As the interest and the importance of environmental protection increases rapidly, the environment considers to be not only the item that requires a control and a duty fundamental element but the fundamental element to enhance the internection icompetitiveness n so. Along with the collapse of the foreign trade barrier and the quality improvement of a customer's life qu life of a an object is shortened liforder to sectsfy the customer's lemands and as the result of it quaother critical issues rmparding the waste treatment and recasles are now thought to be momentou onlyaddition to the issue of the greenhou e gases reduction that is considered as one of me q issues among many internection ienvironmental issues. To keep up the pace with the environmental flow qube notd countries have nlreal iput their attempts to solve this environmental problems through a number of rmpulactios and acctios and they have showed a great concern for it as it is an internection iproblem that they should aasroaeronlythe aspect of not just a compan isr a country but of the wte e globn ivillage. Sueroenvironmental flow alemaned the logistic stratmpy of a compan iand it brought up the demand for the reverse logistics in a supply chain. For the reason above, the concept of reverse logistics and classification, the comparison with any similar concepts and its necessity are studied in this research through the theoretical consideration and the current state of the reverse logistics is organized in this research by acknowledging the domestic development process and the properties regarding the recycles of resources. In addition, the way to apply to the nation was investigated by comparing with the environmentalism development process, the reverse logistics policies and examples of advanced countries in logistics. The research proposed building of intimate cooperative system between a shipper and logistic service provider for the reverse logistics throughout the whole supply chain, the financial support, amendment of regulations, support Eco-friendly logistic technology development and the propagation, effective logistic system development and others and it is expected to bring a significant meaning to the reverse logistic policy and operation later on.
The article herein suggested a compound repository and a descriptive method to develop a compound knowledge process. A data target saved in a compound knowledge repository suggested in this article includes all compound knowledge meta data and digital resources, which can be divided into the three following factors according to the purpose: user roles, functional elements, and service ranges. The three factors are basic components to describe abstract models of repository. In this article, meta data of compound knowledge are defined by being classified into the two factors. A component stands for the property about a main agent, activity unit or resource that use and create knowledge, and a context presents the context in which knowledge object are included. An agent of the compound knowledge process performs classification, registration, and pattern information management of composite knowledge, and serves as data flow and processing between compound knowledge repository and user. The agent of the compound knowledge process consists of the following functions: warning to inform data search and extraction, data collection and output for data exchange in an distributed environment, storage and registration for data, request and transmission to call for physical material wanted after search of meta data. In this article, the construction of a compound knowledge repository for recommendation system to be developed can serve a role to enhance learning productivity through real-time visualization of timely knowledge by presenting well-put various contents to users in the field of industry to occur work and learning at the same time.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.23
no.2
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pp.171-185
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2012
This study takes note on the need for the consideration of the relationship between the service contents and service space which libraries provide, since at the moment the demands of library users, purpose of using it, etc. gradually become varied. In this study, type classification of public libraries was done focused on the relationship between service contents and service space, targeting Japanese public libraries. Through linking approach between service contents and service space, the analysis of Japanese public libraries' characteristics and type characteristics could be captured. This study has ultimately aimed to prepare for the basic data which will help Korean public libraries to make connection between service contents and service space in the future. The collected service contents and service space had been analyzed by multi-dimensional data analysis methods such as the "Quantification Theory Analysis Type III" and "Cluster Analysis". After characters of libraries were analyzed, the findings of this study show the views such as "the field of information provided, the method of information provision, and the object of service provision." And types of 44 libraries are classified into those which have 6 kinds of characteristics as follows : (1) group-oriented libraries which provide the jobs and employment information, (2) libraries which provide the jobs and employment information through the counselling space, (3) individual-oriented libraries which provide the information of education-related fields, (4) group-oriented libraries which provide the information of education-related fields, (5) libraries which provide information focusing on the counselling space, (6) individual-oriented libraries which focused on the service provision.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.7C
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pp.675-686
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2005
In this paper, we propose an efficient face region detection technique for the content-based video summarization. To segment video, shot changes are detected from a video sequence and key frames are selected from the shots. We select one frame that has the least difference between neighboring frames in each shot. The proposed face detection algorithm detects face region from selected key frames. And then, we provide user with summarized frames included face region that has an important meaning in dramas or movies. Using Bayes classification rule and statistical characteristic of the skin pixels, face regions are detected in the frames. After skin detection, we adopt the projection method to segment an image(frame) into face region and non-face region. The segmented regions are candidates of the face object and they include many false detected regions. So, we design a classifier to minimize false lesion using CART. From SGLD matrices, we extract the textual feature values such as Inertial, Inverse Difference, and Correlation. As a result of our experiment, proposed face detection algorithm shows a good performance for the key frames with a complex and variant background. And our system provides key frames included the face region for user as video summarized information.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.66-80
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2012
It is necessary to normalize spectral image values derived from multi-temporal satellite data to a common scale in order to apply remote sensing methods for change detection, disaster mapping, crop monitoring and etc. There are two main approaches: absolute radiometric normalization and relative radiometric normalization. This study focuses on the multi-temporal satellite image processing by the use of relative radiometric normalization. Three scenes of KOMPSAT-2 imagery were processed using the Multivariate Alteration Detection(MAD) method, which has a particular advantage of selecting PIFs(Pseudo Invariant Features) automatically by canonical correlation analysis. The scenes were then applied to detect disaster areas over Sendai, Japan, which was hit by a tsunami on 11 March 2011. The case study showed that the automatic extraction of changed areas after the tsunami using relatively normalized satellite data via the MAD method was done within a high accuracy level. In addition, the relative normalization of multi-temporal satellite imagery produced better results to rapidly map disaster-affected areas with an increased confidence level.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.9
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pp.2460-2470
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2009
In this study, the parameter extraction for evaluation of the anesthesia depth in each anesthesia stages was conducted. An object of the this experiment study has studied 5 adult patients (mean $\pm$ SD age:$42{\pm}9.13$), ASA classification I and II, undergoing surgery of obstetrics and gynecology. Anaesthesia was maintained with Enflurane. HRV signal was created by R-peak detection algorithm form ECG signal. The HRV data were preprocessing algorithm. It has tried find out the anesthesia parameter which responds the anesthesia events and shows objective anesthesia depth according to anesthesia stage including pre-anesthesia, induction, maintenance, awake and post-anesthesia. In this study, proposed algorithm to analysis the HRV(heart rate variability) signal using wavelet transform in anesthesia stage. Three sorts of wavelet functions applied to PSD. In the result, all of the results were showed similarly. But experiment results of Daubeches 10 is better. Therefore, this parameter is the best parameter in the evaluation of anesthesia stage.
