Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.36
no.3
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pp.29-38
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2008
This study intends to analyze the value of school forests, one type of urban forest. For this purpose, four attributes of school forests were investigated, considering ecological, educational, social and economic values using a conjoint model as the stated preference. Based on literature reviews, the levels of the four attributes were selected, and a questionnaire survey was given to 279 urban residents divided into 2 groups: those impacted by school forests and those not. The study results suggest that the most important attribute of school forests is economic value, and next is ecological, social and educational value according to the part-worth model. The fitness level of the model is 0.900(total group) which is very significant. As for the economic value, free and 1,000 won are more critical factors than the other 2 levels, 5,000 won and 10,000 won and air pollution purification and making the school landscape are more critical factors than small habitats and microclimate factors. In addition, regarding the social value related to residents' leisure activities,the utility of nature observation is higher than walking and exercising. Finally, for educational value, understanding nature's importance is more critical than the emotions and learning of students. The estimated WTP per household/month is 3,580 won, the group related to school forestsis 3,650 won and the non-related group is 3,540 won. Based on these results, the estimated total economic value of all households per year is 6,820 hundred million won. The group related to school forests is 6,970 hundred million won and the non-related group is 6,750 hundred million won.
As computer graphics, virtual reality and augmented reality technologies have been developed, in many application areas based on those techniques, interaction for 3D space is required such as selection and manipulation of an 3D object. In this paper, we propose a framework for a vision-based 3D interaction which enables to simulate functions of an expensive 3D mouse for a desktop environment. The proposed framework includes a specially manufactured interaction device using three-color LEDs. By recognizing position and color of the LED from video sequences, various events of the mouse and 6 DOF interactions are supported. Since the proposed device is more intuitive and easier than an existing 3D mouse which is expensive and requires skilled manipulation, it can be used without additional learning or training. In this paper, we explain methods for making a pointing device using three-color LEDs which is one of the components of the proposed framework, calculating 3D position and orientation of the pointer and analyzing color of the LED from video sequences. We verify accuracy and usefulness of the proposed device by showing a measurement result of an error of the 3D position and orientation.
Recently, despite of the rapid progress of information technology in the medical and health fields, the development and management of problem sets about medical and education contents related with radiological technologist has been still achieved by manual and offline method using document editor. In this study, the unique web-based problem management system is designed and implemented. That system can efficiently manage and present various kind of problem set about integrated education and personal license without time and space limitations in order to improve the efficiency of supplementary training and to obtain the professional license for CT radiological technologist. The proposed system is composed of administration module and user module. The former supports several functions such as problem creation, problem categorization, user management, and adjustment of leveled assessment. On the other hand, the latter functions examination applying , problem retrieval, personal score retrieval, and interpretation viewing, and so on. In addition, our system is expected as a useful and practical system which provides problem interpretation and analysis of score results after applying for the examination. It can elevate ability of learning and information interchange among them preparing for CT professional radiological technologist licensing examination
Park, Kyung-min;Ahn, Byeong-Won;Park, Young-San;Bae, Cherl-O
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.4
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pp.415-420
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2017
In this paper, an algorithm for object counting via a conveyor system using machine vision is suggested. Object counting systems using image processing have been applied in a variety of industries for such purposes as measuring floating populations and traffic volume, etc. The methods of object counting mainly used involve template matching and machine learning for detecting and tracking. However, operational time for these methods should be short for detecting objects on quickly moving conveyor belts. To provide this characteristic, this algorithm for image processing is a region-based method. In this experiment, we counted young abalone shells that are similar in shape, size and color. We applied a characteristic conveyor system that operated in one direction. It obtained information on objects in the region of interest by comparing a second frame that continuously changed according to the information obtained with reference to objects in the first region. Objects were counted if the information between the first and second images matched. This count was exact when young shells were evenly spaced without overlap and missed objects were calculated using size information when objects moved without extra space. The proposed algorithm can be applied for various object counting controls on conveyor systems.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.12
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pp.1150-1158
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2010
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.
