A flow field around a disc in an optical disc drive is invested using numerical methods. The high-speed rotating disc induces a strong flow field around the disc, which causes the pressure distribution on the surfaces of the disc. The pressure difference between the upper and the lower surfaces causes the deformation of the disc. In the first part of this study, flow fields around a rotating disc and a stationary wall are investigated using a similarity solution method, in order to identify the effect of the distance between the disc and the wall on the pressure distribution on the surfaces of the disc. In the second part, flow field in a slim-type optical disc drive is studied using a commercial code in order to consider the effect of the vortices generated by the local geometry of the drive.
The purpose of this study is to develop an automatic algorithm for vessel segmentation in X-Ray angiogram using Random Forest (RF). The proposed algorithm is composed of the following steps: First, the multiscale hessian-based filtering is performed in order to enhance the vessel structure. Second, eigenvalues and eigenvectors of hessian matrix are used to learn the RF classifier as feature vectors. Finally, we can get the result through the trained RF. We evaluated the similarity between the result of proposed algorithm and the manual segmentation using 349 frames, and compared with the results of the following two methods: Frangi et al. and Krissian et al. According to the experimental results, the proposed algorithm showed high similarity compared to other two methods.
Ship's collision avoidance is a skill that masters of merchant marine vessels have acquired through years of experience and that makes them feel at ease to guide their ship out from danger quickly compared to inexperienced officers. Case based reasoning (CBR) uses the same technique in solving tasks that needs reference from variety of situations. CBR can render decision-making easier by retrieving past solutions from situations that are similar to the one at hand and make necessary adjustments in order to adapt them. In this paper, we propose to utilize the advantages of CBR in a support system for ship's collision avoidance while using fuzzy algorithm for its retrieval of similar navigational situations, stored in the casebase, thus avoiding the cumbersome tasks of creating a new solution each time a new situation is encountered. There will be two levels within the Fuzzy-CBR. The first level will identify the dangerous ships and infer the new case. The second level will retrieve cases from casebase and adapt the solution to solve for the output. While CBR's accuracy depends on the efficient retrieval of possible solutions to be adapted from stored cases, fuzzy algorithm will improve the effectiveness of solving the similarity to a new case at hand.
Ship's collision avoidance is a skill that masters of merchant marine vessels have acquired through years of experience and that makes them feel at ease to guide their ship out from danger quickly compared to inexperienced officers. Case based reasoning(CBR) uses the same technique in solving tasks that needs reference from variety of situations. CBR can render decision-making easier by retrieving past solutions from situations that are similar to the one at hand and make necessary adjustments in order to adapt them. In this paper, we propose to utilize the advantages of CBR in a support system for ship's collision avoidance while using fuzzy algorithm for its retrieval of similar navigational situations, stored in the casebase, thus avoiding the cumbersome tasks of creating a new solution each time a new situation is encountered. There will be two levels within the Fuzzy-CBR. The first level will identify the dangerous ships and index the new case. The second level will retrieve cases from casebase and adapt the solution to solve for the output. While CBR's accuracy depends on the efficient retrieval of possible solutions to be adapted from stored cases, fuzzy algorithm will improve the effectiveness of solving the similarity to a new case at hand.
The purpose of this study was to identify beauty influencer attributes on Instagram and their impact on product attitude and purchase intention and on influential difference between micro and mega influencers. The survey was conducted using a consumer survey method with a questionnaire, and the subjects of the survey were 506 women in their 20s and 30s using Instagram. The results of the study are as follows: First, a range of influencer attribute sub-factors were derived in relation to expertise, attractiveness, similarity, reliability, and intimacy. Second, the attributes highly impacted product attitude in the increasing order of attractiveness, similarity, reliability, and familiarity, with expertise having no statistically significant influence. Third, the consumer's attitude toward the product introduced by the beauty influencer had a significant impact on their purchase intention. Fourth, it was shown that there is no difference in attributes according to the influencer's number of followers. Fifth, the number of followers of the beauty influencer had a partial impact on attitude and purchase intention. A limitation of this study is that age and gender samples are narrow, but it is nevertheless meaningful to explore this topic in the absence of research on beauty influencers. It is believed that these findings will serve as a foundation for the development of beauty influencer marketing strategies on Instagram.
