As the 4th Industrial Revolution emerged as a key to improving national competitiveness, OCR technology, one of the major technologies in the 4th industry is in the spotlight. Since characters in various images contain a lot of information, OCR technology for recognizing these characters has evolved into technology used in many industries. In this paper, trends in OCR technology were identified and predicted using thesis data published in 'RISS' and patent data by International patent classification (IPC) under the theme of Optical character recognition (OCR). For patent data 20,000 patents related to OCR technology from 2002 to 2020 were used as data, and 432 papers from 2012 to 2022 were used as data. Through time-series analysis, each patent data and thesis data were investigated since when OCR technology has developed, and various keyword analysis predicted which technology will be used in the future. Finally, the direction of future OCR technology development was presented through network association analysis with patent data and thesis data.
Lee, H.J.;Lee, S.-M.;Lee, H.N.;Yun, J.H.;Moon, S.H.;Lim, S.H.;Kim, D.Y.;Oh, B.
Progress in Superconductivity
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v.3
no.1
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pp.56-59
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2001
We have constructed a multi-channel SQUID magnetometer system for localization and classification of magnetic targets. Ten SQUID magnetometers were arranged to measure 5 independent components of 3 $\times$ 3 magnetic field gradient tensor. To get gradient from the difference of magnetic field measurements, we carefully balanced magnetometers. SQUIDs with slotted washer were used for operation in an unshielded laboratory environment, and noise characteristic in the laboratory was measured. With the multi-channel SQUID magnetometer system, we have successfully traced the motion of a bar magnet moving around it at a distance of about 1 m. In the urban environment, the drift of uniform magnetic field due to the irregular motion of a large magnetic body at distance and earth field causes an error in the position calculation, and this results in the distortion of the calculated trajectory. In this paper, we present the architecture and the performance of the system.
Revolutionary advancements, such as the reduction in DNA sequencing costs and genome editing, have transformed biotechnology, fostering progress in manipulating biomolecules, engineering cells, and computational biology. Agriculture and food production have significantly benefited from tools like high-throughput microarrays, accelerating the selection of desired traits. Genetic engineering, especially utilizing genome editing, facilitates precise alterations in plants and animals, harnessing microbiomes and fostering lab-grown meat production to alleviate environmental pressures. The emergence of new biotechnologies, notably genome editing, underscores the necessity for regulatory frameworks governing LM (living modified) organisms. Global regulations overseeing genetically engineered or genome-edited (GE) organisms, encompassing animals, exhibit considerable diversity. Nonetheless, prevailing international regulatory trends typically exclude genomeedited plants and animals, employing novel biotechnological techniques, from GMO/ LMO classification if they lack foreign genes and originate through natural mutations or traditional breeding programs. This comprehensive review scrutinizes ongoing risk and safety assessment cases, such as genome-edited beef cattle and fish in the USA and Japan. Furthermore, it investigates the limitations of existing regulations related to genome editing in Korea and evaluates newly proposed legislation, offering insights into the future trajectory of regulatory frameworks.
Korea has recently suffered from severe hazes, largely being long-range transported from China but frequently mixed with domestic pollution. It is important to identify the origin of the frequently-occurring hazes, which is however hard to clearly determine in a quantitative term. In this regard, we suggest a possible classification procedure of various hazes into long-range transported haze (LH), Yellow Sand (YS), and urban haze (UH), based on mass loading of fine particles, time lag of PM mass concentrations between two sites aligned with dominant wind direction, backward trajectory of air mass, and the mass ratio of PM2.5 to PM10. The analysis sites are Seoul (SL) and Baengnyeongdo (BN), which are distant about 200 km from each other in the west to east direction. Aerosol concentrations at BN are overall lower than those of SL, indicative of BN being a background site for SL. We found distinct time lag of PM2.5 and PM10 concentrations between BN and SL in case of both LH and YS, but the intensity of YS being stronger than LH. Time scale (e-folding time scale) of LH appears to be longer and more variable than YS, which implies that LH covers much larger spatial scale. In addition, we found linear and significant correlations between ${\tau}_a$ obtained from sunphotometer and ${\tau}_{cal}$ calculated from surface aerosol scattering coefficient for LH episodes, relative to few correlation between those for YS, which might be associated with transported height of YS being much higher than LH. Therefore surface PM concentrations for the YS period are thought to be not representative for vertical integrated amount of aerosol loadings, probably by virtue of decoupled structure of aerosol vertical distribution. Improvement of various hazes classification based on the current result would provide the public as well as researchers with more accurate information of LH, UH, and YS, in terms of temporal scale, size, vertical distribution of aerosols, etc.