Images from satellites will have 1 to 3 meter ground resolution and will be very useful for analyzing current status of earth surface. An image processing system named GeoWatch with more intelligent image processing algorithms has been designed and implemented to support the detailed analysis of the land surface using high-resolution satellite imagery. The GeoWatch is a valuable tool for satellite image processing such as digitizing, geometric correction using ground control points, interactive enhancement, various transforms, arithmetic operations, calculating vegetation indices. It can be used for investigating various facts such as the change detection, land cover classification, capacity estimation of the industrial complex, urban information extraction, etc. using more intelligent analysis method with a variety of visual techniques. The strong points of this system are flexible algorithm-save-method for efficient handling of large size images (e.g. full scenes), automatic menu generation and powerful visual programming environment. Most of the existing image processing systems use general graphic user interfaces. In this paper we adopted visual program language for remotely sensed image processing for its powerful programmability and ease of use. This system is an integrated raster/vector analysis system and equipped with many useful functions such as vector overlay, flight simulation, 3D display, and object modeling techniques, etc. In addition to the modules for image and digital signal processing, the system provides many other utilities such as a toolbox and an interactive image editor. This paper also presents several cases of image analysis methods with AI (Artificial Intelligent) technique and design concept for visual programming environment.
Sound event detection is one of the research areas to model human auditory cognitive characteristics by recognizing events in an environment with multiple acoustic events and determining the onset and offset time for each event. DCASE, a research group on acoustic scene classification and sound event detection, is proceeding challenges to encourage participation of researchers and to activate sound event detection research. However, the size of the dataset provided by the DCASE Challenge is relatively small compared to ImageNet, which is a representative dataset for visual object recognition, and there are not many open sources for the acoustic dataset. In this study, the sound events that can occur in indoor and outdoor are collected on a larger scale and annotated for dataset construction. Furthermore, to improve the performance of the sound event detection task, we developed a dual CNN structured sound event detection system by adding a supplementary neural network to a convolutional neural network to determine the presence of sound events. Finally, we conducted a comparative experiment with both baseline systems of the DCASE 2016 and 2017.
Currently, the natural monument system of Korea for naming and designation of natural monuments is based on "Chosun Natural Monument Conservation Acts for Treasure, Ancient Landmark, and Natural Beauty" enacted in 1934 during Japanese colonization period. The framework of natural monument system is still in effect, which is pointed out as a problem. The Dangsan forests and Bibo forests are Korean traditional cultural resources representing countryside of Korea. Cultural Heritage Administration follows and relies on the 'Limsu of Chosun' (1938), a report written by a Japanese, for naming and classification of natural monuments. A Dangsan forest at Yesong-ri was named "Yesong-ri evergreen forest" in 1938. They followed the naming system of "evergeen forest" until today. The objective of this study is to review the issues and problems of 'Limsu of Chosun' and natural monument naming system begun during Japanese occupation period, and suggest an alternative to the current situation where naming natural monument accordingly without discretion. Eighteen dangsan forests bibo forests were selected for examination and analysis. The names of the dangsan forests bibo forests were evaluated to find out whether various aspects of the forests are reflected in the name. The study suggests that many forests and old trees designated as natural monument should be named as "~Dangsan forest", "~Dangsan forest Bibo forest", or "~Dangsan tree" with consistency accordingly. The new names will bring a momentum to overcome the limitation of natural monument naming system continued since Japanese occupation period, and also enhance the value of Dangsan forests and Bibo forests as Korean traditional and cultural landscapes.
Recently, many companies improving their management performance by building a powerful brand value which is recognized for trademark rights. However, as growing up the size of online commerce market, the infringement of trademark rights is increasing. According to various studies and reports, cases of foreign and domestic companies infringing on their trademark rights are increased. As the manpower and the cost required for the protection of trademark are enormous, small and medium enterprises(SMEs) could not conduct preliminary investigations to protect their trademark rights. Besides, due to the trademark image search service does not exist, many domestic companies have a problem that investigating huge amounts of trademarks manually when conducting preliminary investigations to protect their rights of trademark. Therefore, we develop an intelligent similar trademark search model to reduce the manpower and cost for preliminary investigation. To measure the performance of the model which is developed in this study, test data selected by intellectual property experts was used, and the performance of ResNet V1 101 was the highest. The significance of this study is as follows. The experimental results empirically demonstrate that the image classification algorithm shows high performance not only object recognition but also image retrieval. Since the model that developed in this study was learned through actual trademark image data, it is expected that it can be applied in the real industrial environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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