Precise image-to-image registration is required to process multi-sensor data together. The purpose of this paper is to develop an algorithm that register between high-resolution optical and SAR images using linear features. As a pre-processing step, initial alignment was fulfilled using manually selected tie points to remove any dislocations caused by scale difference, rotation, and translation of images. Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on their similarity. Outliers having larger geometric differences than general matching points were eliminated. The remaining points were used to construct a new transformation model, which was combined the piecewise linear function with the global affine transformation, and applied to increase the accuracy of geometric correction.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.5
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pp.543-550
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2020
Interest in food recipe retrieval systems has been increasing recently. Most computer-based recipe retrieval systems are searched by cooking name or ingredient name. Since each recipe provides information in different weighing units, recalculations to the desired amount are necessary and inconvenient. This paper introduces a computer system that addresses these inconveniences. The system is a chatbot system, based on web-based recipe recommendations, for users familiar with the use of messenger conversation systems. After selecting the most popular recipes by their names, and pre-processing to extract only information required for the recipes, the system recommends recipes based on the 100,000 data. Recipes are then searched by the names of food ingredients (included and excluded). Recalculations are performed based on the number of servings entered by the user. A satisfaction rate for the systems' recommendations was 90.5%.
The purpose of this study was to develop a Career Group Counseling Program to increase the career maturity, career-identity and career-decision self-efficacy of high school students, and to examine the effectiveness of such a program. In order to evaluate the effectiveness of the program thus developed, an experimental group which was exposed to the program and a control group without exposure to the program were compared. The program was administered over eight weekly sessions, each session lasting ninety minutes. The subjects in this study consisted of twenty four students. The experimental group and a control group were organized with twelve students in each. For the purpose of data processing, SPSS 16.0 was used to analyze the statistical results. The Career Maturity Scale, the Identity Scale, and Career Decision-Making Self-Efficacy Scale were used in a pre-test, post-test, and follow-up test. The findings of this study were as follows : The treatment group exhibited a significant statistically increasing degree of career maturity, career-identity and career-decision self-efficacy levels in comparison to the control group. The results of the study indicated the effectiveness of this newly developed Career Group Counseling Program on increasing career maturity, career-identity and career-decision self-efficacy levels.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.4
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pp.497-504
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2010
In this study, experiment was carried out on the 37 experiment group in order to investigate the effect of programming learning based on the CPS on the creative problem solving of elementary school students. Programming learning program based on the CPS, Dolittle, and creative problem solving checklist were used as research tools. Study procedures were followed by pre-test, experimental process, and post-test in order and the data processing was performed by paired sample t-test. The results show that programming learning based on the CPS has a positive effect on the creative problem solving(from 3.07 to 3.39), divergent thinking(from 2.94 to 3.14), critical and logical thinking(from 3.13 to 3.81), and motivational factors(from 3.12 to 3.39).
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.6
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pp.191-201
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2019
A fast and accurate integrated traffic object detection framework was proposed and developed, harnessing a computer-vision based deep-learning approach performing automatic object detections, a multi object tracking technology, and video pre-processing tools. The proposed method is capable of detecting traffic object such as autos, buses, trucks and vans from video recordings taken under a various kinds of external conditions such as stability of video, weather conditions, video angles, and counting the objects by tracking them on a real-time basis. By creating plausible experimental scenarios dealing with various conditions that likely affect video quality, it is discovered that the proposed method achieves outstanding performances except for the cases of rain and snow, thereby resulting in 98% ~ 100% of accuracy.
