KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.7
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1A
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pp.53-64
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2004
As to medium data which is involved in the form of streaming for a multimedia application, it characterizes that spatial locality occurs strongly but temporal locality appears even weaker. In this paper, with regard to dynamic prefetching, we suggest a method to make the most of memory reference regularities which typically innate by nature in the multimedia data with strong spatial locality but with weak temporal locality. Especially, the suggested method has a remarkable capability such that it can reduce prefetching errors substantially compared to existing prefetching methods for an application Program which divides an way into small sub-blocks and, plus executes in the unit of sub-block. We carried out experiments to test the suggested method using various MediaBench benchmarks. From the results, we have confirmed that the occurrences of prefetching error decrease effectively than those of existing linear prefetching methods.
Choropleth map is a type of thematic maps in which areal units are shaded with a color or pattern that symbolizes some characteristic of the mapped unit. CMS was first developed to produce choropleth maps on ordinary microcomputer environments in 1988. Since then there have been significant technological developments and enhancements in user environments, which have affected the field of choropleth mapping systems posi¬tively. A new version of CMS was developed in accordance with these changes. CMS II requires an IBM PC, or compatible, with the minimum 640KB memory and VGA graphic board. It supports HP laser jet printers to output a high resolution map. The program can use Hangul letters for main menu, map title, and legend. And dBase file format (DEW) was implemented to exchange attribute files effectively.
As we recognize the space, humans will experience a process to synthesize elements of cognitive various methods, come to understand the environment. It is intended that on humans to recognize the space, it is intended to act directly under study how to recognize. Humans can know that the determining action based on the values and physical condition, based on the space in which they have been recognized, there are differences in the behavior of the human as a result. Social and arrangement of components - physical region that is cultural difficulties constitute experience specific areas therein. Space for human activities and human, can know that it is not a memory of human behavior, to have a closer relationship with human perception. That is, the description will be aware of the space via the perceptual phenomenon of man due to physical elements performed in the space, what acts about what happens. Through an understanding of the potential for this, and emotion space production consisting only of physical visual element future, and use act of the area to be expressed from his recognition, through the expansion of the perceptual elements, diverse experience richer and more it is a case where deemed necessary access space configuration capable of a broad depth study of this portion is happening, in order to constitute a space, a new interpretation for human behavior is progressing.
This paper proposes a novel method for visualizing the thickness and clearance of 3D objects in a polyhedral representation. The proposed method uses the distance field of the objects in the visualization. A parallel algorithm is developed for constructing the distance field of polyhedral objects using the GPU. The distance between a voxel and the surface polygons of the model is computed many times in the distance field construction. Similar sets of polygons are usually selected as close polygons for close voxels. By using this spatial coherence, a parallel algorithm is designed to compute the distances between a cluster of close voxels and the polygons selected by the culling operation so that the fast shared memory mechanism of the GPU can be fully utilized. The thickness/clearance of the objects is visualized by distributing points on the visible surfaces of the objects and painting them with a unique color corresponding to the thickness/clearance values at those points. A modified ray casting method is developed for computing the thickness/clearance using the distance field of the objects. A system based on these algorithms can compute the distance field of complex objects within a few minutes for most cases. After the distance field construction, thickness/clearance visualization at a near interactive rate is achieved.
This paper is a research about the expression and characteristics of sense space by a phenomenological approach through body from an anthropocentric point of view. The phenomenological expression elements of sense space have been abstracted by putting the characteristics of body perception into shape through the phenomenological approach. This research aims to provide the expression and characteristics of sense space that can be applied by phenomenological elements of emotional expression, and analyze their application level by phenomenological body perception in space through corresponding examples. As a result of this research, the expressions of sense space approach - such as migration of moving lines, reiteration and segmentation of region, spatial flexibility, transferal of sense, stimulation of combined senses, symbolic abstraction of memory, perception of environment and space, time by light, phenomenal water space, time expression by surrounding environments etc. - and the characteristics of sense space according to each expression have been obtained through the phenomenological expression elements in sense space such as expansive perception by consecutive scenes, spatial and sensory experience, embodiment of place, phenomenal change by time. It aims to grope for a new approach and possibility to the embodiment and expression of sense space through the expression of sense space approach based on the phenomenological body perception.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.127-136