It is necessary to set a route to reflect the traffic flow for the safety of the traffic vessels. This ongoing analysis is needed to ensure that the vessels comply with a route. The purpose of this study is to discover the problems of the recommended route vicinity for Wando Harbor and suggest an improvement plan. We used a support vector machine based on the ship's trajectory to establish an efficient route center line. Since the vessels should navigate to the starboard side, with reference to the center line of the recommended route, the trajectories of the vessels were divided into two clusters. The support vector machine is being used in many fields such as pattern recognition, and it is effective for this binary classification. As a result of this study, about 79.5 % of the merchant eastbound ships in a 2.4 NM distance to Jangjuk Sudo did not observe the recommended route, so the risk of collision always existed. The contraflow traffic rate of the route of the eastbound ships decreased from 79.5 % to 30.9 % when the recommended route was reset about 300 meters to the north, from its present position. The support vector machine applied in this study is expected to be applicable, to effectively set the route center line because the ship trajectories can be classified into two clusters.
Recently, the Vessel Traffic Service (VTS) coverage has expanded to include coastal areas following the increased attention on vessel traffic safety. However, it has increased the workload on the VTS operators. In some cases, when the traffic volume increases sharply during the rush hour, the VTS operator may not be aware of the risks. Therefore, in this paper, we proposed a new method to recognize ship movement anomalies automatically to support the VTS operator's decision-making. The proposed method generated traffic pattern model without any category information using the unsupervised learning algorithm.. The anomaly score can be calculated by classification and comparison of the trained model. Finally, we reviewed the experimental results using a ship-handling simulator and the actual trajectory data to verify the feasibility of the proposed method.
The aim of this study was to investigate the relationship between velocity and factors which could affect the velocity of mandibular movement. For this study, 30 dental students without any masticatory signs and symptoms and 90 patients with temporomandibular disorders(TMD) were selected as the control group and the patients group, respectively. After determining Angle's classification and lateral guidance pattern of occlusion, clinical examination for TMD was perfomed. Velocity and distance of mandibular movements were recorded with BioEGN, reproducibility index of lateral excursions was evaluated by Pantronic(PRI) and BioEGN (BERI) activity in masticatory and cervical muscles were measured with BioEMG, and occlusal contact time and cross-arch unbalance(Total left-right statistics, TLR) on clenching were recorded with T-scan, respectively. The results of this study were as follows : 1. Velocity in the patients was faster than that in the controls in most mandibular movements, but on wide opening and closing movement, result was reverse. 2. Velocity on closing movements were faster than that on opening movements in the control group and a similar tendency was also shown in the patients group. 3. Patients with muscle disorders showed a tendency to have the highest value of velocity of all diagnostic subgroups, while patients with degenerative joint diseases showed a tendency to have the lowest value. 4. Patients with canine guidance showed a tendency to have the highest value of velocity in three subgroups by lateral guidance pattern, while patients with group function showed a tendency to have the lowest value. 5. BERI had a positive correlation with opening velocity on lateral excursion, while TLR had a negative correlation with opening velocity on swallowing. 6. EMG activity on clenching in masticatory muscles had negative correlation with opening velocity on border movements, and on swollowing, while the activity in rest correlated positively with opening velocity on border movements. 7. There were positive correlation between the velocity and the distance in long components of mandibular trajectory.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.798-801
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2014
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
This study investigates longitudinal patterns in middle school students' mathematics interest and achievement using panel data from the 4th to 6th year of the Gyeonggi Education Panel Study. Results from the multivariate growth mixture model confirmed the existence of heterogeneous characteristics in the longitudinal trajectory of students' mathematics interest and achievement. Students were classified into four latent classes: a low-level class with weak interest and achievement, a high-level class with strong interest and achievement, a middlelevel-increasing class where interest and achievement rise with grade, and a middle-level-decreasing class where interest and achievement decline with grade. Each class exhibited distinct patterns in the change of interest and achievement. Moreover, an examination of the correlation between intercepts and slopes in the multivariate growth mixture model reveals a positive association between interest and achievement with respect to their initial values and growth rates. We further explore predictive variables influencing latent class assignment. The results indicated that students' educational ambition and time spent on private education positively affect mathematics interest and achievement, and the influence of prior learning varies based on its intensity. The perceived instruction method significantly impacts latent class assignment: teacher-centered instruction increases the likelihood of belonging to higher-level classes, while learner-centered instruction increases the likelihood of belonging to lower-level classes. This study has significant implications as it presents a new method for analyzing the longitudinal patterns of students' characteristics in mathematics education through the application of the multivariate growth mixture model.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.137-145
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2016
A novel tracking method is proposed to find coronary artery using high-order curve model in coronary CTA(Computed Tomography Angiography). The proposed method quickly generates numerous artificial trajectories represented by high-order curves, and each trajectory has its own cost. The only high-ranked trajectories, located in the target structure, are selected depending on their costs, and then an optimal curve as the centerline will be found. After tracking, each optimal curve segment is connected, where optimal curve segments share the same point, to a single curve and it is a piecewise smooth curve. We demonstrated the high-order curve is a proper model for classification of coronary artery. The experimental results on public data set sho that the proposed method is comparable at both accuracy and running time to the state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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