KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.412-434
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2023
This study discusses the high-order diffusion method in the wavelet domain. It aims to improve the edge protection capability of the high-order diffusion method using wavelet coefficients that can reflect image information. During the first step of the proposed diffusion method, the wavelet packet decomposition is a more refined decomposition method that can extract the texture and structure information of the image at different resolution levels. The high-frequency wavelet coefficients are then used to construct the edge detection function. Subsequently, because accurate wavelet coefficients can more accurately reflect the edges and details of the image information, by introducing the idea of state weight, a scheme for recovering wavelet coefficients is proposed. Finally, the edge detection function is constructed by the module of the wavelet coefficients to guide high-order diffusion, the denoised image is obtained. The experimental results showed that the method presented in this study improves the denoising ability of the high-order diffusion model, and the edge protection index (SSIM) outperforms the main methods, including the block matching and 3D collaborative filtering (BM3D) and the deep learning-based image processing methods. For images with rich textural details, the present method improves the clarity of the obtained images and the completeness of the edges, demonstrating its advantages in denoising and edge protection.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.1
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pp.47-57
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2019
The end of the 20th century, along with the popularity of new media technology and the rise of new media art, dance as a visual art, and body language art, has the features of more and more rich and changeful. In today's Internet booming new media environment, many different fields, such as film and theater, computer technology, digital art, etc.) with its commonness and characteristics of all kinds of interaction between the creation, produced a new interdisciplinary research with theoretical model. When cross-border interactions between various areas become a hot topic at the same time, the traditional form of dance performances are also seeking new breakthrough. Canada's famous social psychologist McLuhan believes that modern is retrieving lost over a long period of time "overall" feel, return to a feeling of equilibrium. The audience how to have the characteristics of focus on details of visual art back to the "overall" feel worthy of study. At the same time, the new media in today's digital dance teaching in colleges and universities dancing education remains to be perfect and popular, if continue to use the precept of the traditional teaching way blindly, so it is difficult to get from the development of the current domestic dance overall demand. In this paper, the main body is divided into two parts, the first chapter is the study of image device dance performance art, the second chapter is the research of digital dance teaching application system, thus further perspective of media technology to explore dance art crossover practice under the new media environment and mode of transmission.
Social Network Service(SNS) indicates the service to promote mutual friendship built in online focused on social relation between people. While a demand and concern of the service gets higher now more than ever, there are a lack of the approach in aspect of both technology and service still. 'Facebook' is the most famous in the world and the biggest in user number among various social network service. We investigate the key factors of 'Facebook' based on the side of approach both technology and service. We observe the behavior of users who have rich experience on using the social network service to find it. The result of this study reveals that an asynchronous method related to the technology drive to improve a sociality in social media. Furthermore, we find that openness connected with the technology force to intent the closed attribute in service through user observation. It is the unique qualities social media holds. The successful social network service can be expected if social media are developed to concern these factors.
Intensive animal industries create large volumes of nutrient rich effluent, which, if untreated, has the potential for substantial environmental degradation. Aquatic plants in aerobic lagoon systems have the potential to achieve inexpensive and efficient remediation of effluent, and to recover valuable nutrients that would otherwise be lost. Members of the family Lemnaceae (duckweeds) are widely used in lagoon systems, but despite their widespread use in the cleansing of sewage, only limited research has been conducted into their growth in highly eutrophic media, and little has been done to systematically distinguish between different types of media. This study examined the growth characteristics of duckweed in abattoir effluent, and explored possible ways of ameliorating the inhibitory factors to growth on this medium. A series of pot trials was conducted to test the tolerance of duckweed to abattoir effluent partially remediated by a sojourn in anaerobic fermentation ponds, both in its unmodified form, and after the addition of acid to manipulate pH, and the addition of bentonite. Unmodified abattoir effluent was highly toxic to duckweed, although duckweed remained viable and grew sub optimally in media with total ammonia nitrogen (TAN) concentrations of up to 100 mg/l. Duckweed also grew vigorously in effluent diluted 1:4 v/v, containing 56 mg TAN/L and also modified by addition of acid to decrease pH to 7 and by adding bentonite (0.5%).
