In this paper, the compressed sensing basic pursuit denoise algorithm adopted to synthetic aperture radar imaging is investigated to improve the object recognition. From the incomplete data sets for image processing, the compressed sensing algorithm had been integrated to recover the data before the conventional back- projection algorithm was involved to obtain the synthetic aperture radar images. This method can lead to the reduction of measurement events while scanning the objects. An ultra-wideband radar scheme using a stripmap synthetic aperture radar algorithm was utilized to detect objects hidden behind the box. The Ultra-Wideband radar system with 3.1~4.8 GHz broadband and UWB antenna were implemented to transmit and receive signal data of two conductive cylinders located inside the paper box. The results confirmed that the images can be reconstructed by using a 30% randomly selected dataset without noticeable distortion compared to the images generated by full data using the conventional back-projection algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.11
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pp.4483-4501
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2020
Recent findings identified the scatter and shape of MFD (macroscopic fundamental diagram) is heavily influenced by the spatial distribution of link density in a road network. This implies that the concept of MFD can be utilized to divide a heterogeneous road network with different degrees of congestion into multiple homogeneous subnetworks. Considering the actual traffic data is usually incomplete and inaccurate while most traffic partition algorithms rely on the completeness of the data, we proposed a three-step partitioned algorithm called Iso-MB (Isoperimetric algorithm - Merging - Boundary adjustment) permitting of incompletely input data in this paper. The proposed algorithm was implemented and verified in a simulated urban transportation network. The existence of well-defined MFD in each subnetwork was revealed and discussed and the selection of stop parameter in the isoperimetric algorithm was explained and dissected. The effectiveness of the approach to the missing input data was also demonstrated and elaborated.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.44-47
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2008
분류는 기계학습에서 매우 중요한 연구주제이다. 그 중에서도 수치형 데이터의 분류를 위한 많은 알고리즘들이 있다. 그러나 불완전한 데이터의 존재는 분류 모델들의 학습(learning) 품질(quality)을 떨어뜨린다. 그 불완전한 데이터는 현실 세계에서 아주 흔하다. 학습 단계와 분류 단계 양쪽에서 불완전한 데이터를 다루는 것이 중요하고 현실세계 문제들을 풀기 위해 적용되는 것이 필요하다. 본 논문에서 Optimal Completion Strategy(OCS)로부터 나온 몇 개의 공식들이 불완전한 데이터를 예측하기 위해 사용되었다. 새로운 방법이 불완전한 데이터를 분류하기 위해서 제시되었고, 그것은 놀라운 성능을 보여준다.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.11
no.1
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pp.74-81
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2004
Purpose: This study investigated the need for information and social support in parents of children with epilepsy. Method: A total of 119 parents of children with epilepsy were recruited and asked to fill out questionnaires. Result: Of 119 parents, two-third reported that they received full and sufficient information about their child's disease and its management but one-third felt the information was insufficient and incomplete. Most parents (62.2%) felt at loss when their child had a seizure, either at home or at school. They wanted information on the causes of seizures, adequate steps deal with seizure and steps they should take to become adequate and supportive parents for their children. However, most parents were reluctant to disclose the disease or to receive support from outsiders. Conclusion: Regardless of the fact that most parents received sufficient information about the management of epilepsy, they felt at a loss when their child had a seizure attack. Therefore nurses should give specific instruction on seizure management and assess the needs of parents on a regular basis.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.4
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pp.443-453
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2011
Real-time Traffic Information Service could play a key role in reducing incomplete combustion time remarkably since it can provide traffic information in real-time basis. Emission characteristics of test engines were studied in terms of travel distance and speed. The present study focused on a north district in Daegu, 12 km. The driving for the emission test was done at 8AM, 3PM, 7PM which represents various traffic conditions. The reduced emissions of Greenhouse Gases (GHG) have been measured for a travel distance running at different loads (conventional shortest route and Real-time Traffic Information) and GHG ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$) are all inventoried and calculated in terms of existing emission factors. The emission of GHG has been shown to reduce linearly with travel distance: $CO_2$ (9.15%), $CH_4$ (18.43%), $N_2O$(18.62%).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.3
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pp.877-893
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2022
With the development of deep learning, face inpainting has been significantly enhanced in the past few years. Although image inpainting framework integrated with generative adversarial network or attention mechanism enhanced the semantic understanding among facial components, the issues of reconstruction on corrupted regions are still worthy to explore, such as blurred edge structure, excessive smoothness, unreasonable semantic understanding and visual artifacts, etc. To address these issues, we propose a Learnable Structure Knowledge of Fusion Network (LSK-FNet), which learns a prior knowledge by edge generation network for image inpainting. The architecture involves two steps: Firstly, structure information obtained by edge generation network is used as the prior knowledge for face inpainting network. Secondly, both the generated prior knowledge and the incomplete image are fed into the face inpainting network together to get the fusion information. To improve the accuracy of inpainting, both of gated convolution and region normalization are applied in our proposed model. We evaluate our LSK-FNet qualitatively and quantitatively on the CelebA-HQ dataset. The experimental results demonstrate that the edge structure and details of facial images can be improved by using LSK-FNet. Our model surpasses the compared models on L1, PSNR and SSIM metrics. When the masked region is less than 20%, L1 loss reduce by more than 4.3%.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.28-31
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2003
In the present work, a main purpose is to propose a fuzzy integral-based aggregation framework to complementarily combine partial information due to lack of completeness. Based on Choquet integral (CI) viewed as monotone expectation, we take into account complementary, non-interactive, and substitutive aggregations of different sources of defective information. A CI-based system representing upper, conventional, and lower expectations is designed far handling three aggregation attitudes towards uncertain information. In particular, based on Choquet integrals for belief measure, probability measure, and plausibility measure, CI$\_$bi/-, CI$\_$pr/ and CI$\_$pl/-aggregator are constructed, respectively. To illustrate a validity of proposed aggregation framework, multiple matching systems are developed by combining three simple individual template-matching systems and tested under various image variations. Finally, compared to individual matchers as well as other traditional multiple matchers in terms of an accuracy rate, it is shown that a proposed CI-aggregator system, {CI$\_$bl/-aggregator, CI$\_$pl/-aggregator, Cl$\_$pl/-aggregator}, is likely to offer a potential framework for either enhancing completeness or for resolving conflict or for reducing uncertainty of partial information.
