Jun-Hyuk, Yoo;Jwa-Kyoung, Sung;Deogratius, Luyima;Taek-Keun, Oh;Jaesung, Cho
Korean Journal of Agricultural Science
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v.48
no.4
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pp.891-897
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2021
There is a need for a technology that can quickly and accurately analyze soil carbon contents. Existing soil carbon analysis methods are cumbersome in terms of professional manpower requirements, time, and cost. It is against this background that the present study leverages the soil physical properties of color and water content levels to develop a model capable of predicting the carbon content of soil sample. To predict the total carbon content of soil, the RGB values, water content of the soil, and lux levels were analyzed and used as statistical data. However, when R, G, and B with high correlations were all included in a multiple regression analysis as independent variables, a high level of multicollinearity was noted and G was thus excluded from the model. The estimates showed that the estimation coefficients for all independent variables were statistically significant at a significance level of 1%. The elastic values of R and B for the soil carbon content, which are of major interest in this study, were -2.90 and 1.47, respectively, showing that a 1% increase in the R value was correlated with a 2.90% decrease in the carbon content, whereas a 1% increase in the B value tallied with a 1.47% increase in the carbon content. Coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE) methods were used for regression verification, and calibration samples showed higher accuracy than the validation samples in terms of R2 and MAPE.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.9
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pp.335-344
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2018
The power model is needed to handle the power consumption of mobile AMOLED display at the software level. However, the existing studies to generate the power model have required the experimental environment and equipment for the power measurement activity. In addition, the combination of RGB values used for modeling was imprudent and small, so it was difficult to reflect the mutual influence between the RGB values into the model. To solve these problems, we propose an RGB color space partitioning method, which is used to prudently sample the combinations of the RGB values based on the color or the power. We also propose a process for generating a mapping table composed of . We analyzed the characteristics of the samples generated according to the proposed partitioning methods, taking into account the color and the power, and generated the mapping table for the AMOLED display. Furthermore, we confirmed the reusability of the mapping table by utilizing one mapping table multiple times in evaluating different power models. These mapping tables are provided to researchers and can be used to generate and evaluate power models without power measurement activities.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1259-1259
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2001
Meat becomes brown and rancid during storage in the refrigerator and display in the case. Color changes, metmyoglobin formation and lipid oxidation are the important problems in the transportation / distribution of meat and retail display. The freshness of meat is determined by the sense of vision and smell. Since conventional method determining lipid oxidation is time consuming and destructive (it needs to homogenize meat with reagents, filtrate, time for reaction and read optical density using spectroscopy), more rapid and nondestructive technical tools are desired. The objective of this work was to evaluate near-infrared spectroscopy as an analytical tool for determining meat color, metmyoglobin formation and lipid oxidation. in beef, pork and chicken. Semitendinosus and longissimus thoracis muscles from six beef steers, biceps femoris and longissimus thoracis muscles from twelve LWD crossbred pigs, and superficial pectoral muscles from twenty-four broilers were used. About a 5-cm diameter and 1-cm thick sample (20.0g) was cut from the muscle and placed on plastic foam, over-wrapped with PVC film, and displayed under flourescent lights at 4 degrees C. during 10 days for beef and pork or 4 days for chicken. The spectra was measured by NIR systems Model 5500 Spectrophotometer using fiber optic scan at range of 400 - 1100 nm. Data were recorded at 2 nm intervals and 10 scans / 10 sec were averaged for every sample. Data obtained were saved as log 1/Re, where Re is the reflectance energy, and then mathematically transformed to second derivatives to reduce effects of differences in particle size. $L^{*}$, $a^{*}$ and $b^{*}$, and metmyoglobin formation were determined by conventional spectrophotometer using the integrating sphere unit. 2-Thiobarbituric acid reactive substances (TBARS) were measured for lipid oxidation. A multiple linear regression was used to find the equation which would best fit the data. The number of wavelengths used in the equation was selected based on the fewer number compared to the increasing multiple correlation and Decreasing standard error. (omitted)
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.8
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pp.1537-1545
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2016
In real time video sequence, object segmentation and tracking method are actively applied in various application tasks, such as surveillance system, mobile robots, augmented reality. This paper propose a robust object tracking method. The background models are constructed by learning the initial part of each video sequences. After that, the moving objects are detected via object segmentation by using background subtraction method. The region of detected objects are continuously tracked by using the HSV color histogram with particle filter. The proposed segmentation method is superior to average background model in term of moving object detection. In addition, the proposed tracking method provide a continuous tracking result even in the case that multiple objects are existed with similar color, and severe occlusion are occurred with multiple objects. The experiment results provided with 85.9 % of average object overlapping rate and 96.3% of average object tracking rate using two video sequences.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.4
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pp.328-336
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2012
In this paper, we propose a robust fingertip extraction and extended Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) based robust hand gesture recognition for natural human-like HRI (Human-Robot Interaction). Firstly, for efficient and rapid hand detection, the hand candidate regions are segmented by the combination with robust $YC_bC_r$ skin color model and haar-like features based adaboost. Using the extracted hand candidate regions, we estimate the palm region and fingertip position from distance transformation based voting and geometrical feature of hands. From the hand orientation and palm center position, we find the optimal fingertip position and its orientation. Then using extended CAMSHIFT, we reliably track the 2D hand gesture trajectory with extracted fingertip. Finally, we applied the conditional density propagation (CONDENSATION) to recognize the pre-defined temporal motion trajectories. Experimental results show that the proposed algorithm not only rapidly extracts the hand region with accurately extracted fingertip and its angle but also robustly tracks the hand under different illumination, size and rotation conditions. Using these results, we successfully recognize the multiple hand gestures.