Intensive animal industries create large volumes of nutrient rich effluent which, if untreated, has the potential for substantial environmental degradationand to recover valuable nutrients that would otherwise be lost. Members of the family Lemnaceae are widely used in lagoon systems, to achieve inexpensive and efficient remediation of effluent. Only limited research has been conducted into their growth in highly eutrophic media and there has been little done to systematically distinguish between different types of media. This study examined the growth characteristics of duckweed in abattoir effluent and explored possible ways of ameliorating the inhibitory factors to growth on this medium. A series of pot trials was conducted to test the tolerance of duckweed to abattoir effluent partially remediated by a sojourn in anaerobic fermentation ponds, both in its unmodified form and after the addition of acid to manipulate pH, and the addition of bentonite. Unmodified abattoir effluent was highly toxic to duckweed, even at dilutions of 3:1. Duckweed remained viable and grew sub-optimally in simplified media with total ammonia nitrogen (TAN) concentrations of up to 100 mg/L. Duckweed grew vigorously in effluent diluted 1:4 v/v, containing 56 mg TAN/L when modified by addition of acid (to decrease pH to 7) and bentonite at 0.5%. The results of this study suggest that bentonite plays an important role in modifying the toxicity of abattoir effluent to duckweed.
Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.
This paper attempts to explore advertising factors that affect TikTok advertising effectiveness by identifying motivations to use a short-form video social media platform, TikTok and further looking at perceptions of and attitudes toward TikTok advertising. The results of in-depth interviews with 20s-30s TikTok users suggest that users are motivated to use TikTok for information and fun. Further, TikTok is characterized as a short-form video, rich contents, and a novel format. Regarding TikTok advertising, the results reveal that usefulness, enjoyment, easiness of advertising skip, sense of closeness, and interaction are significant factors of TikTok advertising. Finally, it is suggested that users respond to the advertising by clicking 'like', writing comments, sharing, clicking 'purchase link'/advertiser's website, and creating user-created contents and so on. These findings theoretically contribute to the literature on social media advertising, and practically offer strategic guidelines for TikTok advertising.
Growth and tropane alkaloids(hyoscyamine and scopolamine) contents were studied in root cultures from Scopolia paruiflora. All excised roots grew well, even without an addition of a growth regulators. Scopolia roots could be divided scopolamine-rich species. Among the culture media, SH medium was the best for tropane alkaloids production from the hairy roots, whereas the growth increased in SH medium. In precusor experiments, feeding of hyoscyamine was promotive for scopolamine formation. Abiotic elicitors made a slightly production promotion effect.
Methane carbon dioxide reforming (MCDR) is a promising way of utilizing greenhouse gas for hydrogen-rich fuel production. Compared with other types of reactors, Compact Reformers (CRs) are efficient for fuel processing. In a CR, a thin solid plate is placed between two porous catalyst layers to enable efficient heat transfer between the two catalyst layers. In this study, the physical and chemical processes of MCDR in a CR are studied numerically with a 2D numerical model. The model considers the multi-component gas transport and heat transfer in the fuel channel and the porous catalyst layer, and the MCDR reaction kinetics in the catalyst layer. The finite volume method (FVM) is used for discretizing the governing equations. The SIMPLEC algorithm is used to couple the pressure and the velocity. Parametrical simulations are conducted to analyze in detail the effects of various operating/structural parameters on the fuel processing behavior.
최근에 있어서 광자기기록 재료의 연구개발은 실용화 단계에 이른 비정질 RE-TM막을 중심으로 하여 내식성, 보호막, 기판재료, 양산기술 향상 등에 촛점이 맞추어져 있다. 한편 장래의 문제로서 일층 고성능화와 보다 생산성이 놓은 재료의 개발이 기대되고 있다. 고성능화를 위해서는 반도체 레이저의 고출력, 단파장화가 가장 효과적이라고 생각되나 이에 맞는 기록재료의 개발연구도 병행되어 져야한다. 기존의 반도체 레이저 범위안에서는 RE-rich의 막을 기록층으로 하고 적당한 재생층을 갖는 2층 막으로 부터 밀도 및 속도의 양면에서 최고의 성능이 얻어지고 있다. 장래 단파장 반도체 레이저가 개발된다면 경희토류를 이용한 막에서 고성능화가 아루어질 것으로 보이며 또한 Pb/Co, Pt/Co등 자성다층막이 RE-TM 재료의 단점을 보완하고 한층 더 고밀도화를 이룩할 수 있는 차세대 광자기기록 재료로 기대를 모으고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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