Reliable tracking of moving humans is essential to motion estimation, video surveillance and human-computer interface. This paper presents a new approach to human motion tracking that combines appearance-based and model-based techniques. Monocular color video is processed at both pixel level and object level. At the pixel level, a Gaussian mixture model is used to train and classily individual pixel colors. At the object level, a 3D human body model projected on a 2D image plane is used to fit the image data. Our method does not use inverse kinematics due to the singularity problem. While many others use stochastic sampling for model-based motion tracking, our method is purely dependent on nonlinear programming. We convert the human motion tracking problem into a nonlinear programming problem. A cost function for parameter optimization is used to estimate the degree of the overlapping between the foreground input image silhouette and a projected 3D model body silhouette. The overlapping is computed using computational geometry by converting a set of pixels from the image domain to a polygon in the real projection plane domain. Our method is used to recognize various human motions. Motion tracking results from video sequences are very encouraging.
This study was conducted to enhance the protein quality of wheat flour extrudates with the addition of fish sauce by-products and dried biji. The experimental design was used to determine the optimum ratio of each ingredient. The compositional and functional properties of test extrudate were measured, and these values were applied to the mathematical models. A canonical form and trace plot showed that the influence of each ingredient on the mixture final product. Protein content of extrudate was increased by the addition of the dried biji, and bending failure stress of extrudate became hardened due to interaction effects between dried biji and pacific sand lance sauce by-product. Also, the addition of dried biji decreased ash and salt contents. An optimum formulation was obtained as 15.83 : 44.17 : 40% with numerical and 15.74 : 44.26 : 26.40% with graphical method (pacific sand lance sauce by-product : dried biji : wheat flour). Based on the growth performance, feed conversion efficiency was slightly lower than control group, but the protein content in feed extrudate increased to a large extent compared to that mixed with wet biji.
The optimization of lactic acid fermentation was conducted to produce an old antler fortified with functional ingredients. For the over-production of gamma aminobutyric acid (GABA), the extract of old antlers (OA) was fermented by Lactobacillus plantarum EJ2015 with 0.5% YE, 1.5% glucose, and 3.5% MSG at $30^{\circ}C$ for 7 days. The lactic acid fermented OA showed high viable cell counts of $2.0{\times}10^8CFU/mL$, pH 6.56 and 0.77% acidity after 7 days. Addition of Auricularia auricula-judae (AAJ) enhanced the cell growth of L. plantarum EJ2014, resulting in higher viable cell counts of $2.0{\times}10^9CFU/mL$ and acid production after fermentation for 1 day. In particular, acidity was greatly decreased after fermentation for 3 days and 1.4% GABA was produced by converting efficiently mono sodium glutamate as a substrate. Fermented OA/AAJ mixture indicated the reduced cytotoxicity compared with that of unfermented OA. The fermented OA/AAJ mixture indicated anti-inflammatory effect with less production of NO in microphage cells. The production of NO dropped to $17.75{\mu}M$ at 4 mg/mL, and to $5.58{\mu}M$ at 6 mg/mL old antler after fermentation. Thus, lactic acid fermented OA with AAJ could fortify GABA, probiotics and dietary fiber.
In this study, we tried to establish the best method for fresh blueberry beverage production using enzyme treatment as well as low temperature extraction. During extraction of physiologically functional materials, we used low temperature to prevent nutritional loss by heat. In addition, we investigated optimal blueberry extraction conditions using various enzyme treatments (cellulase, pectinase, cellulase:pectinase (1:1) mixture) to increase extraction efficiency and reduce turbidity. A variety and ratio of enzymes, extraction temperature, extraction time, and shaking speed were considered for the best extraction efficiency rate. We observed high extraction efficiency rates of 85.72-86.55% and 87.06-87.93%, respectively, upon cellulase or pectinase treatment. In addition, a mixture of cellulase:pectinase (1:1) showed an extraction efficiency rate of 86.84-88.14%. The best extraction efficiency rate was observed when crude blueberry was treated at $45^{\circ}C$ (87.91%), for 3 h (87.88%), in a 90 rpm shaker (89.19%). Sugar content and acidity of blueberry extract were not affected by the various treatments. However, total phenolic compounds were detected upon pectinase treatment (18.62 mg/g). Only fructose and glucose as free sugars were found in all samples regardless of treatments and extraction conditions.
The guide line of the SFRC mix design was not established, and the convenience of the practical application on the spot is not so good. In this paper, hence, the program which is optimized to result the mix proportion by the flexural strength and toughness, was developed to apply to SFRC on the practical spot. This program could minimize the number of trial mixes and get an economical and appropriate mixture. In addition, the theoretical background on which the program is based, will be the basis of the embodied method to mixing SFRC. Additionally, new algorithm, in this paper, was used to develop the mix proportioning program of SFRC. The new algorithm is the Harmony Search which is the heuristic method mimicking the improvisation of music players, Musical performances seek a best state determined by aesthetic estimation, as the optimization algorithms seek a best state determined by objected function value. And, it was developed the program about single fiber reinforced concrete, beside to the hybrid fiber reinforced concrete that two kinds of steel fibers, which have the different geometry, was reinforced. This will be able to keep the world trend to study, hence, offers the basis of the next research about hybrid fiber reinforced concrete.
