As the number of single-person households increases, it is not easy to ask for help alone if a single-person household is severely injured in the home. This paper detects abnormal event when members of a single household in the home are seriously injured. It proposes an vision detection algorithm that analyzes and recognizes patterns through videos that are collected based on home CCTV. And proposes audio detection algorithms that analyze and recognize patterns of sound that occur in households based on Smartphones. If only each algorithm is used, shortcomings exist and it is difficult to detect situations such as serious injuries in a wide area. So I propose a fusion method that effectively combines the two algorithms. The performance of the detection algorithm and the precise detection performance of the proposed fusion method were evaluated, respectively.
In this paper, we formed perovskite (CH3NH3PbI3) thin films on glass with wet coating methods, and used various analytical techniques to discuss film thickness, surface roughness, crystallinity, composition, and optical property. The coated semiconductor material has no defects and is uniform, the surface roughness value is very small, and a high absorption rate has been observed in the visible light area. Next, in order to implement the hole shape in the organic-inorganic layer, Samples in the order of a metal mask with holes at regular intervals, a glass coated with a perovskite material, and a magnet were etched with atmospheric pressure plasma equipment. The shape of the hole formed in the perovskite material was analyzed by changing the time. It can be seen that more etching is performed as the time increases. The sample with the longest processing time was examined in more detail, and it was classified into 7 regions by the difference according to the location of the plasma.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.20
no.5
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pp.59-67
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2010
In the paper, we proposed an IM-ACM(Insider Misuse-Access Control Model) for preventing illegal information leakage by insider who exploits his legal rights in the ubiquitous computing environment. The IM-ACM can monitor whether insider uses data rightly using misuse monitor add to CA-TRBAC(Context Aware-Task Role Based Access Control) which permits access authorization according to user role, context role, task and entity's security attributes. It is difficult to prevent information leakage by insider because of access to legal rights, a wealth of knowledge about the system. The IM-ACM can prevent the information flow between objects which have the different security levels using context role and security attributes and prevent an insider misuse by misuse monitor which comparing an insider actual processing behavior to an insider possible work process pattern drawing on the current defined profile of insider's process.
This paper proposes a pre-processing method and a dimensional reduction method in the analysis of shopping carts where there are many correlations between variables when dividing the types of consumers in the agri-food consumer panel data. Cluster analysis is a widely used method for dividing observational objects into several clusters in multivariate data. However, cluster analysis through dimensional reduction may be more effective when several variables are related. In this paper, the food consumption data surveyed of 1,987 households was clustered using the K-means method, and 17 variables were re-selected to divide it into the clusters. Principal component analysis and factor analysis were compared as the solution for multicollinearity problems and as the way to reduce dimensions for clustering. In this study, both principal component analysis and factor analysis reduced the dataset into two dimensions. Although the principal component analysis divided the dataset into three clusters, it did not seem that the difference among the characteristics of the cluster appeared well. However, the characteristics of the clusters in the consumption pattern were well distinguished under the factor analysis method.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.23
no.2
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pp.147-153
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2021
Baekje patterned Pyojihwajomoonkeum is a fabric that expresses Baekje's unique culture possessed by Shosoin(正倉院) in Japan. Reflecting the close exchange relationship with the Chinese Southern Dynasties, these patterns are suitable as good examples to grasp the forms and atmosphere that prevailed during that era. Through the analysis of many pieces, it has been identified that the patterns were unique to Baekje. With an aim to ascertain and restore the original form of Pyojihwajomoonkeum, designs were proposed utilizing Pyojihwajomoonkeum as a form of storyteller clothing that fits the modern sense. Fabric was designed by continuously repeating the colors and patterns of Pyojihwajomoonkeum upward, downward, leftward, and rightward and woven with a Jacquard loom. The fabric woven was dried, processed, and used to make a total of four pieces of storyteller clothing consisting of men's wear, comprising a jeogori and pants, and women's wear comprising a jeogori and skirt. The top jacket was long enough that the hip is covered. It has wide sleeves and linear decorations were attached to the collar, lower edge of sleeve, and bottom hem. The pants are wide legged, the top is wide, and the bottom hem had linear decorations attached. What is the most important when using the original form of a traditional culture is processing the raw materials following cultural traditions to create value. Costumes of an era are the combination of individual elements and represent the culture of that era. Therefore, a consideration of the origin and prevailing ideas of the era must be considered. It is anticipated that this paper will serve as a basis for leading such a process, followed by studies on the utilization of the original form of Baekje culture.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.439-445
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2021
Low-cost, ultra-high-speed cameras, made possible by the development of image sensors and small displays, can be very useful in image processing and pattern recognition. This paper introduces an algorithm that corrects irregular lighting from a high-speed image that is continuously input with a slight time interval, and which then obtains an exposed skin color region that is the area of interest in a person from the corrected image. In this study, the non-uniform lighting effect from a received high-speed image is first corrected using a frame blending technique. Then, the region of interest is robustly obtained from the input high-speed color image by applying an elliptical skin color distribution model generated from iterative learning in advance. Experimental results show that the approach presented in this paper corrects illumination in various types of color images, and then accurately acquires the region of interest. The algorithm proposed in this study is expected to be useful in various types of practical applications related to image recognition, such as face recognition and tracking, lighting correction, and video indexing and retrieval.