Kimchi, a centuries-old Korean fermented food, has gained global popularity due to increased interest in Korean cuisine. However, little is known about the actual status of kimchi information provided by major foreign online encyclopedias. In this study, we analyzed the content and quality of kimchi information in major foreign online encyclopedias, such as Baidu Baike, Encyclopædia Britannica, Citizendium, and Wikipedia. Our results revealed that the kimchi information provided by these encyclopedias was often inaccurate or inadequate, despite kimchi being a fundamental part of Korean cuisine. The most common inaccuracies were related to the definition and origins of kimchi and its ingredients and preparation methods. Our findings highlight the need for more accurate and reliable information about kimchi in major foreign online encyclopedias. This is particularly important in the context of promoting Korean food culture and increasing international awareness of kimchi. To achieve this, the collaborative efforts of Korean food experts and online encyclopedias are needed to ensure the accurate representation of kimchi in these resources. In conclusion, our study shows that foreign online encyclopedias often contain incomplete, inaccurate information about kimchi. This shortcoming must be addressed to promote a more accurate and comprehensive understanding of kimchi and Korean cuisine.
Uncertainties are pervasive in engineering geological problems. Therefore, the presence of uncertainties and their significance in analysis and design of slopes have been recognized. Since the uncertainties cannot be taken into account by the conventional deterministic approaches in slope stability analysis, the probabilistic analysis has been considered as the primary tool for representing uncertainties in mathematical models. However, some uncertainties are caused by incomplete information due to lack of information, and those uncertainties cannot be handled appropriately by the probabilistic approach. For those uncertainties, the theory of fuzzy sets is more appropriate. Therefore, in this study, fuzzy reliability analysis has been proposed in order to deal with the uncertainties which cannot be quantified in the probabilistic analysis due to the limited information. For the practical example, a slope is selected in this study and both the probabilistic analysis and the fuzzy reliability analysis have been carried out for planar failure. In the fuzzy reliability analysis, the dip angle and internal friction angle of discontinuity are considered as triangular fuzzy numbers since the random properties of the variables cannot be obtained completely under the conditions of limited information. In the study, the fuzzy reliability index and the probabilities of failure are evaluated from fuzzy arithmetic and compared to those from the probabilistic approach using Monte Carlo simulation and point estimate method. The analysis results show that the fuzzy reliability analysis is more appropriate for the condition that the uncertainties arise due to incomplete information.
TRAN, Quoc Thinh;NGUYEN, Ngoc Khanh Dung;TO, Pham Que Anh
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.10
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pp.43-50
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2020
Disclosure level in interim financial reporting is important for information users to make business decisions. This has received much attention from the information users. The article is aimed at determining the factors of financial ratios, which impact on the disclosure level in interim financial reporting. The authors use the ordinary least squares to test. The sample consists of 418 VN100 over a 6-year period from 2014 to 2019. The results show that there are four factors that positively impact on the disclosure level in interim financial reporting: Enterprise size (SIZE); Liquidity (LIQI); Sales growth (GROW) and Profitability (ROE). The article proposes some policy recommendations to contribute to improving disclosure level in interim financial reporting. Accordingly, State Securities Commission of Vietnam should strengthen the regular inspection of VN100's disclosure level in interim financial reporting and also should enforce strict sanctions or may consider delisting in cases of listed enterprises with incomplete disclosure. The managers of VN100 need to raise the sense of responsibility of information providers to ensure adequate information in interim financial reporting. Investors should also pay attention to the financial ratios of VN100 such as firm size, return-on-equity, liquidity, and sales growth to get useful information and ensure sound business decisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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