KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.1
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pp.13-20
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2016
In this paper, we propose an object recognition system that can effectively find out its category, its instance name, and several attributes from the color and depth images of an object with hierarchical feature learning. In the preprocessing stage, our system transforms the depth images of the object into the surface normal vectors, which can represent the shape information of the object more precisely. In the feature learning stage, it extracts a set of patch features and image features from a pair of the color image and the surface normal vector through two-layered learning. And then the system trains a set of independent classification models with a set of labeled feature vectors and the SVM learning algorithm. Through experiments with UW RGB-D Object Dataset, we verify the performance of the proposed object recognition system.
Objects Internet-based healthcare services provide healthcare and healthcare services, including measurement of user's vital signs, diagnosis and prevention of diseases, through a variety of object internet devices. However, there is a problem that new security vulnerability can occur when inter-working with the security weakness of each element technology because the internet service based on the object Internet provides a service by integrating various element technologies. In this paper, we propose a user privacy protection model that can securely process user's healthcare information from a third party when delivering healthcare information of users using wearable equipment based on IoT in a mobile environment to a server. The proposed model provides attribute values for each healthcare sensor information so that the user can safely handle, store, and store the healthcare information, thereby managing the privacy of the user in a hierarchical manner. As a result of the performance evaluation, the throughput of IoT device is improved by 10.5% on average and the server overhead is 9.9% lower than that of the existing model.
This study was conducted to investigate quality attributes which could affect foodservice satisfaction by the year (2005, 2008, 2011) and dining area (classroom vs. dining hall) in order to find ways to improve school lunch service and foodservice satisfaction of middle school students. The numbers of those surveyed were 1,103 students in 2005, 1,917 students in 2008, and 1,921 students in 2011. Overall foodservice satisfaction was significantly increased gradually in dining hall food service: $3.29{\pm}1.21$ in 2005, $3.45{\pm}1.00$ in 2008, $3.94{\pm}0.98$ in 2011. In classroom food service, overall foodservice satisfaction was not significantly different between in 2005 ($3.09{\pm}0.97$) and in 2008 ($2.98{\pm}1.02$), but it was significantly increased in 2011 ($4.05{\pm}1.00$). Stepwise multiple regression analysis showed that overall foodservice satisfaction was most affected by the taste of food. The importance of 11 quality attributes except food sanitation and gathering feedback on school meals was significantly increased in 2011 compared with 2005. Food sanitation among 13 attributes was most important attribute in 2005 and 2011. The numbers of quality attributes affecting students' overall foodservice satisfaction were 5 to 7 by year, those attributes were almost identical with attributes which students thought importantly. Therefore, in order to increase the overall foodservice satisfaction of the school lunch service continually, it is recommended to identify the quality attributes that are important to students, and to check their levels of performance in order to overcome their differences.
Since bitmap indices are useful for OLAP queries over low-cardinality data columns, they are frequently used in data warehouses. In many data warehouse applications, the domain of a column tends to be hierarchical, such as categorical data and geographical data. When the domain of a column is hierarchical, hierarchical bitmap index is able to significantly improve the performance of queries with conditions on that column. This strategy, however, has a limitation in that when a large scale hierarchy is used, building a bimamp for each distinct node leads to a large space overhead. Thus, in this paper, we introduce the way to build hierarchical bitmap index on an attribute whose domain is organized into a large-scale hierarchy in space-constrained environments. Especially, in order to figure out space overhead of hierarchical bitmap indices, we propose the cut-selection strategy which divides the entire hierarchy into two exclusive regions.
Recently, research on Society 5.0 has been actively carried out in Japan. The Society 5.0 is used in various areas using IoT sensors. This paper proposes a privacy approach model of multiple approaches to IoT users based on Society 5.0. The proposed model used multiple methods of synchronizing important information of IoT devices with one another in the virtual environment. The proposed model improved the efficiency of IoT information by accumulating the weight of IoT information on a probability-based basis. Further, it improves the accuracy of IoT information by segmenting it so that attribute information is linked to IoT information. As a result of the performance evaluation, the efficiency of IoT devices has improved by an average of 5.6 percent, depending on the number of IoT devices and the number of IoT hub devices. Accuracy has improved by an average of 15.9% depending on information collection and processing.
