Kim, Heeyoung;Kim, Dongmin;Ryu, Gihwan;Hong, Hotak
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.230-235
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2022
This study is to select an optimal object detection algorithm for designing a self-checkout counter to improve the inconvenience of payment systems for products without existing barcodes. To this end, a performance comparison analysis of YOLO v2, Tiny YOLO v2, and the latest YOLO v5 among deep learning-based object detection algorithms was performed to derive results. In this paper, performance comparison was conducted by forming learning data as an example of 'donut' in a bakery store, and the performance result of YOLO v5 was the highest at 96.9% of mAP. Therefore, YOLO v5 was selected as the artificial intelligence object detection algorithm to be applied in this paper. As a result of performance analysis, when the optimal threshold was set for each donut, the precision and reproduction rate of all donuts exceeded 0.85, and the majority of donuts showed excellent recognition performance of 0.90 or more. We expect that the results of this paper will be helpful as the fundamental data for the development of an automatic payment system using AI self-service technology that is highly usable in the non-face-to-face era.
To commonly apply the ${\ulcorner}$Measurement parameter for housewives for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ in Korea and Japan, the current study conducted to confirm the relationship between recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband and mental health after reviewing the appropriateness of the parameter. For the statistical analysis, 829 married Korean women in D city and 1,302 Japanese women in S city having children before entering a school were subjected for the study. For reviewing the appropriateness of the parameter, the simultaneous factor analysis that adopted the structural equation modeling was used. As the result of the analysis, 10 categories of factor structural model comprising the ${\ulcorner}$Recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ resulted with the secondary model which sets of ${\ulcorner}$Recognition for emotional support${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$Recognition for instrumental support${\lrcorner}$ and ${\ulcorner}$Recognition for information support${\lrcorner}$ as the primary factor and ${\ulcorner}$Recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ as the secondary factor, and the model was found to be appropriate for the data in Korea and Japan. The result is considered to prove the constructs validity of ${\ulcorner}$Recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ parameter. In addition, the relationship between ${\ulcorner}$Recognition of a housewife for rearing-related supports of a husband${\lrcorner}$ and mental health(GHQ) was reviewed by using multiple indicator model, and found the similarity of Korean and Japanese data. The scores measured by using the above parameter resulted to show high relationship with educational level of housewife, family configuration, and number of children.
Recently the use of whispered speech has increased due to mobile phone and the necessity of whispered speech recognition is increasing. So various feature vectors, which are mainly used for speech recognition, are applied to their HMMs, normal speech models, whispered speech models, and integrated models with normal speech and whispered speech so as to find out suitable recognition system for whispered speech. The experimental results of recognition test show that the recognition rate of whispered speech applied to normal speech models is too low to be used in practical applications, but separate whispered speech models recognize whispered speech with the highest rates at least 85%. And also integrated models with normal speech and whispered speech score acceptable recognition rate but more study is needed to increase recognition rate. MFCE and PLCC feature vectors score higher recognition rate when applied to separate whispered speech models, but PLCC is the best when a lied to integrated models with normal speech and whispered speech.
Purpose The purpose of this paper is to observe the relative priorities of importances among IT services for Smart tourism as well as the relative priorities of importances among ways for developing the IT Services. Design/methodology/approach AHP analysis model was designed with 3 layers in order to recognize the relative importances priorities of IT services and the ways developing the IT services in Smart tourism. The factors in the top layer consist of Pre-trip IT services, During-trip IT services and Post-trip IT services. The lower factors in second layer of the Pre-trip IT services consists of Tourism information search, Online reservation and Price comparison. The lower factors of the During-trip IT services consists of Context recognition, Virtual Reality and Drone Application. The lower factors of the Post-trip IT services consists of Interactive Sharing and Tagging. The factor of third layer, the ways of developing the IT services consist of Company leading, University leading and Industry-University Collaboration. The structural questionnaire based on the AHP analysis model was designed and used to survey experts in IT and tourism areas. The collected data by the question investigation was analyzed by AHP analysis technique. Findings The importance priority of During-trip IT service was highest among in the three type IT services of tourism life cycle. The importance priority of Price comparison service was highest among IT services for Pre-trip. The importance priority of the Context recognition service was highest among IT services for During-trip. The Interactive sharing service was highest among IT services for Post-trip. It would be confirmed for the IT service development ways of Company leading to be suitable for most of the It services, such as Tourism information search, Online reservation, Price comparison, Context recognition, Virtual reality, Drone application, Interactive sharing.
