The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.9
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pp.2294-2301
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1998
The aim of this paper is to extract features from each news scenes for example, symbol icon which can be distinct each broadcasting corp, icon and caption which are has feature and important information for the scene in respectively, In this paper, we propose extraction methods of caption that has important prohlem of news videos and it can be classified in three steps, First of al!, we converted that input images from video frame to YIQ color vector in first stage. And then, we divide input image into regions in clear hy using equalized color histogram of input image, In last, we extracts caption using edge histogram based on vertical and horizontal line, We also propose the method which can extract news icon in selected key frames by the difference of inter-histogram and can divide each scene by the extracted icon. In this paper, we used comparison method of edge histogram instead of complex methcxls based on color histogram or wavelet or moving objects, so we shorten computation through using simpler algorithm. and we shown good result of feature's extraction.
Information and network technology become the rapid development, so various online services supplied by multimedia systems are provided through the Internet. Because of intrinsic open characteristic on Internet, network systems need to provide the data protection and the secure authentication. So various researchers including Das, An, and Li&Hwang proposed the biometric-based user authentication scheme but they has some security weakness. To solve their problem, Li et al. proposed new scheme using fuzzy extraction, but it is weak on off-line password attack, authentication without biometrics, denial-of-service and insider attack. So, we proposed security enhanced user authentication scheme with key agreement to address the security problem of authentication schemes.
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.48
no.3
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pp.255-264
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2022
The active ingredients of Napttegi Kong(GML, Glycine max landrace), a type of native rare soybeans, were identified, and an ultrasonic extraction method was introduced as an eco-friendly extraction method. Through the component analysis of the Napttegi Kong extract, the epicatechin, which was not found in conventional soybeans, was identified. For effective extraction using ultrasonic, the main extraction conditions were optimized using the response surface analysis method. Through the Box-Behnken design process, 15 experiments were conducted with the extraction temperature, the ratio of extraction solvent/solution, and extraction time as key independent variables. A quadratic regression equation for the two dependent variables, epicatechin content and total isoflavone content, was derived, and the coefficients of determination were found to be high as R2 = 0.9939 and R2 = 0.9844, respectively, confirming that the correlation showed high significance. The extraction conditions satisfying the maximum expectations of these two dependent variables were predicted. to be 40.4℃ of extraction temperature, 19.3 times of extraction solvent/solution, and 91 sec of extraction time. The expected value and the actual experimental value of the epikatechin content and the total isoflavone content were similar, so it was confirmed that this experimental method is a highly reliable optimization model.
It is not uncommon to observe tilt of buildings and towers as a result of unexpected differential foundation settlements. Over the years, a number of engineering methods including the soil extraction technique have been attempted to reduce inclination of buildings and towers. In this research, a series of novel geotechnical centrifuge model tests by using a state-of-the-art in-flit robotic manipulator have been conducted to study key factors which govern the restoration of building tilts. In the centrifuge model tests, the robotic manipulator was used to drill and extract soil in-flight near an initially tilted model building. The soil extraction was to induce stress release, thereby mitigating the inclination of the model building. Insights into the effects of different configurations, soil density and sequences of drilling observed during the centrifuge model tests on the restoration of the model building are to be investigated.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.32
no.3
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pp.377-396
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2015
This study proposed a key-frame automatic extraction method for video storyboard surrogates based on users' cognitive responses, EEG signals and discriminant analysis. Using twenty participants, we examined which ERP pattern is suitable for each step, assuming that there are five image recognition and process steps (stimuli attention, stimuli perception, memory retrieval, stimuli/memory comparison, relevance judgement). As a result, we found that each step has a suitable ERP pattern, such as N100, P200, N400, P3b, and P600. Moreover, we also found that the peak amplitude of left parietal lobe (P7) and the latency of FP2 are important variables in distinguishing among relevant, partial, and non-relevant frames. Using these variables, we conducted a discriminant analysis to classify between relevant and non-relevant frames.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.4
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pp.407-414
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2008
This study introduces an automatic image matching algorithm that can be applied for the scale different image pairs consisting of the satellite pushbroom images and the aerial frame images. The proposed method is based on several image processing techniques such as pre-processing, filtering, edge thinning, interest point extraction, and key-descriptor matching, in order to enhance the matching accuracy and the processing speed. The proposed method utilizes various characteristics, such as the different geometry of image acquisition and the different radiometric characteristics, of the multi-sensor images. In addition, the suggested method uses the sensor model to minimize search area and eliminate false-matching points automatically.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1713-1720
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1999
This paper presents a new key frame extraction technique, for scene change detection, using the proposed AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure) from the DC image constructed by DCT DC coefficients in the compressed video sequence that is video compression standard such as MPEG. For fast content-based browsing and video retrieval in a video database, we also provide a novel coarse-to-fine video indexing scheme. In the extracted key frame, we perform the region segmentation as a preprocessing. First, the segmented image is projected with the horizontal direction, then we transform the result into a histogram, which is saved as a database index. In the second step, we calculate the moments and change them into a distance value. From the simulation results, the proposed method clearly shows the validity and superiority in respect of computation time and memory space, and that in conjunction with other techniques for indexing, such as color, can provide a powerful framework for image indexing and retrieval.