Power line signal can show disturbances due to various causes. Typical anomalies are temporary sag/swell of the amplitude, flat topped signal, and harmonic distortions. The disturbances need to be detected and treated properly for the quality of the power signal. In this study, the power disturbances are detected using the inflection points (IP). The inflection points are defined as points where local maxima/minima or the slope changes occur. The power line signal has a fixed IP pattern since it is basically sinusoidal, and it may have additional inflection points if there is any disturbance. The disturbance is detected by comparing the IP patterns between the normal signal and distorted signal. In addition, by defining a cost function, the time instant where the disturbance happens can be decided. The computer simulation shows that the proposed method is useful for the detection of various disturbances. The simple sag or swell signal only shows the amplitude changes at the detected inflection points. However, the flat top signal and harmonically distorted signal produce additional inflection points and large values in the cost function. These results can be exploited for the further processing of disturbance classification.
Recently, many human activity recognition(HAR) researches using smartphone sensor data have been studied. HAR can be utilized in various fields, such as life pattern analysis, exercise measurement, and dangerous situation detection. However researches have been focused on recognition of basic human behaviors or efficient battery use. In this paper, exercising activities performed indoors and outdoors were defined and recognized. Data collection and pre-processing is performed to recognize the defined activities by SVM, random forest and gradient boosting model. In addition, the recognition result is determined based on voting class approach for accuracy and stable performance. As a result, the proposed activities were recognized with high accuracy and in particular, similar types of indoor and outdoor exercising activities were correctly classified.
Li, Dong;Yin, Ling;Wang, Sai;Zuo, Chen;Chen, Dezhi
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.10
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pp.3587-3594
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2022
A distributed high-speed data acquisition and monitoring system for the RF negative ion source at Huazhong University of Science and Technology (HUST) is developed, which consists of data acquisition, data forwarding and data processing. Firstly, the data acquisition modules sample physical signals at high speed and upload the sampling data with corresponding absolute-time labels over UDP, which builds the time correlation among different signals. And a special data packet format is proposed for the data upload, which is convenient for packing or parsing a fixed-length packet, especially when the span of the time labels in a packet crosses an absolute second. The data forwarding modules then receive the UDP messages and distribute their data packets to the real-time display module and the data storage modules by PUB/SUB-pattern message queue of ZeroMQ. As for the data storage, a scheme combining the file server and MySQL database is adopted to increase the storage rate and facilitate the data query. The test results show that the loss rate of the data packets is within the range of 0-5% and the storage rate is higher than 20 Mbps, both acceptable for the HUST RF negative ion source.
Thanks to the competition of AlphaGo and Sedol Lee, machine learning has received world-wide attention and huge investments. The performance improvement of computing devices greatly contributed to big data processing and the development of neural networks. Artificial intelligence not only imitates human beings in many fields, but also seems to be better than human capabilities. Although humans' creation is still considered to be better and higher, several artificial intelligences continue to challenge human creativity. The quality of some creative outcomes by AI is as good as the real ones produced by human beings. Sometimes they are not distinguishable, because the neural network has the competence to learn the common features contained in big data and copy them. In order to confirm whether artificial intelligence can express the inherent characteristics of different arts, this paper proposes a new neural network model called Humming. It is an experimental model that combines vgg16, which extracts image features, and DeepJ's architecture, which excels in creating various genres of music. A dataset produced by our experiment shows meaningful and valid results. Different results, however, are produced when the amount of data is increased. The neural network produced a similar pattern of music even though it was a different classification of images, which was not what we were aiming for. However, these new attempts may have explicit significance as a starting point for feature transfer that will be further studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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