The administration of Korean local governments in charge of natural disaster management and manmade disaster management has been completely or partially integrated to the fire fighting headquarters since 1990's. Therefore the relationship between the fire fighters and the regular officers has been more important. So in this study, I made a questionnaire about management ability, rescue activities, disaster, business efficiency of the disaster management organization. And then I did a question research to the comparison analysis of recognition between fire fighter and regular officers of Seoul disaster management organization. As a result of the comparative analysis of understanding, there is a meaningful difference among facilities of management ability, man-made disaster of disaster, business cooperation and business connection of business efficiency. Through the comparison analysis of recognition, I tried to present the improvement of Seoul disaster management organization.
Kim, Eui-Gyeong;Kim, Dong-Hyeon;Kim, Hyeon-Geun;Kim, Seong-Ju
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.96
no.4
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pp.494-501
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2007
There has been a conflict over the use of private forest in Mt. Jiri National Park among the stakeholders. Therefore, the purpose of this study is to define each stakeholders' recognition difference about value and conflict of Mt. Jiri National Park and find the possibility of creating agreement point for solving conflict. For the purpose, the study performs factor analysis on the value of national park and conflict factor and abbreviates them to 4 factors respectively. The study classifies and compares the recognition difference among the stakeholders with t-test and Duncan multiple comparison. The result of this study is that village residents, Korea Forest Service and local autonomy share the same recognition about the value of national park but National Park has different recognition. Regarding the conflict, National Park, Korea Forest Service and local autonomy share the same recognition but village residents have different recognition. Regarding the organization of conference as a direction to solve conflict and its reason, all of the stakeholders share the same recognition. It is necessary to adopt clear standard for the use of forest and apply the different execution of regulation to each area.
Many AR (Augmented Reality) applications have been interested in a marker-less tracking since the tracking methods give camera poses without attaching explicit markers. In this paper, we propose a new marker-less page recognition and tracking algorithm for an AR book application such as DigilogBook. The proposed method only requires orthogonal images of pages, which need not to be trained for a long time, and the algorithm works in real-time. The page recognition is done in two steps by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptors and the comparison evaluation function. And also, the method provides real-time tracking with 25fps ~ 30fps by separating the page recognition and the frame-to-frame matching into two multi-cores. The proposed algorithm will be extended to various AR applications that require multiple objects tracking.
The k-Nearest Neighbor classifier that does not require a training phase is appropriate for a variable number of classes problem like face recognition, Recently distance metric learning methods that is trained with a given data set have reported the significant improvement of the kNN classifier. However, the performance of a distance metric learning method is variable for each application, In this paper, we focus on the face recognition and compare the performance of the state-of-the-art distance metric learning methods, Our experimental results on the public face databases demonstrate that the Mahalanobis distance metric based on PCA is still competitive with respect to both performance and time complexity in face recognition.
The purpose of this thesis is to study recognition and attitude between teachers and students about school environmental education. The data for this study were collected by administering interviews with seven hundred sixty three teachers and one thousand six hundred fifty six students, and make comparison between these teachers and students recognition and attitude for the environmental education by use of research are as follows. The conclusion of this research are as follows. First, In the study of teachers and students recognition and attitudes about environmental education, though they are interested in it, they lack in knowledge and ability to solve real environmental problems. Also, environmental education tends to be dealt with indifferently and formally because of the burden of entrance examination and lack of material concerned. Second, the recognition and attitude of the teacher-student group about the school environmental education have meaningful difference in each region. The suggestions for the improvement of the environmental education based on these conclusions are as follows. First, the more efficient methods and materials of the school environmental education must be developed in order that students may understand the complex property of the environment and at the same time have the ability to improve the environmental quality. Second, the cooperating system of environmental education including the teacher- student- student's parents' should be established in order to develop the recognition and attitudes for the environment. And also for teachers group to get the more professional leadership about environmental education, government' support is needed.
Mugshot face images, routinely collected by police, usually contain both frontal and profile views. Existing automated face recognition methods exploited mugshot databases by enlarging the gallery with synthetic multi-view face images generated from the mugshot face images. This paper, instead, proposes to match the query arbitrary view face image directly to the enrolled frontal and profile face images. During matching, the 3D face shape model reconstructed from the mugshot face images is used to establish corresponding semantic parts between query and gallery face images, based on which comparison is done. The final recognition result is obtained by fusing the matching results with frontal and profile face images. Compared with previous methods, the proposed method better utilizes mugshot databases without using synthetic face images that may have artifacts. Its effectiveness has been demonstrated on the Color FERET and CMU PIE databases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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