This study attempts to find the relationship between achievement of environmental industry and development of financial sector by analyzing cross-sectional data for OECD countries. Development of financial industry has a positive effect on environmental industry. Green financing also affects improvement of environmental quality. Demand for environmental quality is positively influenced by GDP per capita, while financial crisis has a bad effect on environmental performance. Government-led green financing in Korea has a major role in the Korean environmental policy for years. While market-oriented green financing improves the efficiency of regulation, government-led green financing may delay internalization of environmental cost due to its subsidizing effect. Further study should include systematic analysis on the scope of green financing and its qualitative attribute and fundamental causality between green financing and environmental improvement.
Recently, various clustering techniques have been studied to efficiently handle data generated by heterogeneous IoT devices. However, existing clustering techniques are not suitable for mobile IoT devices because they focus on statically dividing networks. This paper proposes a probabilistic deep learning-based dynamic clustering model for collecting and analyzing information on IoT devices using edge networks. The proposed model establishes a subnet by applying the frequency of the attribute values collected probabilistically to deep learning. The established subnets are used to group information extracted from seeds into hierarchical structures and improve the speed and accuracy of dynamic clustering for IoT devices. The performance evaluation results showed that the proposed model had an average 13.8 percent improvement in data processing time compared to the existing model, and the server's overhead was 10.5 percent lower on average than the existing model. The accuracy of extracting IoT information from servers has improved by 8.7% on average from previous models.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.6
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pp.1086-1090
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2004
Architecture generation is the first step in the design of software systems. Most of the qualities that the final software system possesses are usually decided at the architecture development stage itself. Thus, if the final system should be usable, testable, secure, high performance, mobile and adaptable, then these qualities or non-functional requirements should be engineered into the architecture itself. In particular, adaptability is emerging as an important attribute required by almost all software systems. The machinery and tools in the remote site surveillance and connects intelligence information machinery and tools at Internet. We need the server which uses different embedded operating system to become private use. With the progress of information-oriented society, many device with advanced technologies invented by many companies. However, the current firmware technologies have many problems to meet such high level of new technologies. In this paper, we have successfully ported linux on an embedded system, which is based on intel Strong ARM SA-1110 processor, then written several network modules for internet-based network devices.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2270-2277
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2016
In modern society, creation and distribution of multimedia contents is being actively conducted. These multimedia information have come out the enormous amount daily, the amount of data is also large enough it can't be compared with past text information. Since it has been increased for a need of the method to efficiently store multimedia information and to easily search the information, various methods associated therewith have been actively studied. In particular, image search methods for finding what you want from the video database or multiple sequential images, have attracted attention as a new field of image processing. Image retrieval method to be implemented in this paper, utilizes the attribute of corner patches based on the corner points of the object, for providing a new method of efficient and robust image search. After detecting the edge of the object within the image, the straight lines using a Hough transformation is extracted. A corner patches is formed by defining the extracted intersection of the straight line as a corner point. After configuring the feature vectors with patches rearranged, the similarity between images in the database is measured. Finally, for an accurate comparison between the proposed algorithm and existing algorithms, the recall precision rate, which has been widely used in content-based image retrieval was used to measure the performance evaluation. For the image used in the experiment, it was confirmed that the image is detected more accurately in the proposed method than the conventional image retrieval methods.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.18
no.1
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pp.17-26
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2017
The total amount of overseas plant orders obtained by Korean construction companies in 2015 decreased by approximately 51% from the previous year. While a chemical plant sector has the highest portion of the plant orders by accounting for 63% of the plant industry, its orders also decreased by approximately 43% in the same year. Recently, plant construction companies in overseas projects have been dominating the engineering sector owing to their advanced technology, experience, and accumulated knowledge. Therefore, measures must be taken to secure the competitiveness of domestic companies in the global plant industry. Especially, productivity management is an important issue to strengthen the national competitiveness with the development of construction technology. As the productivity influences long term growth, we analyze productivity obstacle factors by using the revised IPA, a technique to measure attribute importance and performance. With the identified factors, we suggest improvement plans and measures to enhance productivity of overseas chemical plant projects. This study will help the companies to come up with medium and long term measures by discussing results and implications it provides.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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