International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.1
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pp.134-141
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2003
A major research issue associated with service robots is the creation of an environment recognition system for mobile robot navigation that is robust and efficient on various environment situations. In recent years, intelligent autonomous mobile robots have received much attention as the types of service robots for serving people and industrial robots for replacing human. To help people, robots must be able to sense and recognize three dimensional space where they live or work. In this paper, we propose a three dimensional environmental modeling method based on an edge enhancement technique using a planar fitting method and a neural network technique called "Growing Neural Gas Network." Input data pre-processing provides probabilistic density to the input data of the neural network, and the neural network generates a graphical structure that reflects the topology of the input space. Using these methods, robot's surroundings are autonomously clustered into isolated objects and modeled as polygon patches with the user-selected resolution. Through a series of simulations and experiments, the proposed method is tested to recognize the environments surrounding the robot. From the experimental results, the usefulness and robustness of the proposed method are investigated and discussed in detail.in detail.
The purpose of this study is twofold: (i) to argue the importance of problem solving strategy in education and (m to propose an efficient way to use the problem-solving strategy, which is based on the survey to find out how well elementary school teachers recognize the importance of the strategy. Forty elementary school teachers participated in the survey. The result of the survey shows that they do not use various strategies when they solve problems. It also shows that the rate of wrong answers the teachers get when solving problems is pretty high because they adopt a wrong strategy. It is prerequisite that teachers recognize the importance of the strategy when solving problems and put into practice various strategies in order to help their students improve their problem-solving abilities.
Retroviral integrases insert viral DNA into target DNA. In this process they recognize their own DNA specifically via functional domains. In order to analyze these functional domains, we constructed six chimeric integrases by swapping domains between HIV-1 and HFV integrases, and two point mutants of HFV integrase. Chimeric integrases with the central domain of HIV-1 integrase had strand transfer and disintegration activities, in agreement with the idea that the central domain determines viral DNA specificity and has catalytic activity. On the other hand, chimeric integrases with the central domain of HFV integrase did not have any enzymatic activity apart from FFH that had weak disintegration activity, suggesting that the central domain of HFV integrase was defective catalytically or structurally. However, these inactive chimeras were efficiently complemented by the point mutants (D164A and E200A) of HFV integrase, indicating that the central domain of HFV integrase possesses potential enzymatic activity but is not able to recognize viral or target DNA without the help of its homologous N-terminal and C-terminal domains.
In this paper, we describe a method that can recognize gestures and evaluate the degree of the gestures from sequential gesture images by using Gesture Feature Space. The previous popular methods based on HMM and neural network have difficulties in recognizing the degree of gesture even though it can classify gesture into some kinds. However, our proposed method can recognize not only posture but also the degree information of the gestures, such as speed and magnitude by calculating distance among the position vectors substituting input and model images in parametric eigenspace. This method which can be applied in various applications such as intelligent interface systems and surveillance systems is a simple and robust recognition algorithm.
In patients with a language developmental delay, it is necessary to make a differential diagnosis for autism spectrum disorders (ASDs), specific language impairment, and mental retardation. It is important that pediatricians recognize the signs and symptoms of ASDs, as many patients with language developmental delays are ultimately diagnosed with ASDs. Pediatricians play an important role in the early recognition of ASDs, because they are usually the first point of contact for children with ASDs. A revision of the diagnostic criteria of ASDs was proposed in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, fifth edition (DSM-5) that was released in May 2013. The autism spectrum describes a range of conditions classified as neurodevelopmental disorders in the fifth edition of the DSM. The new diagnostic criteria encompasses previous elements from the diagnosis of autistic disorder, Asperger disorder, childhood disintegrative disorder, and pervasive developmental disorder-not otherwise specified. An additional change to the DSM includes synthesizing the section on social and communication deficits into one domain. In ASD patients, the appropriate behavioral therapies and rehabilitation treatments significantly affect the prognosis. Therefore, this makes early diagnosis and treatment very important. In conclusion, pediatricians need to be able to recognize the signs and symptoms of ASDs and be attentive to them in order to make an early diagnosis and provide treatment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1390-1403
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2016
Facial expression recognition (FER) plays a very significant role in computer vision, pattern recognition, and image processing applications such as human computer interaction as it provides sufficient information about emotions of people. For video-based facial expression recognition, depth cameras can be better candidates over RGB cameras as a person's face cannot be easily recognized from distance-based depth videos hence depth cameras also resolve some privacy issues that can arise using RGB faces. A good FER system is very much reliant on the extraction of robust features as well as recognition engine. In this work, an efficient novel approach is proposed to recognize some facial expressions from time-sequential depth videos. First of all, efficient Local Binary Pattern (LBP) features are obtained from the time-sequential depth faces that are further classified by Generalized Discriminant Analysis (GDA) to make the features more robust and finally, the LBP-GDA features are fed into Hidden Markov Models (HMMs) to train and recognize different facial expressions successfully. The depth information-based proposed facial expression recognition approach is compared to the conventional approaches such as Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Linear Discriminant Analysis (LDA) where the proposed one outperforms others by obtaining better recognition rates.
