Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.205-214
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2012
The main thing that IT operation managers consider is protecting assets of corporation from system failure and disaster. Therefore, this research proposed a backup system for a disaster recovery. Previous backup method is that if database update occurs, this record is saved in redo log, and if the size of record file is over than expected, this file is saved in archive log in order. Thus, it is possible to occur errors of data loss from the process of data backup which change in real time while changes of database occur. Suggested backup system is back redo log up to database of transaction log in real time, and back a record that can be omitted from previous backup method up to archive log. When recover the data, it is possible to recover redo log in real time online, and it minimizes data loss. Also, throughout multi thread processing method data recovery is performed and it is designed that system performance is improved. To verify stability of backup system CPN(Coloured Petri Net) is introduced, and each step of backup system is displayed in diagram form, and th e stability is verified based on the definition and theorem of CPN.
Example-based super resolution(EBSR) is a method to reconstruct high-resolution images by learning patch-wise correspondence between high-resolution and low-resolution images. It can reconstruct a high-resolution from just a single low-resolution image. However, when it is applied to a text image whose font type and size are different from those of training images, it often produces lots of noise. The primary reason is that, in the patch matching step of the reconstruction process, input patches can be inappropriately matched to the high-resolution patches in the patch dictionary. In this paper, we propose a new patch matching method to overcome this problem. Using an image observation model, it preserves the correlation between the input and the output images. Therefore, it effectively suppresses spurious noise caused by inappropriately matched patches. This does not only improve the quality of the output image but also allows the system to use a huge dictionary containing a variety of font types and sizes, which significantly improves the adaptability to variation in font type and size. In experiments, the proposed method outperformed conventional methods in reconstruction of multi-font and multi-size images. Moreover, it improved recognition performance from 88.58% to 93.54%, which confirms the practical effect of the proposed method on recognition performance.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.677-685
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2018
In construction, schedule management is the basic but important step, for the effective schedule management, the preparation of the reasonable schedule table should be prioritized. In the design stage, the optimal construction period can be selected through comparison of various conditions and construction methods considering weather conditions and site characteristics. But, At the planning phase, it is difficult to select the effective method and calculate the proper construction period by the basic data(D/B) analysis. In this paper, the construction method considering characteristics of each type and conditions of existing city was selected. For the reasonable duration calculation, we analyzed the unit schedule for RC method for open type and Shield TBM method for tunnel type. The normal project duration of construction assuming of 1,200m of extension and every 200m of ventilation was prepared by integrating each unit schedule. It was analyzed that it took 893 days for the open type and 616 days for the tunnel type. The results of this study will help to make type selection and normal project duration more easily in the planning phase. If it is linked to the design stage, it will be easy to estimate the process and construction cost.
This paper is a study of the changing nature of software for virtual Cyborg self and the virtual body that occur in the game from a philosophical point of view. Looking broadly, the cyborg concept refers to the combination of man and machine. Specifically, there is a hardware cyborg organism to combine human and restoration of machine In addition, there is software cyborg by electronic the human brain of converting a virtual body. Virtual games are cases software-Cyborg applied. In the game , There seems to have characteristics of virtual body and ego that different from general cyborg meaning. To analyze the features, I applied the concept of software-cyborg of Hans morabek and the multiple selves in cyberspace properties of Kim Sun-Hee. generally, software cyborg cloning the brain type tended to invalidate the body due to the nature of the virtual world. But If you look at third-person's view and the game character that made from real actors, it is pursuing the realism of photographic images and it stressed the need for a virtual body in order to maintain the psychological identity of the player. And, The game player crosses the eight characters to choose while completing the mission. This is a big role in the reality ego leads to the desired final ending with the selection and experience to be experienced as self-replication to multiple. These cyber multi-ego looks for an active and positive features compared to the multi-ego in the real world and highlights the advantages of the software cyborg. Game The characteristics of the final result varies depending on the selection of the player. The life and death of a friend is determined by the relationship between the characters friendship. In this case, the virtual self is empirically through trial and error, moral, and try to select the desired setting the standard for intuitive and self own choice. Also It can be fused to the knowledge of multiple selves as one step is formed by a high spiritual introspection. This process is a positive interpretation of the world and their own forms of mental reflection through self-overcoming human, Nietzsche is said that the process is Wibeomenswi.
