KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1166-1186
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2022
Artistic font design has become an integral part of visual media. However, without prior knowledge of the font domain, it is difficult to create distinct font styles. When the number of characters is limited, this task becomes easier (e.g., only Latin characters). However, designing CJK (Chinese, Japanese, and Korean) characters presents a challenge due to the large number of character sets and complexity of the glyph components in these languages. Numerous studies have been conducted on automating the font design process using generative adversarial networks (GANs). Existing methods rely heavily on reference fonts and perform font style conversions between different fonts. Additionally, rather than capturing style information for a target font via multiple style images, most methods do so via a single font image. In this paper, we propose a network architecture for generating multilingual font sets that makes use of geometric structures as content. Additionally, to acquire sufficient style information, we employ multiple style images belonging to a single font style simultaneously to extract global font style-specific information. By utilizing the geometric structural information of content and a few stylized images, our model can generate an entire font set while maintaining the style. Extensive experiments were conducted to demonstrate the proposed model's superiority over several baseline methods. Additionally, we conducted ablation studies to validate our proposed network architecture.
많은 생물학적 데이터베이스와 도구들이 네트워크 상에서 이용 가능하다. 데이터베이스와 도구를 효과적으로 활용하면, 비용을 줄이면서 우수한 품질의 분석결과를 얻을 수 있다. 이 논문에서는 서열분석시 관련된 서열을 자동으로 수집하여, 아미노산 서열로 변환하는 도구에서 대해서 소개한다. 개발된 도구는 필요한 서열을 주어진 질의를 기반으로 하나의 DNA 서열 정보와 관련된 서열을 검색하도록 하고, 분석자가 관심 있는 항목을 쉽게 선택하게 하여, 이것을 아미노산 서열로 번역하고, 찾은 ORF를 기반으로 유사한 것을 추천하고, 번역된 ORF 서열과 어울리는 관련된 모든 정보를 검색하는 분석 과정을 자동화한 것이다.
The Mathematics Teaching Efficacy Beliefs Instrument is one of the most popular instruments used to measure elementary preservice teachers' efficacy beliefs in mathematics teaching. The instrument was, however, developed in the United States and is perhaps not appropriate for other cultures. In this study, the instrument was translated into Korean and carefully reviewed by Korean mathematics teacher education professors. Analysis of the review indicated that eight out of the 21 items were appropriate while the others needed to be revised. Items were identified as inappropriate due to awkwardness, multiple meanings, tense disagreements, and vagueness. These items were modified to better fit the Korean context. The instrument was revised with two versions: one for elementary and the other for secondary pre service teachers.
In a modern society, as the architectural materials have become main subject of the interior design expression, their influence on architecture is becoming substantial. There are multiple ways of using architectural materials. The aesthetic value is greatly enhanced by the fact that the architectural materials can be used to create unrestricted and new expression. The modern time is uncertain and rapidly changing. In this era of chaos and diversity, the materialism is being superseded by idealism. Speedy exchange of information among the countries with development of new technology and materials increases the possibility of new expressions. Each new material that adds new value influences on the other art as well as the architecture. These characteristics of new expressions could be viewed as having close relationship with current idealism. Therefore, the study on the expressive trend of architectural materials will provide better understanding and translation on expression of interior design. At this point, this study has a purpose in not only understanding architectural materials but also researching for the characteristics of expression on interior design with consideration of paradigmatic variation in modern times.
Deep learning (DL) models have been widely applied to AI applications such image recognition and language translation with big data. Recently, DL models have becomes larger and more complicated, and have merged together. For the accelerated training of a large-scale deep learning model, model parallelism that partitions the model parameters for non-shared parallel access and updates across multiple machines was provided by a few distributed deep learning frameworks. Model parallelism as a training acceleration method, however, is not as commonly used as data parallelism owing to the difficulty of efficient model parallelism. This paper provides a comprehensive survey of the state of the art in model parallelism by comparing the implementation technologies in several deep learning frameworks that support model parallelism, and suggests a future research directions for improving model parallelism technology.