Kim, Hyeon T.;Choi, Hong L.;Lee, Dae W.;Yoon, Yong C.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.18
no.8
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pp.1194-1198
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2005
A computer vision system was designed and validated to recognize an individual Holstein cattle by processing images of their body patterns. This system involves image capture, image pre-processing, algorithm processing, and an artificial neural network recognition algorithm. Optimum management of individuals is one of the most important factors in keeping cattle healthy and productive. In this study, an image-processing system was used to recognize individual Holstein cattle by identifying the body-pattern images captured by a charge-coupled device (CCD). A recognition system was developed and applied to acquire images of 49 cattles. The pixel values of the body images were transformed into input data comprising binary signals for the neural network. Images of the 49 cattle were analyzed to learn input layer elements, and ten cattles were used to verify the output layer elements in the neural network by using an individual recognition program. The system proved to be reliable for the individual recognition of cattles in natural light.
The export is an important economic growth strategy in South Korea. South Korea is strongly dependant on external trades. Bilateral trade between China and South Korea has been grown rapidly in recent years. The China is now Korea's first-largest trading partner. Thus, the Korea-China Free Trade Agrement (FTA) in South Korea's trade operations is very important. A discussion of Korea-China bilateral FTA commenced in 2004 November. This paper is to recognize the phenomenon of major issued fields in the Korea-China FTA such as a manufacturing, agriculture, customs and seek a negotiation strategy that are summarized as follows. In terms of trade based on manufacturing, it is necessary to divide into a private, general reduction and priority reduction item to recognize whether it is complementary or competitive on the specific industry in the FTA negotiation by using an index regarding supplement and competition of these two countries. In particularly sensitive agricultural field, FTA should be progressed gradually after giving a certain period of time of grace period on the basis of various flexible tariff systems in order to minimize agriculture damage as a result of the rapid growth from import of Chinese agricultural goods.
In this paper, we propose an indoor-space recognition using DNN and super-pixel. In order to recognize the indoor space from the image, segmentation process is required for dividing an image Super-pixel is performed algorithm which can be divided into appropriate sizes. In order to recognize each segment, features are extracted using a proposed method. Extracted features are learned using DNN, and each segment is recognized using the DNN model. Experimental results show the performance comparison between the proposed method and existing algorithms.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.17
no.1
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pp.44-51
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2011
Purpose: Nursing in Korea was started by foreign nurse missionaries. This study was intended to recognize the foreign nurse missionaries contribution with the development of Yonsei nursing education in Korea. Method: This study used an historical study approach. The study target was foreign nurse missionary contributions during 1895~1917. The data was collected from the existing historical nursing studies and Korean Mission Field. Result: Since A.P. Jacobson, the first nurse missionary from the North Mission branch in America in 1895, there were 16 missionaries sent to Korea. Among them, 14 missionaries worked for Severance Hospital Nurse Training School. 7 missionaries served less than 10 years and 5 missionaries stayed in Korea more than 20 years. E.L. Shields served the longest time with 42 years in Korea. They contributed not only in nursing education and services in the hospital, but also public health in the community. Conclusion: Foreign nurse missionaries were a cornerstone for nursing development in Korea. They contributed by not only starting nursing education, but also giving women freedom into Korean society. The historical research regarding foreign nurse missionaries during early 1900s helped to recognize their effort for Korean nursing and society.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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