In order to construct a feature map-based phoneme classification system for speech recognition, two procedures are usually required. One is clustering and the other is labeling. In this paper, we present a phoneme classification system based on the Kohonen's Self-Organizing Feature Map (SOFM) for clusterer and labeler. It is known that the SOFM performs self-organizing process by which optimal local topographical mapping of the signal space and yields a reasonably high accuracy in recognition tasks. Consequently, SOFM can effectively be applied to the recognition of phonemes. Besides to improve the performance of the phoneme classification system, we propose the learning algorithm combined with the classical K-mans clustering algorithm in fine-tuning stage. In order to evaluate the performance of the proposed phoneme classification algorithm, we first use totaly 43 phonemes which construct six intra-class feature maps for six different phoneme classes. From the speaker-dependent phoneme classification tests using these six feature maps, we obtain recognition rate of $87.2\%$ and confirm that the proposed algorithm is an efficient method for improvement of recognition performance and convergence speed.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.9
no.2
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pp.194-205
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2006
The purpose of this study is to develop a pedestrian multi-agent model and simulation system using multi-agent theory, which may be utilized as a planning support system for building a comfort and safe environment of pedestrian street. Differing from existing pedestrian models, however, every single pedestrian was regarded as an individual agent in the model. Multiple agents like multiple pedestrians in the street then maintain their own characteristics and respond to surrounding environment. In addition their moving behavior are made by their own decision rules that they have or had acquired through the interactive communications or learning between agents like real world. After verifying the model validation, as the $R^2$ between the predicted value and observed value was up to 0.781, the developed model was applied to Gazwa district within Gyeongsang university village. The simulation system was developed by Flash MX action scripts and the physical environment of the streets was configured with the digital map and ArcGis within computer virtual space. The attribute data of buildings such as type and size of commercial business were collected through the field survey and combined with physical features. Then the effect of the variation of building attractiveness and the occurrence of street events to pedestrian environment were simulated. Through the experiments this study could make suggestions to improve pedestrian environment.
Ha, Ji-Hun;Kim, Yong-Hyuk;Im, Hyo-Hyuc;Choi, Deokwhan;Lee, Yong Hee
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.3
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pp.182-189
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2016
For high accuracy of forecast using numerical weather prediction models, we need to get weather observation data that are large and high dense. Korea Meteorological Administration (KMA) mantains Automatic Weather Stations (AWSs) to get weather observation data, but their installation and maintenance costs are high. Mini-AWS is a very compact automatic weather station that can measure and record temperature, humidity, and pressure. In contrast to AWS, costs of Mini-AWS's installation and maintenance are low. It also has a little space restraints for installing. So it is easier than AWS to install mini-AWS on places where we want to get weather observation data. But we cannot use the data observed from Mini-AWSs directly, because it can be affected by surrounding. In this paper, we suggest a correcting method for using pressure data observed from Mini-AWS as weather observation data. We carried out preconditioning process on pressure data from Mini-AWS. Then they were corrected by using machine learning methods with the aim of adjusting to pressure data of the AWS closest to them. Our experimental results showed that corrected pressure data are in regulation and our correcting method using SVR showed very good performance.
The field of searching clothing, which is very difficult due to the nature of the informal sector, has been in an effort to reduce the recognition error and computational complexity. However, there is no concrete examples of the whole progress of learning and recognizing for cloth, and the related technologies are still showing many limitations. In this paper, the whole process including identifying both the person and cloth in an image and analyzing both its color and texture pattern is specifically shown for classification. Especially, deformable search descriptor, LBPROT_35 is proposed for identifying the pattern of clothing. The proposed method is scale and rotation invariant, so we can obtain even higher detection rate even though the scale and angle of the image changes. In addition, the color classifier with the color space quantization is proposed not to loose color similarity. In simulation, we build database by training a total of 810 images from the clothing images on the internet, and test some of them. As a result, the proposed method shows a good performance as it has 94.4% matching rate while the former Dense-SIFT method has 63.9%.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.6
no.3
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pp.328-337
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2002
Looking at multimedia education contents from a design point of view, the instructor's design model may differ from the child's understanding model due to gap of the instructor's and child's knowledge. This fact implies it impacts the effectiveness of the education contents. The learning efficiency of Korean typography in WBI for children depends on the font-family, line space, font-size, the age of user, the output device such as the monitor, and other various factors. In this paper, we measured and analyzed on readability of Korean typography in WBI for children by reading speed method. The results of experiments show that readability depends on the font-family of typography, age(grade), and sex of children. In detail, "Goolymche" has the shortest time to be read, and girl and the highest grade students of elementary school have shorter time than boy and the lower grade students. Moreover, we consider the elegance of typography in WBI for holding children's interests because they prefer "Yopseoche". We provide some CSSs in WBI for children based on the experimental results, to used in school fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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