Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.3
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pp.217-223
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2014
With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.
The shoulder is the most flexible joint in human body, so many people suffer from the shoulder pain. In order to improve medical care about shoulder muscle disease, Myofascial Pain Syndrome(M.P.S) is compared with the oriental medical theory. The findings of this study are as follows; 1. Myofascial Pain Syndrome(M.P.S) is the sensory, motor, and autonomic symptoms caused by myofascial trigger points. For the objectivity of the oriental medical theory, practical application is necessary. 2. The meridian and meridian-muscle of the shoulder is su-sam-yang(手三陽), su-sam-um(手三陰). Meridian-muscle theory is similar to anatomical muscle and myofascia. 3. There is similarity in the trigger point and Ashi(阿是)-point, taut band and palpable tender-point(硬結), referred pain and Hangki(行氣). In this study, myofacial pain syndrome is similar to the oriental medical theory. If myofacial pain syndrome is applicated in treatment, the cure of shoulder pain and objectivity of the oriental medical theory is improved.
Park Jong Ick;Jeong Jinhee;Lee Young-Soo;Kang Yong Tae
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.17
no.4
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pp.318-324
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2005
The objectives of this paper are to study the heat transfer characteristics on enhanced surfaces, to develop experimental correlations of friction factor and Nusselt number, and to provide a guideline for optimum operation conditions at low temperature boiling for practical refrigeration applications. The working fluid (water, EG $30\%$) flows inside the enhanced tube and R134a boils on the outer surface. Two different types of Turbo-B tubes (Tube I and Tube II) are tested in the present study. The results show that Tube I gives a higher heat transfer coefficient with higher friction factor than Tube II. The present study provided experimental correlations for friction factor and heat transfer coefficient with error bands of ${\pm}5\%\;and\;{\pm}\;15\%$, respectively.
Facing a mature domestic market and the challenges of the global consumer market, retailers in Taiwan are in pursuit of international development strategies for increasing its market opportunities as one of its key growth strategies. In the global market, the Chinese market becomes Taiwan retailers' main international development milestone due to its similarity of language, culture and historical background with China. Therefore, this research uses case study method based on Eclectic paradigm (Dunning 1981) to explore the various advantages of a Taiwanese children's clothing retailer Les Enphants, which include ownership advantage, internalization advantage, and location advantage. These advantages in turn demonstrate rationales behind Les Enphants' internationalization necessity (Why to Go), selecting China as an expansion target (Where to Go), and management and operation strategies implemented in China (How to Go). Our study highlights a successful entry and expansion model of the Taiwanese children clothing retailer, and may have solid contribution to the practical application of internationalization strategy theory.
For a building with a dominant windward wall opening, the wind-induced internal pressure response can be described by a second-order non-linear differential equation. However, there are two ill-defined parameters in the governing equation: the inertial coefficient $C_I$ and the loss coefficient $C_L$. Lack of knowledge of these two parameters restricts the practical use of the governing equation. This study was primarily focused on finding an accurate reference value for $C_I$, and the paper presents a systematic investigation of the factors influencing the inertial coefficient for a wind-tunnel model building including: opening configuration and location, wind speed and direction, approaching flow turbulence, the model material, and the installation method. A numerical model was used to simulate the volume deformation under internal pressure, and to predict the bulk modulus of an experimental model. In considering the structural flexibility, an alternative approach was proposed to ensure accurate internal volume distortions, so that similarity of internal pressure responses between model-scale and full-scale building was maintained. The research showed 0.8 to be a reasonable standard value for the inertial coefficient.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.1
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pp.213-231
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2014
Existing image search systems allow users to search images by keywords, or by example images through content-based image retrieval (CBIR). On the other hand, users might learn more relevant textual information about an image from its text captions or surrounding contexts within documents or Web pages. Without such contexts, it's difficult to extract semantic description directly from the image content. In this paper, we propose an annotation watermarking system for users to embed text descriptions, and retrieve more relevant textual information from similar images. First, tags associated with an image are converted by two-dimensional code and embedded into the image by discrete wavelet transform (DWT). Next, for images without annotations, similar images can be obtained by CBIR techniques and embedded annotations can be extracted. Specifically, we use global features such as color ratios and dominant sub-image colors for preliminary filtering. Then, local features such as Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) descriptors are extracted for similarity matching. This design can achieve good effectiveness with reasonable processing time in practical systems. Our experimental results showed good accuracy in retrieving similar images and extracting relevant tags from similar images.