This paper presents an automatic method to detect and count the cells from microorganism images based on mobile environments. Cell counting is an important process in the field of biological and pathological image analysis. In the past, cell counting is done manually, which is known as tedious and time consuming process. Moreover, the manual cell counting can lead inconsistent and imprecise results. Therefore, it is necessary to make an automatic method to detect and count cells from biological images to obtain accurate and consistent results. The proposed multi-step cell counting method automatically segments the cells from the image of cultivated microorganism and labels the cells by utilizing topological analysis of the segmented cells. To improve the accuracy of the cell counting, we adopt watershed algorithm in separating agglomerated cells from each other and morphological operation in enhancing the individual cell object from the image. The system is developed by considering the availability in mobile environments. Therefore, the cell images can be obtained by a mobile phone and the processed statistical data of microorganism can be delivered by mobile devices in ubiquitous smart space. From the experiments, by comparing the results between manual and the proposed automatic cell counting we can prove the efficiency of the developed system.
Ye-Eun, Lee;Seung-Hwa, Han;Dong-Gyu, Lee;Ho-Joon, Kim
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.1
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pp.51-58
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2023
In this paper, we propose an organ segmentation technique for the automatic extraction of medical diagnostic indicators from X-ray images. In order to calculate diagnostic indicators of heart disease and spinal disease such as VHS(vertebral heart scale) and Cobb angle, it is necessary to accurately segment the thoracic spine, carina, and heart in a chest X-ray image. A deep neural network model in which the high-resolution representation of the image for each layer and the structure converted into a low-resolution feature map are connected in parallel was adopted. This structure enables the relative position information in the image to be effectively reflected in the segmentation process. It is shown that learning performance can be improved by combining the OCR module, in which pixel information and object information are mutually interacted in a multi-step process, and the channel attention module, which allows each channel of the network to be reflected as different weight values. In addition, a method of augmenting learning data is presented in order to provide robust performance against changes in the position, shape, and size of the subject in the X-ray image. The effectiveness of the proposed theory was evaluated through an experiment using 145 human chest X-ray images and 118 animal X-ray images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.10
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pp.123-132
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2023
Git's commit messages manage the history of source changes during project progress or operation. By utilizing this historical data, project risks and project status can be identified, thereby reducing costs and improving time efficiency. A lot of research related to this is in progress, and among these research areas, there is research that classifies commit messages as a type of software maintenance. Among published studies, the maximum classification accuracy is reported to be 95%. In this paper, we began research with the purpose of utilizing solutions using the commit classification model, and conducted research to remove the limitation that the model with the highest accuracy among existing studies can only be applied to programs written in the JAVA language. To this end, we designed and implemented an additional step to standardize source change data into natural language using GPT. This text explains the process of extracting commit messages and source change data from Git, standardizing the source change data with GPT, and the learning process using the DistilBERT model. As a result of verification, an accuracy of 91% was measured. The proposed model was implemented and verified to ensure accuracy and to be able to classify without being dependent on a specific program. In the future, we plan to study a classification model using Bard and a management tool model helpful to the project using the proposed classification model.
