Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.1
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pp.41-48
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2018
Recently, surveillance systems are widely used, and one of the key technologies in this surveillance system is to recognize and track objects. In order to track a moving object robustly and efficiently in a complex environment, it is necessary to extract the feature points in the interesting object and to track the object using the feature points. In this paper, we propose a method to track interesting objects in real time by eliminating unnecessary information from objects, generating feature point descriptors using only key feature points, and reducing computational complexity for object recognition. Experimental results show that the proposed method is faster and more robust than conventional methods, and can accurately track objects in various environments.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.23
no.6
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pp.961-967
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1986
A technique of optical image synthesis with an extended incoherent source is presented and compared with the coherent method. A holographic diffraction grating is fabricated by using Michelson interferometer, and by equalizing the 8th-order to the 2nd-order diffraction efficiency, complex amplitude addition and subtracdtion of optical images are simultaneously realized. The experiment shows that the quality of synthesized optical images in the incoherent method is improved in comparison with that of the coherent method by suppressing the coherent artifact noise.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.2
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pp.88-93
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2024
The main problem with existing edge detection techniques is that they have many limitations in detecting edges for complex and diverse images that exist in the real world. This is because only edges of a defined shape are discovered based on an accurate definition of the edge. One of the methods to solve this problem is the cost minimization method. In the cost minimization method, cost elements and cost functions are defined and used. The cost function calculates the cost for the candidate edge model generated according to the candidate edge generation strategy, and if the cost is found to be satisfactory, the candidate edge model becomes the edge for the image. In this study, we proposed an enhanced candidate edge generation strategy to discover edges for more diverse types of images in order to improve the shortcoming of the cost minimization method, which is that it only discovers edges of a defined type. As a result, improved edge detection results were confirmed.
With the development of the internet and the spread of 'digital home', apartment houses equipped with the homepages connecting apartment houses as one cyberspace unit have increased. The virtual community with a homepage in apartment complex have improved the effect on management businesses in the side of a apartment manager and increased the importance of the space with a strong tie between residents in the side of residents. But the apartment residents didn't make full use of the virtual community because they have the low level of recognition of it. Therefore, this study attempted to present basic materials for the scheme to revitalize the virtual community. For this purpose, it attempted to find residents' recognition of and participation in the virtual community and demand for the classified contents conducted before this study. In the research method, it conducted the questionnaire research. The results are as follows. 1) First of all, It was found that the apartment residents had the low level of recognition of the virtual community. There was a significant difference according to the degree and the level of using the internet. Some easy-access programs are necessary. 2) The apartment residents took part in the virtual community about 67 percents because there was a lack of the public relation of the virtual community. 3) It was found that there was a significant positive correlation between the level of recognition and participation. 4) An attempt was made to identify the apartment residents' demand for the type of virtual community contents. It was found that most of contents were needed. 'apartment complex introduction and management information' showed the highest score among them. 5) Most respondents are affirmative to the virtual community. Therefore the residential community could be reinforced if the contents of virtual community is developed and well operated in the future.
Inclusion complexes of diclofenac sodium with ${\beta}-cyclodextrin$ were prepared in aqueous solution, alkaline solution and solid phase. The interaction of diclofenac sodium with ${\beta}-cyclodextrin$ in pH 9.0 alkaline solution was evaluated by the solubility method and the instrumental analysis such as thermal analysis, infrared spectroscopy, X-ray diffractometry. The solubility of diclofenac sodium was increased linearly with the increase in the concentration of ${\beta}-cyclodextrin$up to 0.15 mol and showed that the aqueous solubility rate of diclofenac sodium was significantly increased by complex with ${\beta}-cyclodextrin$. The optimum composition of this complex was one molecule of ${\beta}-cyclodextrin$ included 1.59 molecular weight of diclofenac sodium as a guest molecule. The pharmacokinetic parameters of the diclofenac sodium and the complex with ${\beta}-cyclodextrin$ were studied in rats by oral route. $T_{max}$ between drug alone and inclusion complex showed significant difference to be 120 minute and 20 minute respectively. Both of $C_{max}$ and AUC of inclusion complex was about 40% higher than drug alone. It is estimated from the data in this study that complexation of diclofenac sodium with ${\beta}-cyclodextrin$ increased the absorption rate and improved the bioavalability of the diclofenac sodium by the formation of a water-soluble complexes.