계통분석을 하는 생물학자들은 관련된 분석대상에 대한 정보를 확보하여 비교분석하기 위해 NCBI 등으로부터 염기서열을 확보하여 아미노산 서열로 변환하는 작업을 수행하게 된다. 많은 서열 데이터에 대해서 데이터베이스로부터 데이터를 검색하고 이를 변환하는 작업을 순차적으로 분석자가 관여하여 작업하는 것이 현재 분석환경이다. 따라서 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해, 관심서열의 등록번호(Accession Number) 리스트를 입력하면 해당 서열에 대항 정보를 NCBI로부터 웹로봇을 통해 자동으로 확보한 다음, 확보된 염기서열 전체를 아미노산 서열로 자동 변환하여 가장 긴 ORF(Open Reading Frame)을 추천해주기 위해 설계된 지능형 다중 염기서열 변환 도구에 대해서 소개한다.
This paper presents a new method which is calculated to use only three vanishing points in order to compute the dimensions of object and its pose from a single image of perspective projection taken by a camera and the problem of recovering 3D models from three vanishing points of box scene. Our approach is to compute only three vanishing points without this information such as the focal length, rotation matrix, and translation from images in the case of perspective projection. We assume that the object can be modeled as a linear function of a dimension vector ν. The input of reconstruction is a set of correspondences between features in the model and features in the image. To minimize each the dimensions of the parameterized models, this reconstruction of optimization can be solved by the standard nonlinear optimization techniques with a multi-start method which generates multiple starting points for the optimizer by sampling the parameter space uniformly.
We implement a system for 3D structure reconstruction from multiple 2D images. It uses geometric primitives such as box, wedge, pyramid, etc, each having translation, rotation, and scale parameters. Primitives are marked on input images with GUI (Graphic User Interface). Lines made by projection of primitives onto an image correspond to marked line segments of the image. Error function is defined by disparity between them and is minimized by downhill simplex method. By assigning relationship between models, the number of parameters to solve can be decreased and the resultant models become more accurate To share variables among other models also reduces computational complexity. Experiments using real images have shown that the proposed method successfully reconstructs 3D structure.
A new local path planning algorithm using DPH (distance profile histogram) is suggested in this paper. The proposed method makes a grid type world map using distance values from multiple ultrasonic sensors and genrates local points through which the mobile robot can avoid obstcles safely. The DPH (distance profile historgram) represents geometrical arrangement of obstacles around the robot in the local polar coordinate system which is assumed to be atached to the robot. To control robot's navigation, a three-layered control structure is adopted. The proposed local path planning algorithm is placed on the top level. And a point-to-point translation controller takes the middle level. The bottom level consists of a velcoity servo and sonar driver modules which take charge of driving physical hardwares. The validity of the propsoed method is demonstated through several experiments.
This study was designed to characterize endotoxin-induced prostaglandin production in primary cultured rat vascular smooth muscle cells (VSMC). The time course for prostaglandin synthesis in lipopolysaccharide (LPS)-stimulated VSMC showed that the maximum production was reached in 12 hours. LPS induced prostaglandin H2 synthase (PGHS) activity in VSMC and the time course profile in the changes of PGHS activity paralleled that of total prostaglandin production. Differential treatment showed that 4 hours' exposure to LPS was enough for the maximum effect on the prostaglandin production and this effect was completely inhibited by the co-treatment of actinomycin D, a transcription inhibitor. These results suggest that LPS effect might be determined within 4 hours. Actinomycin D increased PGHS activity without affecting prostaglandin production if added 4 hours after LPS treatment. On the other hand, cyclogeximide, a translation inhibitor, augmented LPS-induced prostaglandin production if treated during first four hours, but it inhibited LPS-induced PGHS activity regardless of treatment schedule. These results suggest the existence of multiple regulating mechanisms in the LPS-induced prostaglandin synthesis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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