Background extraction is an important technique to find the moving objects in video surveillance system. This paper proposes a new on-line background extraction method for color video using vector order statistics. In the proposed method, using the fact that background occurs more frequently than objects, the vector median of color pixels in consecutive frames Is treated as background at the position. Also, the objects of current frame are consisted of the set of pixels whose distance from background pixel is larger than threshold. In the paper, the proposed method is compared with the on-line multiple background extraction based on Gaussian mixture model(GMM) in order to evaluate the performance. As the result, its performance is similar or superior to the method based on GMM.
In this paper it is investigated that the visual elements of preference which influence the visual preference for bench. "What color of bench is preferred when the location is the same\ulcorner" Started from those questions, the elements of preference which influence the visual preference for bench is investigated. In this research, a equal standard mark system is applied for the evaluation of visual elements of preference and then the relationship between the visual preference and the elements of preference are examined by the method of multiple regression analysis. The result of primary factor analysis from the visual evaluation in this paper will affect visual preference of the bench in urban park. Thus, the result of this study will contribute to development of urban parks for the maximum satisfaction of park visitors supplying necessary information for a resting place planning and design. It will provide a useful management guide of urban park facilities to prepare a strategic management plan of the benches from the users point of view. Especially, to know the correct preference of people, which will be provided by the evaluation of visual preference to bench will be the key to rest place planning.
This study has established the GUI design elements of mobile phones as color, text, layout, graphic icon, and video, under the purpose of exploring the relevance between such elements and brand preference among senior citizens. To accomplish the objective, a model and hypotheses were established, which were tested through a multiple regression analysis. The findings are as follows. First, when the statistical significance was examined by GUI design element of mobile phones, the following results were obtained: Color, text, layout, graphic icon, and video were statistically significant at the significance level given, indicating that such elements all affect brand preference. Second, the relative influence of GUI design elements of mobile phones on brand preference was revealed in the following order: text, color, video, graphic icon, layout. It indicates that boosting the brand preference of senior citizens for mobile phones requires considering 'text' and 'color' first before any other element. In addition, as the influence of 'text' and 'color' becomes greater, the brand preference also becomes higher.
In order to identify the factors responsible for the recent drastic increase of imported apparel in Korea, an attempt was made to determine the variables influencing the purchasing behavior of imported and domestic apparel and forecast the purchasing intention with the use of Fishbein & Ajzen's behavioral intention model including both attitude and subjective norm. Based on literature review, the empirical study was conducted using the questionnaire for 900 college women and high school girls living in Seoul. Descriptive statistics, t-test, paired-t test, multiple regression analysis, and correlation analysis were made of 771 returned questionnaires using SAS program. The results were as follows : First, the results of assessing both their attitudes toward imported and domestic apparel and their subjective norms were shown to be different. Second, there was a difference in the attributes that had an effect on their attention to buy imported and domestic apparel. Third, those respondents having a preference for imported apparel were most highly influenced by color and price. While those respondents showing a preference for domestic apparel were most highly influenced by materials and comfortableness. Fourth, the validity of the prediction value of their buying intention was confirmed as it was shown to be more than coreelation coefficien r=0.65. In conclusion, 1) it was proved that both attitude and subjective norm were the important variables that could predict the consumer's purchasing intention, 2) since competitiveness in color and materials and brand influencing the consumer's purchase of and preference for domestic apparel relatively lagged behind in comparison with that of imported apparel, the domestic apparel business enterprise will have to make a greater effort to develop differentiated color, material and prestigious brand so as to enhance competitiveness with imported apparel.
Meat quality comprises a set of key traits such as pH, meat color, water-holding capacity, tenderness and marbling. These traits are complex because they are affected by multiple genetic and environmental factors. The aim of this study was to investigate the molecular genetic basis underlying nine meat quality-related traits in a Yorkshire pig population using a genome-wide association study (GWAS) and subsequent biological pathway analysis. In total, 45,926 single nucleotide polymorphism (SNP) markers from 543 pigs were selected for the GWAS after quality control. Data were analyzed using a genome-wide efficient mixed model association (GEMMA) method. This linear mixed model-based approach identified two quantitative trait loci (QTLs) for meat color (b*) on chromosome 2 (SSC2) and one QTL for shear force on chromosome 8 (SSC8). These QTLs acted additively on the two phenotypes and explained 3.92%-4.57% of the phenotypic variance of the traits of interest. The genes encoding HAUS8 on SSC2 and an lncRNA on SSC8 were identified as positional candidate genes for these QTLs. The results of the biological pathway analysis revealed that positional candidate genes for meat color (b*) were enriched in pathways related to muscle development, muscle growth, intramuscular adipocyte differentiation, and lipid accumulation in muscle, whereas positional candidate genes for shear force were overrepresented in pathways related to cell growth, cell differentiation, and fatty acids synthesis. Further verification of these identified SNPs and genes in other independent populations could provide valuable information for understanding the variations in pork quality-related traits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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