대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.530-535
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2002
An approach for quickly updating GIS building data using high resolution remotely sensed data is proposed in this paper. High resolution remotely sensed data could be aerial photographs, satellite images and airborne laser scanning data. Data from different types of sensors are integrated in building extraction. Based on the extracted buildings and the outdated GIS database, the change-detection-template can be automatically created. Then, GIS building data can be fast updated by semiautomatically processing the change-detection-temp late. It is demonstrated that this approach is quick, effective and applicable.
In this study, 3-dimensional virtual visualization was performed for a rapid and accurate analysis of sea bottom topography. The visualization was done through the extracted data using the developed program and the generated data using the gridding method. The data extraction program was developed with AutoLISP programming language and this program was able to extract the needed sample bathymetry data from the electronic sea chart systematically as well as effectively The gridded bathymetry data were generated by the interpolation or extrapolation method from the spatially-irregular sample data. As the result of realization for the 3-dimensional virtual visualization, it was shown a proper feasibility in the analysis of the sea bottom topography to determine the route of submarine cable burial.
In this paper, we introduce the hybrid data mining mechanism based in association rule and fuzzy neural networks (FNN). Most of data mining mechanisms are depended in the association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining has not the learning ability. In addition, sequential patterns of association rules could not represent the complicate fuzzy logic. To resolve these problems, we suggest the hybrid mechanism using association rule-based data mining, and fuzzy neural networks. Our hybrid data mining mechanism was consisted of four phases. First, we used general association rule mining mechanism to develop the initial rule-base. Then, in the second phase, we used the fuzzy neural networks to learn the past historical patterns embedded in the database. Third, fuzzy rule extraction algorithm was used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we combine the association knowledge base and fuzzy rules. Our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy logic.
In this paper, we present a novel approach to help MSR researchers obtain necessary data with a tool, termed General Purpose Extractor for Source code (GPES). GPES has a single function extracts high-quality data, e.g., the version history, abstract syntax tree (AST), changed code diff, and software quality metrics. Moreover, features such as an AST of other languages or new software metrics can be extended easily given that GPES has a flexible data model and a component-based design. We conducted several case studies to evaluate the usefulness and effectiveness of our tool. Case studies show that researchers can reduce the overall cost of data analysis by transforming the data into the required formats.
In this study, 3-dimensional virtual visualization was performed for a rapid and accurate analysis of sea bottom topography, The visualization was done through the extracted data using the developed program and the generated data using the gridding method. The data extraction program was developed with AutoLISP programming language and this program was able to extract the needed sample bathymetry data from the electronic sea chart systematically as well as effectively. The gridded bathymetry data were generated by the interpolation or extrapolation method from the spatially-irregular sample data. As the result of realization for the 3-dimensional virtual visualization, it was shown a proper feasibility in the analysis of the sea bottom topography to determine the route of submarine cable burial.
관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.
합성 항산화제에 대한 대체제로 천연 항산화제에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 미세조류는 천연 항산화제의 원료로 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 탈지미세조류에서 총 폴리페놀(TPC) 추출증대를 위해 추출용매, 온도, 시간, 고액비율과 에탄올 첨가 농도 최적화를 수행하였다. 열수와 유기용매 추출성능을 비교했을 때, 열수추출이 유기용매 보다 우수한 성능을 보였으며 온도 증가에 따라 추출성능도 비례하여 증가함을 보였다. 열수에 의한 추출이 에탄올 용액 추출(>98%)에 비해 우수한 성능을 보였으며40% 에탄올 용액을 이용한 열수 추출이 가장 우수한 추출 효과를 보였다. 추출조건10 min, $100^{\circ}C$, 40% 에탄올 열수추출에서 최대 폴리페놀 농도인 3.35 mg GAE (gallic acid equivalent)/g DM을 얻을 수 있었다. 지질 추출을 위한 유기용매 전처리 공정이 선수행 되었음에도 불구하고 탈지미세조류(Tetraselmis KCTC 12236BP)의 폴리페놀 농도가 다른 탈지이전 미세조류와 동등한 수준임을 확인할 수 있어 탈지미세조류가 천연 폴리페놀의 원료로서 적합함을 확인 할 수 있었다. 또한, 고액추출을 모사하기 위해 Peleg 모델을 이용해 예측한 폴리페놀 농도가 실험에 의해 얻어진 값과 높은 일치도를 보임으로 모델을 이용한 모사가 폴리페놀 추출 모사에 유용함을 증명할 수 있었다.
Fonts have developed as a visual element, and their influence has rapidly increased around the world. Research on font automation is actively being conducted mainly in English because Hangul is a combination character and the structure is complicated. In the previous study to solve this problem, the stroke element of the character was automatically extracted by applying the object detection by component. However, the previous research was only for similarity, so it was tested on various print style fonts, but it has not been tested on other characters. In order to extract the stroke elements of all characters and fonts, we performed a performance analysis experiment according to the expansion character in the Hangul stroke element extraction training. The results were all high overall. In particular, in the font expansion type, the extraction success rate was high regardless of having done the training or not. In the character expansion type, the extraction success rate of trained characters was slightly higher than that of untrained characters. In conclusion, for the perfect Hangul stroke element extraction model, we will introduce Semi-Supervised Learning to increase the number of data and strengthen it.
In multi-dimensional image, ICA-based feature extraction algorithm, which is proposed in this paper, is for the purpose of detecting target feature about pixel assumed as a linear mixed spectrum sphere, which is consisted of each different type of material object (target feature and background feature) in spectrum sphere of reflectance of each pixel. Landsat ETM+ satellite image is consisted of multi-dimensional data structure and, there is target feature, which is purposed to extract and various background image is mixed. In this paper, in order to eliminate background features (tidal flat, seawater and etc) around target feature (laver farm) effectively, pixel spectrum sphere of target feature is projected onto the orthogonal spectrum sphere of background feature. The rest amount of spectrum sphere of target feature in the pixel can be presumed to remove spectrum sphere of background feature. In order to make sure the excellence of feature extraction method based on ICA, which is proposed in this paper, laver farm feature extraction from Landsat ETM+ satellite image is applied. Also, In the side of feature extraction accuracy and the noise level, which is still remaining not to remove after feature extraction, we have conducted a comparing test with traditionally most popular method, maximum-likelihood. As a consequence, the proposed method from this paper can effectively eliminate background features around mixed spectrum sphere to extract target feature. So, we found that it had excellent detection efficiency.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제29권2호
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pp.179-184
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2014
Silkworm (Bombyx mori ) feces have long been used in the pharmaceutical and food industries as a natural colorant. However, there is limited data on the bioactive compounds that constitute silkworm feces. This research emphasizes the antioxidant activity of different solvent and flavonoid extracts of silkworm feces. The solvents were ethanol, butanol, and water, while the methods utilized included ultrasonification, stirrer, reflux, and reflux after ultrasonification extraction. Results showed that butanol ultrasonification extraction (BUE) yield the lowest extraction (1.75%), while the other methods yielded 7 to 14%. The total polyphenol content utilizing BUE was 3.3 mg TAE/g, while water ultrasonification extraction (WUE) yielded the highest extraction rate with 51.6 mg TAE/g. The total flavonoid content was significantly higher using ethanol reflux extraction (EUE) at 266.8 mg QRE/g BUE, which was 158.3 and 151.3 mg QRE/g. Both DPPH radical scavenging activity and SOD-like (superoxide dismutase) activity, showed significant antioxidant effects. Finally, all other extracts except for BUE had a-glucosidase inhibition at 60%. Therefore, an effective extraction method for physiologically active substances must be selected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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