of AIV. In addition, the prevalence of AIV in the Shatt Al Arab district was significantly higher than in the Abul Khasib district. Moreover, there were no significant differences between the NDV and the IBV distributions in either of the targeted regions in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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