XML can supply the standard data type in information exchange format on a lot of data generated in running database or applied programs for a company by using the advantage that it can describe meaningful information directly. Therefore, as it becomes more and more necessary to manage and protect massive XML data in an efficient way, the development of safe XML access control techniques needs a new method. In this study access authorization policies are defined to design access control systems. The findings demonstrated that algorithm suggested in this study improved system performance which was low due to the complex authorization evaluation process in the existing access control techniques. It is consequently proved that the safe XML access control policy presented in this study is in an improved form as compared with the existing access control methods.
Although digital mammography is a representative method for breast cancer detection. It has a limitation in detecting and classifying breast tumor due to superimposed structures. Machine learning, which is a part of artificial intelligence fields, is a method for analysing a large amount of data using complex algorithms, recognizing patterns and making prediction. In this study, we proposed a technique to improve the diagnostic accuracy of energy-selective mammography by training data using the machine learning algorithm and using dual-energy measurements. A dual-energy images obtained from a photon-counting detector were used for the input data of machine learning algorithms, and we analyzed the accuracy of predicted tumor thickness for verifying the machine learning algorithms. The results showed that the classification accuracy of tumor thickness was above 95% and was improved with an increase of imput data. Therefore, we expect that the diagnostic accuracy of energy-selective mammography can be improved by using machine learning.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.42
no.5
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pp.884-896
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2018
This study investigates coping strategies of overweight or underweight males in Korea. For this purpose, the authors identify types of stress related to weight management. A qualitative method was utilized to collect the data related to successful weight management experiences of males aged 20-37 years. Data were analyzed based on a motivation theory of coping, which suggests coping strategy elements. The results of this study identified the stress related to weight: dissatisfaction with appearance, others' disapproval of appearance, health problems, weaker athletic ability, negative self-perception, passiveness about appearance, lower romantic attractiveness, others' disapproval of lower romantic attractiveness, weakened task execution capability, and negative stereo-types about task execution capability. In addition, six coping strategies were suggested: improved appearance, improved physical function, improved positive self-perception, more choices to improve appearance, enhanced romantic relationship, and enhanced job performance. This study shows that weight problems in modern society are diverse and complex. Therefore a man who has abnormal weight needs to clarify his stress first and then proposes strategies that are appropriate for each type of stress.
Park, Sung-Won;Son, Sung-Yong;Kim, Changseob;LEE, Kwang Y.;Hwang, Hye-Mi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.13
no.5
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pp.1874-1885
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2018
The customer side operation is getting more complex in a smart grid environment because of the adoption of renewable resources. In performing energy management planning or scheduling, it is essential to forecast non-controllable resources accurately and robustly. The PV system is one of the common renewable energy resources in customer side. Its output depends on weather and physical characteristics of the PV system. Thus, weather information is essential to predict the amount of PV system output. However, weather forecast usually does not include enough solar irradiation information. In this study, a PV system power output prediction model (PPM) under limited weather information is proposed. In the proposed model, meteorological radiation model (MRM) is used to improve cloud cover radiation model (CRM) to consider the seasonal effect of the target region. The results of the proposed model are compared to the result of the conventional CRM prediction method on the PV generation obtained from a field test site. With the PPM, root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE) are improved by 23.43% and 33.76%, respectively, compared to CRM for all days; while in clear days, they are improved by 53.36% and 62.90%, respectively.
In order to reduce the cost of corrections and time needed for the block assembly process, the reverse setting method is applied for a back-heated block to neutralize deck deformation. The proper reverse setting shape for a back-heated block to correct deformation improved the deck flatness, but an excessive amount of reverse setting could inversely affect the flatness of the block. A prediction method was developed for the proper reverse setting shape using a back-heated block, considering the complex geometry of blocks, thickness of the deck plate, and thermal loading conditions such as welding and back-heating. The prediction method was developed by combining the re-meshing technique and inherent strain-based deformation analysis using the finite element method. Because the flatness deviation was decreased until the lower critical point and thereafter it tended to increase again, the optimum value for which the flatness was the best case was selected by repeatedly calculating the predefined reverse setting values. Based on this analysis and the study of the back-heating deformation of large assembly blocks, including the reverse setting shape, the mechanism for selecting the optimum reverse setting value was identified. The developed method was applied to the actual blocks of a ship, and it was confirmed that the flatness of the block was improved. It is concluded that the developed prediction method can be used to predict the optimum reverse setting shape value of a ship's block, which will reduce the cost of corrections in the construction stage.
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