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2021
Real-time human recognition is a challenging task, as the images are captured in an unconstrained environment with different poses, makeups, and styles. This limitation is addressed by generating several facial images with poses, makeup, and styles with a single reference image of a person using Generative Adversarial Networks (GAN). In this paper, we propose deep learning-based human recognition using integration of GAN and Spatial Domain Techniques. A novel concept of human recognition based on face depiction approach by generating several dissimilar face images from single reference face image using Domain Transfer Generative Adversarial Networks (DT-GAN) combined with feature extraction techniques such as Local Binary Pattern (LBP) and Histogram is deliberated. The Euclidean Distance (ED) is used in the matching section for comparison of features to test the performance of the method. A database of millions of people with a single reference face image per person, instead of multiple reference face images, is created and saved on the centralized server, which helps to reduce memory load on the centralized server. It is noticed that the recognition accuracy is 100% for smaller size datasets and a little less accuracy for larger size datasets and also, results are compared with present methods to show the superiority of proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.10
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pp.3390-3405
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2022
Long Short-Term Memory (LSTM) combined with attention mechanism is extensively used to generate semantic sentences of images in image captioning models. However, features of salient regions and spatial information are not utilized sufficiently in most related works. Meanwhile, the LSTM also suffers from the problem of underutilized information in a single time step. In the paper, two innovative approaches are proposed to solve these problems. First, the Synergy-Gated Attention (SGA) method is proposed, which can process the spatial features and the salient region features of given images simultaneously. SGA establishes a gated mechanism through the global features to guide the interaction of information between these two features. Then, the Recurrent Fusion LSTM (RF-LSTM) mechanism is proposed, which can predict the next hidden vectors in one time step and improve linguistic coherence by fusing future information. Experimental results on the benchmark dataset of MSCOCO show that compared with the state-of-the-art methods, the proposed method can improve the performance of image captioning model, and achieve competitive performance on multiple evaluation indicators.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2005.05a
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pp.244-253
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2005
사람에게 행동의 개인차가 있듯이 rat이나 mouse에 있어서도 행동의 차이를 발견할 수 있다. Rat의 행동성향에 따른 (1)학습 및 기억 능력의 차이, (2)기억과 해마의 관계, (3)치매유발단백질의 하나로 알려진 아밀로이드 베타($A{\beta}$ )및 수종의 항 치매 약물효과를 알아보는 것이 본 실험의 목적이다. Rat의 행동관찰을 통해 두 가지 행동패턴을 관찰할 수 있었는데, 이러한 rat의 행동 특성은 심리학자 Jung이 심리유형으로 설명하고 있는 extraversion, introversion의 행동성향과 유사할 것이라는 가정 하에 실험을 계획, 실시하였다. Rat에 water maze test를 실시하여 공간 기억의 단기, 장기 기억을 분석하였는데 그 결과 두 가지 행동 성향을 가진 rat은 서로 다른 학습 및 기억 능력의 특성을 보였다. 즉, extraversion은 단기 기억의 향상을 보인 반면에, introversion은 장기 기억의 향상을 보였다. Rat을 대상으로 water maze test 외에 Y-maze, passive avoidance test를 실시하여 공간 기억(spatial memory), 작동 기억(working memory), passive avoidance memory, 그리고 단기, 장기 기억의 관계를 종합적으로 분석해 보았다. 그 결과 두 가지 행동성향에 따라 서로 영향을 미치는 기억의 종류 및 관계에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 또한 두 가지 행동성향을 가진 rat에 약물을 투여했을 때, 서로 다른 약물 효과를 보였으며, $A{\beta}$ 를 주입했을 때, 기억(memory) 및 해마(hippocampus) 세포 사멸(cell death)에 서로 상반된 결과를 보여주었다. 이러한 연구 결과는 개체의 행동성향에 따라 학습 및 기억의 효과가 다를 수 있음을 보여주는 결과라 할 수 있고, 개인의 적성과 소질의 인식 및 개발의 중요성에 시사하는 바가 크다. 또한 개개인의 행동과 학습 및 기억 능력의 차이를 두뇌과학적으로 이해하여, 두뇌의 장점은 살리고 단점을 보완할 수 있는 이론적 토대를 세우는데 이러한 동물실험이 그 기초를 제공해 줄 수 있을 것이다. 또한 행동성향 및 기억의 종류에 따른 약물효과의 차이는 기억과 관련된 질병인 알츠하이머 환자에 있어 개개인에게 맞는 적절한 특징적인 치료약물이 존재할 것이라는 가능성을 제공해줄 뿐만 아니라 학습과 기억력 증진 효과를 기대해 볼 수 있을 것이라고 생각된다.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.42
no.8
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pp.1190-1196
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2013
The purpose of this study was to investigate the mechanism and effects of different types of ginseng on memory improvement in an experimental rat model. In this study, SD rats were induced for memory deficits through scopolamine treatment (1 mg/kg, i.p.) then administrated with ginseng extract for 7 weeks. The rats were divided into five groups: saline (1 mL/kg, NC: negative control), white ginseng (300 mg/kg, WG), red ginseng (300 mg/kg, RG), black ginseng (300 mg/kg, BG), and scopolamine (1 mg/kg, PC: positive control). The step through latency of the BG and RG groups was significantly longer than the PC group in the retention trial of multiple trial passive avoidance test. In the spatial reference memory triads of the Morris water maze test, the latency time of BG and RG was significantly lower than the PC group. In addition, in the prove test, the time spent in the platform quadrant of BG and RG groups were significantly longer than the PC group. Brain choline acetyltransferase (ChAT) activities BG and RG groups significantly increased compared to other groups. On the other hand, the levels of malondialdehyde (MDA) were significantly lower in the BG and RG groups compared to other groups. These result suggested that black ginseng could be useful to enhance learning memory and cognitive function by regulation of cholinergic enzymes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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