Kwon, Eun Ok;Shim, Mi Young;Choi, Eun Ha;Lim, Sang Hee;Han, Kyoung Min;Lee, Eun Joon;Chang, Sun Ju;Lee, Mi Mi
Journal of Korean Clinical Nursing Research
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v.18
no.1
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pp.126-135
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2012
Purpose: This study was aimed to develop a simulation training program of an advanced cardiac life support (ACLS) based on the mastery learning model (Simulation-MLM), and evaluate the effects of the program on critical care nurses. Methods: As an experimental pre-post test with a non-equivalent control group, the study employed convenience sampling of 38 critical care nurses. The experimental group received the Simulation-MLM including a theoretical lecture, formative evaluation, and simulation training, whereas only a theoretical lecture for the control group. The knowledge, self-efficacy, and performance degrees of respondents were measured to verify the effects of the Simulation-MLM. The statistical processing of the collected data utilized the SPSS WIN 17.0 program. Results: After receiving Simulation-MLM, the participants in the experimental group reported higher marks in the knowledge, self-efficacy and performance of ACLS compared with those in the control group. However, both experimental and control groups demonstrated no significant differences in knowledge, self-efficacy and performance. Conclusion: Despite of the limitation of a small sample size, this study was considered meaningful in a sense that it showed a venue for improving ACLS training efficiency. Future research with more distinct treatment differentiation and better adequate outcome variables was warranted in order to prove the effects of a theory-based simulation education.
Purpose: The purpose of this study was to prove the effects of the PNF patterns combined with whole-body vibration (PWBV) training on muscle strength, balance, walking speed, and endurance in stroke patients. Methods: Sixteen subjects were randomly assigned to the PWBV group (n=8) and the whole-body vibration (WBV) group (n=8). The PWBV group performed PNF pattern exercises using sprinter combined with WBV, while the WBV group performed using squatting for 30 minutes. Both groups performed therapeutic interventions five days per week over a period of four weeks. The manual muscle test, timed up and go test (TUG), 10-meter walk test (10MWT), and six-minute walk test (6MWT) were used to assess the muscle strength, balance, and gait of the participants. The SPSS Ver. 19.0 statistical program was used for data processing. Statistical analysis included a pared t-test to compare the pre- and post-intervention, and an independent t-test was used to compare groups. The significance level was set as 0.05. Results: The PWBV group and WBV group showed significant improvements in the TUG, 10MWT, and 6MWT (P<0.05). Significant differences between the PWBV and WBV groups were found (P<0.05). Conclusion: The PWBV improved muscle strength, balance, gait speed, and endurance in stroke patients. Thus, PWBV may be suggested as a therapeutic intervention in patients with stroke hemiplegia.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.10
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pp.1898-1908
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2017
Accurately Diagnosing and managing disease in livestock can help sustainable livestock productivity and maintain human health. Maintaining the health of livestock is an important part of human health. The prediction of calf diseases is carried out by pre-processing the calf biometric data. calf information is used as information for calf birth history, calf biometric information, environmental information on housing, and disease management. It can be developed as an ontology and used as a knowledge base. The Bayesian network was used and inferred in the process of analyzing the correlations of calf diseases. Prediction of diseases based on knowledge of calf disease on calf diseases name, causes, occur timing, care and symptoms, etc., will be able to respond to accurate disease treatment and prevent other livestock from being infected in advance.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.5
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pp.127-136
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2018
In this paper, we propose a PIN entry method that combines with machine learning technique on smartphone. We use not only a PIN but also touch time intervals and locations as factors to identify whether the user is correct or not. In the user registration phase, a remote server was used to train/create a machine learning model using data that collected from end-user device (i.e. smartphone). In the user authentication phase, the pre-trained model and the saved PIN was used to decide the authentication success or failure. We examined that there is no big inconvenience to use this technique (FRR: 0%) and more secure than the previous PIN entry techniques (FAR : 0%), through usability and security experiments, as a result we could confirm that this technique can be used sufficiently. In addition, we examined that a security incident is unlikely to occur (FAR: 5%) even if the PIN is leaked through the shoulder surfing attack experiments.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.2
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pp.39-44
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2020
In this paper, we show a modified Diffie-Hellman key exchange protocol that can exchange keys by exposing only minimal information using pre-computable session key pairs. The discrete logarithm problem, which provides the safety of existing Diffie-Hellman and Diffie-Hellman based techniques, is modified to prevent exposure of primitive root. We prove the algorithm's operation by applying the actual value to the proposed scheme and compare the execution time and safety with the existing algorithm, shown that the security of the algorithm is improved more than the product of the time complexity of the two base algorithms while maintaining the computation amount at the time of key exchange. Based on the proposed algorithm, it is expected to provide a key exchange environment with improved security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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