Exploratory data analysis is the process of observing and understanding data collected from various sources to identify their distributions and correlations through their structures and characterization. This process can be used to identify correlations among conditioning factors and select the most effective factors for analysis. This can help the assessment of landslide susceptibility, because landslides are usually triggered by multiple factors, and the impacts of these factors vary by region. This study compared two stages of exploratory data analysis to examine the impact of the data exploration procedure on the landslide prediction model's performance with respect to factor selection. Deep-learning-based landslide susceptibility analysis used either a combinations of selected factors or all 23 factors. During the data exploration phase, we used a Pearson correlation coefficient heat map and a histogram of random forest feature importance. We then assessed the accuracy of our deep-learning-based analysis of landslide susceptibility using a confusion matrix. Finally, a landslide susceptibility map was generated using the landslide susceptibility index derived from the proposed analysis. The analysis revealed that using all 23 factors resulted in low accuracy (55.90%), but using the 13 factors selected in one step of exploration improved the accuracy to 81.25%. This was further improved to 92.80% using only the nine conditioning factors selected during both steps of the data exploration. Therefore, exploratory data analysis selected the conditioning factors most suitable for landslide susceptibility analysis and thereby improving the performance of the analysis.
Denitrification in streams is of great importance because it is essential for amelioration of water quality and accurate estimation of $N_2O$ budgets. Denitrification is a major biological source or sink of $N_2O$, an important greenhouse gas, which is a multi-step respiratory process that converts nitrate ($NO_3{^-}$) to gaseous forms of nitrogen ($N_2$ or $N_2O$). In aquatic ecosystems, the complex interactions of water flooding condition, substrate supply, hydrodynamic and biogeochemical properties modulate the extent of multi-step reactions required for $N_2O$ flux. Although water flow in streambed and residence time affect reaction output, effects of a complex interaction of hydrodynamic, geomorphology and biogeochemical controls on the magnitude of denitrification in streams are still illusive. In this work, we built a two-dimensional water flow channel and measured $N_2O$ flux from channel sediment with different bed geomorphology by using static closed chambers. Two independent experiments were conducted with identical flume and geomorphology but sediment with differences in dissolved organic carbon (DOC). The experiment flume was a circulation channel through which the effluent flows back, and the size of it was $37m{\times}1.2m{\times}1m$. Five days before the experiment began, urea fertilizer (46% N) was added to sediment with the rate of $0.5kg\;N/m^2$. A sand dune (1 m length and 0.15 m height) was made at the middle of channel to simulate variations in microtopography. In high- DOC experiment, $N_2O$ flux increases in the direction of flow, while the highest flux ($14.6{\pm}8.40{\mu}g\;N_2O-N/m^2\;hr$) was measured in the slope on the back side of the sand dune. followed by decreases afterward. In contrast, low DOC sediment did not show the geomorphological variations. We found that even though topographic variation influenced $N_2O$ flux and chemical properties, this effect is highly constrained by carbon availability.
Northeast Asia including China, Japan, Mongolia, Russia, DPRK and ROK, is a geographically close region that falls under the same environmental influence. Recently the region is not only facing serious domestic environmental problems with rapid economic growth, but also confronted with transboundary environmental problems and associated conflicts between countries. Unfortunately, Northeast Asia lacks a solid environmental management system among countries to deal with transboundary and other environmental issues. Transboundary Environmental Impact Assessment (TEIA) can, therefore, be one of the essential systematic measures in which environmental problems between countries would be negotiated. However, it would be necessary to have an indepth discussion of what we have to do first for implementing TEIA system in the region, and how to operate it while customizing each Northeast Asian country with different EIA system and socioeconomic circumstance. All these cannot be decided in a short time, and we need to invest enough time for discussing and considering them from various aspects. Recently, the Korean government declared "Eurasia Initiative". The initiative proposes important developing projects and ultimately plans to build a peaceful community throughout Eurasia based on comprehensive cooperation. The initiative aims to increase exchanges in transportation, energy and agricultural sectors to achieve the goals. In this regard, implementing TEIA in Northeast Asia is urgently needed and we have to prepare the strategy for introducing TEIA mechanism. Based on the results of 10 year experience on TEIA projects conducted since 2004, we suggest double-track approaches for developing TEIA mechanism. We continuously need to make an effort to establish a regional TEIA mechanism that all countries legally join, and simultaneously we also have to prepare a process to carry out TEIA for upcoming projects based on bi- or multi-lateral agreements. Practical solutions such as conducting pilot TEIA with relevant countries and developing TEIA guideline for the region could be the first step.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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