Nationalism endorses a collective movement to establish an authentic position in the international cultural and political arena. Arguably the dialectic of nationalism and geopolitics bears a reassuring similarity to the philosophical lineage going back, at least, to Hegelian dialectic of universality and particularity. This dialectic platform has been concerned with sustaining, among other things, the dynamics between the universal and the particular. In practical terms, nationalism prompts increased sensitivity to socio-political pressures coming from abroad to cancel the national particularity into geopolitical, so-called universal, anonymity. Drawing suggestively from psychoanalysis, Lacanian ethics in particular, this discussion articulates the ethics of nationalism. Recounting Kantian self-determination as a reference point for responsible morality, Lacan suggests the problematics of desire as an alternative index for ethics. As individual desire flows from the unfathomable abyss of misrecognition, Lacanian ethics dissuade individuals to unlearn the fantasy that their own real desire, a residue produced by the Symbolic process, can be satisfied with that very socio-cultural Symbolic. Subjecting nationalism to Lacanian implications, Zizek illuminates nationalism as a small screening object which obscures as much as displays the circuits to the individual desire. Psychoanalytic ethics addresses that the ethical base should be found upon the particular, individual, real desire. As far as the nationalist cause also puts emphasis upon particularity rather than universality, nationalism is logically positioned to exert reflective efforts on empowering its constitutive individuals. Lacanian ethics persuades us to challenge the universal claim and to work through to regenerate nationalism in presenting its final contribution towards individual particularities.
Tools for detecting cross-language clones usually compare abstract-syntax-tree representations of source code, which lacks scalability. In order to compare large source code to a practical level, we need a similarity checking technique that works on a token level basis. In this paper, we define common tokens that represent all tokens commonly used in programming languages of different paradigms. Each source code of different language is then transformed into the list of common tokens that are compared. Experimental results using exEyes show that our proposed method using common tokens is effective in detecting cross-language clones.
Zooplankton biomass is essential for understanding the quantitative structure of lake food webs and for the functional assessment of biotic interactions. In this study, we aimed to propose a biomass (dry weight) estimation method using the body length of cyclopoid copepods. These copepods play an important role as omnivores in lake zooplankton communities and contribute significantly to biomass. We validated several previously proposed estimation equations against direct measurements and compared the suitability of prosomal length versus total length of copepods to suggest a more appropriate estimation equation. After comparing the regression analysis results of various candidate equations with the actual values measured on a microbalance-using the coefficient of variation, mean absolute error, and coefficient of determination-it was determined that the Total Length-DW exponential regression equation [W=0.7775×e2.0183L; W (㎍), L (mm)] could be used to calculate biomass with higher accuracy. However, considering practical issues such as the morphological similarity between species and genera of copepods and the limitations of classifying copepodid stages, we derived a general regression equation for the pooled copepod community rather than a species-specific regression equation.
With the rapid development of artificial intelligence technology, various techniques have been developed to extract meaningful information from unstructured text data which constitutes a large portion of big data. Over the past decades, text mining technologies have been utilized in various industries for practical applications. In the field of business intelligence, it has been employed to discover new market and/or technology opportunities and support rational decision making of business participants. The market information such as market size, market growth rate, and market share is essential for setting companies' business strategies. There has been a continuous demand in various fields for specific product level-market information. However, the information has been generally provided at industry level or broad categories based on classification standards, making it difficult to obtain specific and proper information. In this regard, we propose a new methodology that can estimate the market sizes of product groups at more detailed levels than that of previously offered. We applied Word2Vec algorithm, a neural network based semantic word embedding model, to enable automatic market size estimation from individual companies' product information in a bottom-up manner. The overall process is as follows: First, the data related to product information is collected, refined, and restructured into suitable form for applying Word2Vec model. Next, the preprocessed data is embedded into vector space by Word2Vec and then the product groups are derived by extracting similar products names based on cosine similarity calculation. Finally, the sales data on the extracted products is summated to estimate the market size of the product groups. As an experimental data, text data of product names from Statistics Korea's microdata (345,103 cases) were mapped in multidimensional vector space by Word2Vec training. We performed parameters optimization for training and then applied vector dimension of 300 and window size of 15 as optimized parameters for further experiments. We employed index words of Korean Standard Industry Classification (KSIC) as a product name dataset to more efficiently cluster product groups. The product names which are similar to KSIC indexes were extracted based on cosine similarity. The market size of extracted products as one product category was calculated from individual companies' sales data. The market sizes of 11,654 specific product lines were automatically estimated by the proposed model. For the performance verification, the results were compared with actual market size of some items. The Pearson's correlation coefficient was 0.513. Our approach has several advantages differing from the previous studies. First, text mining and machine learning techniques were applied for the first time on market size estimation, overcoming the limitations of traditional sampling based- or multiple assumption required-methods. In addition, the level of market category can be easily and efficiently adjusted according to the purpose of information use by changing cosine similarity threshold. Furthermore, it has a high potential of practical applications since it can resolve unmet needs for detailed market size information in public and private sectors. Specifically, it can be utilized in technology evaluation and technology commercialization support program conducted by governmental institutions, as well as business strategies consulting and market analysis report publishing by private firms. The limitation of our study is that the presented model needs to be improved in terms of accuracy and reliability. The semantic-based word embedding module can be advanced by giving a proper order in the preprocessed dataset or by combining another algorithm such as Jaccard similarity with Word2Vec. Also, the methods of product group clustering can be changed to other types of unsupervised machine learning algorithm. Our group is currently working on subsequent studies and we expect that it can further improve the performance of the conceptually proposed basic model in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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