The search for natural antioxidants as alternatives to synthetic products is growing. Microalgae have emerged as a source of natural antioxidants with significant and diverse health-promoting properties. In this study, the effects of hot-water extraction conditions on total polyphenol compounds (TPC) production were investigated for lipid extracted microalgae (LEA). In order to enhance the polyphenol productivity, the extraction variables including solvents, temperature, time and ethanol concentration were optimized. The results showed hot-water extraction provided a higher extraction efficiency than the organic solvents and extraction at high temperatures showed a better extraction efficiency. While hot-water extract showed a higher extraction efficiency compared to 98% ethanol extraction, the mixture of water and ethanol (40:60 v/v) showed the highest production of polyphenols. The maximum polyphenols of 3.35 mg GAE (gallic acid equivalent)/g DM were obtained at the optimized extraction time of 10 min, $100^{\circ}C$ and 40% ethanol, respectively. Although Tetraselmis KCTC 12236BP was preprocessed by hexane to remove lipid for bio-diesel production, the results showed LEA contains relatively high level of polyphenols compared to untreated microalgae which can be used in the production of value-added materials. The predictions obtained from the developed Peleg's model were compared with the experimental data under the same operating conditions. The predicted and experimental data were consistent, indicating the reliability of the model.
Tortillas were prepared using rice and wheat flour. The experimental design incorporated thee independent variables(rice, wheat flour and moisture content) producing 14 samples of different proportions of each variable for each tortilla. The following were analysed using Design Expert 6 to unveil the influences of these variables on tensile strength and color(L, a, b). Results indicated that tensile strength increased with increasing rice and wheat flour content, however, decreased with increasing moisture content. Lighteness(L), of the tortilla increased with increased rice content whereas yellowness(b) increased with increased wheat flour content. The model suggests that tensile strength and color(L, a, b) in tortillas are highly correlated(SD Comment - give correlation coefficient and p-value). As well, the numerical optimization method suggests that the ratio of wheat flour to rice flour to moisture content which maximizes the three responses(tensile strenth, L and b) is 18.26 : 33.92 : 39.24%, 28.15 : 25.77 : 37.50%.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.503-509
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2019
The demand for smaller, faster, and multi-functional mobile devices in increasing at a rapidly increasing rate. In response to these trends, Stacked Chip Scale Package (SCSP) is used widely in the assembly industry. A film type adhesive called die attach film (DAF) is used widely for bonding chips in SCSP. The DAF requires high flowability at high die attachment temperatures for bonding chips on organic substrates, where the DAF needs to feel the gap depth, or for bonding the same sized dies, where the DAF needs to penetrate bonding wires. In this study, the mixture design of experiment (DOE) was performed for three raw materials to obtain the optimized DAF recipe for low elastic modulus at high temperature. Three components are acrylic polymer (SG-P3) and two solid epoxy resins (YD011 and YDCN500-1P) with different softening points. According to the DOE results, the elastic modulus at high temperature was influenced greatly by SG-P3. The elastic modulus at $100^{\circ}C$ decreased from 1.0 MPa to 0.2 MPa as the amount of SG-P3 was decreased by 20%. In contrast, the elastic modulus at room temperature was dominated by YD011, an epoxy with a higher softening point. The optimized DAF recipe showed approximately 98.4% pickup performance when a UV dicing tape was used. A DAF crack that occurred in curing was effectively suppressed through optimization of the cure accelerator amount and two-step cure schedule. The imizadole type accelerator showed better performance than the amine type accelerator.
The objective of this study was to evaluate the present conventional selection program of a swine nucleus farm and compare it with a new selection strategy employing genomic enhanced breeding value (GEBV) as the selection criteria. The ZPLAN+ software was employed to calculate and compare the genetic gain, total cost, return and profit of each selection strategy. The first strategy reflected the current conventional breeding program, which was a progeny test system (CS). The second strategy was a selection scheme based strictly on genomic information (GS1). The third scenario was the same as GS1, but the selection by GEBV was further supplemented by the performance test (GS2). The last scenario was a mixture of genomic information and progeny tests (GS3). The results showed that the accuracy of the selection index of young boars of GS1 was 26% higher than that of CS. On the other hand, both GS2 and GS3 gave 31% higher accuracy than CS for young boars. The annual monetary genetic gain of GS1, GS2 and GS3 was 10%, 12%, and 11% higher, respectively, than that of CS. As expected, the discounted costs of genomic selection strategies were higher than those of CS. The costs of GS1, GS2 and GS3 were 35%, 73%, and 89% higher than those of CS, respectively, assuming a genotyping cost of $120. As a result, the discounted profit per animal of GS1 and GS2 was 8% and 2% higher, respectively, than that of CS while GS3 was 6% lower. Comparison among genomic breeding scenarios revealed that GS1 was more profitable than GS2 and GS3. The genomic selection schemes, especially GS1 and GS2, were clearly superior to the conventional scheme in terms of monetary genetic gain and profit.
Deep learning method, which is one of the most famous machine learning algorithms, has proven its applicability in various applications and is widely used in digital signal processing. However, it is difficult to apply deep learning technology to IoT devices with limited CPU performance and memory capacity, because a large number of training samples requires a lot of memory and computation time. In particular, if the Arduino with a very small memory capacity of 2K to 8K, is used, there are many limitations in implementing the algorithm. In this paper, we propose a method to optimize the ELM algorithm, which is proved to be accurate and efficient in various fields, on Arduino board. Experiments have shown that multi-class learning is possible up to 15-dimensional data on Arduino UNO with memory capacity of 2KB and possible up to 42-dimensional data on Arduino MEGA with memory capacity of 8KB. To evaluate the experiment, we proved the effectiveness of the proposed algorithm using the data sets generated using gaussian mixture modeling and the public UCI data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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