This study aims at suggesting the applicability of color combination based upon the characteristics of environmental color perception and the nuance concept of Natural Color System(NCS). The results are summarized below: First, NCS is a scientific coloring system in consideration of the relevance between people, light and environment, to be based on a phenomenological point of view. NCS can be called a psychometric model reflecting our natural color sense. Second, the color triangle established by NCS is one of the methods of expression based on the human visual mechanism, which is classified by two attributes of hue and nuance, not by the three color attributes of hue, lightness and saturation. The nuance concept of NCS implies the impression, atmosphere and tone that are perceived in colors, which are related to lightness and saturation. Accordingly, this paper suggests that the coloring arrangement emphasizing nuance and tone is more useful than hue in color planning. Third, aesthetic impression in environmental color perception is inclusive of instantly perceptive nuance, which is connected with affordance. The affordance is revealed by the different relation of similarity. In this regard, a strong relationship is noticed between color combination and the sense of pleasantness. The hypothesis regarding the complementation and similarity of contrasting nature is judged to provide observers with aesthetic order. Finally, this paper also suggests four harmonizing methods in the NCS color triangle based upon equal blackness, equal whiteness, equal chromaticness and same nuance. At the same time, opposition and a different concept of hue, lightness and lightness are combined complementarily with the nuance value to suggest patterns of color combination.
This study is to analyze the image similarity and the preference for clothing stores in the 6 giant discount chains in Daejeon. The survey for this study was based on the questionnaires accomplished by 257 people through the multidimensional scaling. The results are as follows First, 6 clothing stores had 4 image groups located in 4 coordinates. CW(Costco Wholesale), NH(Nonghyup Hanaro-Mart), and SZ(Save Zone) had a similar distinct image, while HP(Home Plus) and EM(E-Mart), and LM(Lotte-Malt) also had similar differentiated images. Second, according to the preference analysis in terms of demographic characteristic, NH had the lowest preference from the people of all the different ages, while SZ had the highest. HP, EM, CW, and LM had their own preference in the following order: in the thirties, forties, and over fifties. Meanwhile, relatively, SZ is preferred by the people in their twenties and people over age fifty liked CW more. Third, according to the analysis of the preference for clothing stores in the giant discount chains in terms of educational background, clothing consumers who had high school degrees preferred NH and LM, people with 2 year college degrees liked HP and EM more, while 4-year college graduates and people with higher education had preference for SZ. Finally, according to the preference analysis in terms of income level, higher income groups preferred SZ and CW and lower income groups liked LH and LM more, while HP and EM had high preference from all kinds of income groups.
기존 온톨로지 정렬 기법은 두가지 문제점을 가지고 있다. 먼저 자질을 해당 분야 전문가가 정의하기 때문에 중요한 자질들이 자질셋에 포함되지 않을 수 있다는 것이다. 다음으로는 온톨로지의 의미 정보와 구조 정보를 이용하여 유사도를 따로 계산한 후, 각각의 실험에 의해 정의된 가중치를 이용하여 전체 유사도를 계산한다. 하지만 온톨로지 상에 나타나는 의미 정보와 구조정보의 상대적인 가중치가 실험적인 방법 혹은 사용자에 의해 결정되기 때문에 시스템이 특정 온톨로지에 한정되거나 성능이 떨어질 수 있어 문제이다. 본 논문에서는 온톨로지 정렬을 위한 파스 트리 커널을 제안한다. 온톨로지 상의 개체에 대한 유사도를 계산하기 위해 먼저 온톨로지를 트리 구조로 변환한다 그 후, 변환된 트리 간의 유사도는 온톨로지 정렬을 위해 수정된 파스트리 커널을 이용하여 계산한다. 이때 자질은 명시적으로 나열하지 않는다. 유사도 계산시, 파스 트리 커널에 근사 스트링 매칭 기법을 적용하여 의미 정보를 반영한다. 검증 위한 실험에서 제안한 방법은 기존의 온톨로지 정렬 기법보다 나은 성능을 보였다.
Shin, Hong-Chang;Jeong, Jun-Young;Lee, Gwangsoon;Kakli, Muhammad Umer;Yun, Junyoung;Seo, Jeongil
ETRI Journal
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제44권1호
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pp.73-84
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2022
The moving picture experts group (MPEG) immersive video (MIV) technology has been actively developed and standardized to efficiently deliver immersive video to viewers in order for them to experience immersion and realism in various realistic and virtual environments. Such services are provided by MIV technology, which uses multiview videos as input. The pruning process, which is an important component of MIV technology, reduces interview redundancy in multiviews videos. The primary aim of the pruning process is to reduce the amount of data that available video codec must handle. In this study, two approaches are presented to improve the existing pruning algorithm. The first method determines the order in which images are pruned. The amount of overlapping region between the source views is then used to determine the pruning order. The second method considers global region-wise color similarity to minimize matching ambiguity when determining the pruning area. The proposed methods are evaluated under common test condition of MIV, and the results show that incorporating the proposed methods can improve both objective and subjective quality.
미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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