Busan is an underdeveloped region in food culture, though it has geographically convenient conditions of location to make good use of marine products from the sea and the river, a variety of grain and vegetables, and forest products. Thus, in this research, I studied the traditional and local native foods of Busan, focusing on there origins and the backgrounds of their development. There are many traditional and local native foods in Busan, Pajun, Macguli, Jaechupguk, Gupoguksoo and etc. For the development of food culture of Busan, We will keep researching its traditional and local native foods and try to form a new pattern of food culture, making the adventage of an international trading city.
Kim, Yunyoung;Moon, Jin Seok;Choi, Sun Mi;Jang, Eunsu
Journal of Korean Medicine for Obesity Research
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v.16
no.1
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pp.1-10
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2016
Objectives: The purpose of this study was to develop Russian version of Korean obese pattern identification questionnaire (KOPIQ) and classify the pattern of Uzbekistan obese patients. Methods: This study was conducted from 10 September 2014 to 10 December 2014 in Korea-Uzbekistan Oriental Hospital. The KOPIQ was translated to Russian language with the help of local expert in Russia and Korean Medicine. The patients who visited obese clinic in hospital were guided to join this study and informed consent was obtained. The inclusion criteria was >$23kg/m^2$ in body mass index. The Cronbach's alpha was used for it's inter consistency reliability and the KOPIQ result was compared with the experts one. Results: The Russian version of KOPIQ was developed. The 103 patient (25 males, 78 females; average age 57.2 years) joined in this study. The Cronbach's alpha of questionnaire was 0.787~0.883 according to individual pattern. The agreement rate of pattern Identification between local expert and KOPIQ was 13%. This developed questionnaire was realized as web version, which could be easily used in Uzbekistan. Conclusions: The Russian version of KOPIQ is developed in this study with suitable reliability. Further study is needed for KOPIQ to be applied in Uzbekistan with high validity.
This paper presents a method of DCT-based illuminant compensation to enhance the accuracy of face recognition under an illuminant change. The basis of the proposed method is that the illuminant is generally located in low-frequency components in the DCT domain. Therefore, the effect of the illuminant can be compensated by controlling the low-frequency components. Moreover, a directional high-order local pattern descriptor is used to detect robust features in the case of face motion. Experiments confirm the performance of the proposed algorithm got up to 95% when tested using a real database.
Automatic facial expression recognition has many potential applications in different areas of human computer interaction. However, they are not yet fully realized due to the lack of an effective facial feature descriptor. In this paper, we present a new appearance-based feature descriptor, the local directional pattern (LDP), to represent facial geometry and analyze its performance in expression recognition. An LDP feature is obtained by computing the edge response values in 8 directions at each pixel and encoding them into an 8 bit binary number using the relative strength of these edge responses. The LDP descriptor, a distribution of LDP codes within an image or image patch, is used to describe each expression image. The effectiveness of dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis and AdaBoost, is also analyzed in terms of computational cost saving and classification accuracy. Two well-known machine learning methods, template matching and support vector machine, are used for classification using the Cohn-Kanade and Japanese female facial expression databases. Better classification accuracy shows the superiority of LDP descriptor against other appearance-based feature descriptors.
Jung, Woong Kyung;Lee, Tae Hwan;Ahn, Yong Hak;Chae, Ok Sam
Convergence Security Journal
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v.14
no.7
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pp.9-15
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2014
In this paper, we proposed a new LDP code to solve a previous LDP code's problem and can include a face-color information. To include the face-color information, we developed various methods reducing the existing LDP code and analyzed the results. A new LDP code is represented by 6-bits different from the previous LDP code To adapt to a noise and environmental changes effectively and include 2-bits face-color information. The result shows better recognition rates of face and facial-expression than the existing methods effectively.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.9
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pp.868-874
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2007
This paper proposes an efficient partial matching system and representation by using a region-based method for 2D image, and we applied to an extraction of the ROI(Region of Interest) according to its matching score. The matching templates consist of the global pattern and the local one. The global pattern can make it by using region-based relation between center region and its rest regions in an object. And, the local pattern can be obtained appling to the same method as global, except relation between objects. As the templates can be normalized, we use this templates for extraction of ROI with invariant to size and position. And, our system operates only one try to match, due to normalizing of region size. To use our system for searching and examining if it's the ROI by evaluating the matching function, at first, we are searching to find candidate regions with the global template. Then, we try to find the ROI among the candidates, and it works this time by using the local template. We experimented to the binary and the color image respectively, they showed that the proposed system can be used efficiently for representing of the template and the useful applications, such as partially retrievals of 2D image.
Background/Objective: The survival and recurrence pattern of the patients with primary cancer of the external auditory canal was evaluated. Materials & Methods: Seventeen patients with primary cancer of the external auditory canal from 2002 to 2013 was analyzed retrospectively. Overall survival, recurrence free survival, local recurrence free survival and distant metastasis free survival was calculated by Kaplan-Meyer's method. Results: Five year overall survival rate, 5 year recurrence free survival rate, 5 year local recurrence free survival rate and 5 year distant metastasis free survival rate were 49.3% 54.9%, 64.7% and 69.6% respectively. The recurrence pattern is different to the pathologic type, squamous cell carcinoma or adenoid cystic carcinoma. The patients with squamous cell carcinoma showed local recurrence and the patients with adenoid cystic carcinoma showed distant metastasis mainly. Conclusion: Primary cancer of external auditory canal showed different clinical course depend on the pathologic diagnosis.
Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.
Background subtraction from video data is one of the most important task in various realtime machine vision applications. In this paper, a new scheme for background subtraction based on the hexagonal pixel sampling is proposed. Generally it has been found that hexagonal spatial sampling yields smaller quantization errors and remarkably improves the understanding of connectivity. We try to apply the hexagonally sampled image to the LBP based non-parametric background subtraction algorithm. Our scheme makes it possible to omit the bilinear pixel interpolation step during the local binary pattern generation process, and, consequently, can reduce the computation time. Experimental results revealed that our approach based on hexagonal spatial sampling is very efficient and can be utilized in various background subtraction applications.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.11
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pp.73-79
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2009
In this paper, a method is proposed that enhances the performance of the facial expression recognition using template matching of Local Binary Pattern(LBP) histogram. In this method, the face image is segmented into blocks, and the LBP histogram is constructed to be used as the feature of the block. Block dissimilarity is calculated between a block of input image and the corresponding block of the model image. Image dissimilarity is defined as the weighted sum of the block dissimilarities. In conventional methods, the block weights are assigned by intuition. In this paper a new method is proposed that optimizes the weights from training samples. An experiment shows the recognition rate is enhanced by the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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