Park, Won-Se;Kim, Jin-Hak;Kang, Sang-Hoon;Kim, Moon-Key;Kim, Bong-Chul;Choi, Ji-Wook;Lee, Sang-Hwy
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.37
no.5
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pp.343-348
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2011
Introduction: Third molar extraction is one of the most common procedures in oral and maxillofacial surgery. The impacted third molar causes many pathological conditions, such as pericoronitis, caries, periodontitis, resorption of adjacent teeth, and cyst or tumors associated with impacted teeth. Extraction is often considered the treatment of choice for impacted lower third molars. On the other hand, imprudent extraction of deeply impacted third molars can cause permanent complications, such as inferior alveolar nerve damage. Therefore, guidelines for the extraction of lower third molars should be set to prevent embarrassing complications. This study examined the indication and current trends of the extracted lower third molars in the dental hospital of a dental college. Materials and Methods: 557 extracted third molars were evaluated at the department of oral and maxillofacial surgery of Yonsei University. The chief complaint, diagnosis, age and degree of impaction were analyzed to determine the tendency for the extraction of asymptomatic lower third molars. Results: The percentage of asymptomatic third molars was 40.8%. In cases of full impacted tooth or full erupted tooth, the percentage of asymptomatic teeth was more than 50% (52.4% and 54.3, respectively). Among those partially impacted teeth, 73.1% of them showed symptoms, such as pain, tenderness and swelling. In terms of age, pericoronitis was evident at a younger age, and dental caries/periodontitis was the main cause of removal in those aged over 50. Twenty nine cases (1.6%) had teeth associated with pathological changes Conclusion: The incidence of pathological changes to the lower third molar was relatively low. Surgical extraction is recommended in cases of partially impacted teeth. In Korea, the incidence of asymptomatic third molar extraction was relatively higher than in European countries. More careful attention would be desirable to consider the risks and benefits of lower third molar extraction.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.83-92
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2020
A recent study to determine the fall is focused on analyzing fall motions using a recurrent neural network (RNN), and uses a deep learning approach to get good results for detecting human poses in 2D from a mono color image. In this paper, we investigated the improved detection method to estimate the position of the head and shoulder key points and the acceleration of position change using the skeletal key points information extracted using PoseNet from the image obtained from the 2D RGB low-cost camera, and to increase the accuracy of the fall judgment. In particular, we propose a fall detection method based on the characteristics of post-fall posture in the fall motion analysis method and on the velocity of human body skeleton key points change as well as the ratio change of body bounding box's width and height. The public data set was used to extract human skeletal features and to train deep learning, GRU, and as a result of an experiment to find a feature extraction method that can achieve high classification accuracy, the proposed method showed a 99.8% success rate in detecting falls more effectively than the conventional primitive skeletal data use method.
This paper presents a novel face recognition algorithm based on the deep convolution neural network and key point detection jointed local binary pattern methodology to enhance the accuracy of face recognition. We firstly propose the modified face key feature point location detection method to enhance the traditional localization algorithm to better pre-process the original face images. We put forward the grey information and the color information with combination of a composite model of local information. Then, we optimize the multi-layer network structure deep learning algorithm using the Fisher criterion as reference to adjust the network structure more accurately. Furthermore, we modify the local binary pattern texture description operator and combine it with the neural network to overcome drawbacks that deep neural network could not learn to face image and the local characteristics. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm obtains stronger robustness and feasibility compared with the other state-of-the-art algorithms. The proposed algorithm also provides the novel paradigm for the application of deep learning in the field of face recognition which sets the milestone for further research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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