Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
Objectives: Cold Hypersensitivity of Hands and Feet (CHHF) has been diagnosed objectively by Digital Infrared Thermal Imaging (DITI) and has been known to be associated with autonomic nervous system (ANS), which can be assessed by Heart Rate Variability (HRV). This study evaluated the correlation between severity of CHHF and HRV variables.Methods: We studied 155 non-menopausal women with CHHF who visited Kyung Hee University Hospital at Gangdong from 01 October 2013 to 30 April 2016. We measured DITI and HRV of each patient. We used DITI to calculate the severity of CHHF with thermal difference between upper arm (L4, 俠白穴) and palm (P8, 勞宮穴) of both hands and anterior thigh (ST32, 伏兎穴) and dorsum of foot (LI3, 太衝穴) of both feet. The correlation between severity of CHHF and HRV variables were analyzed.Results: In time domain analysis, there was significantly positive correlation between the severity of CHHF and both SDNN and RMSSD. In frequency domain analysis, there was significantly positive correlation between the severity of CHHF and TP, HF and HF Norm while there was significantly negative correlation between the severity of CHHF and LF Norm as well as between the severity of cold hypersensitivity of both hands and LF/HF ratio.Conclusions: The more severe CHHF is, the more increased the function of parasympathetic nerve system (PNS) and relatively decreased the function of sympathetic nerve system (SNS) is. Also, it has known that cold hypersensitivity could be caused by deficiency syndrome and qi deficiency has the same ANS tendency as CHHF. Therefore, in practical fields, this result can be helpful in planning treatment and deciding prognosis in respect of deficiency syndrome.
This study intends to prepare a system that can be used, by applying digital technique, in analyzing complexity of architectural forms that have been visualized by the correlation based on the distribution chart made in accordance with profile lines. The profile lines are derived from the edge analysis of the architectural forms, simplified based on the visual theory. For the purpose, this study was conducted in the following ways: First, problems of the existing models for the elevation analysis were examined along with formal analysis based on visual recognition to consider the profile lines derived from the forms. Secondly, in elevation analysis, profile lines were derived by digital method to measure them qualitatively. To verify the objectivity of the measured data value, a survey was conducted based on the adjective cataloging method, and the correlation of the survey result and analyzed data was analyzed to verify the validity of the derived data. Thirdly, supplementation for the problems deducted from experiments and the possibility to use it in designing were suggested. Digital method has many advantages over the conventional analyzing system in deriving precise data value by excluding subjectivity. It also allows various analytical methods in analyzing numerous data repeatedly. Diversified models and methods of analysis considering numerous factors arising in the process of designing remain assignments to research in future.
A digital imaging system using Machintosh Ⅱ ci computer, high resolution Sony XC-77 CCD camera, Quickcapture Frame Grabber Board was evaluated for quantitative analysis of standardized periapical film with aluminum step wedge. The results were as follows: 1. Correlation between Al thickness and gray level was high-positively associated(r²=0.99, p<0.001). 2. Correlation between measured weight of experimental lesion and estimated relative lesion volume by digital subtracted radiography was also high-positively associated (r²=0.98, p<0.001). 3. As exposure time was increased, mean gray level was decreased(p<0.01) and slope of regression line between Al thickness and gray level was also decreased (p<0.01). And when the exposure time was shorter than 0.2 second, the value of r² was relatively low. On the basis of the above results, it is considered that this digital imaging system using a Macintosh Ⅱ ci computer & a high resolution CCD monochrome camera will be useful in evaluating digitized image from standardized periapical film quantitatively.
It is known that material properties, connection quality and manufacturing methods are among the important factors directly affecting the behavior of steel connections and hence steel structures. The possible performance differences between a fabricated connection and its computer model may cause critical design problems for steel structures. Achieving a reliable design depends, however, on how accurately the material properties and relevant constitutive models are considered to characterize the behavior of structures. Conventionally, the stress and strain fields in structural steel connections are calculated using the finite elements method with assumed material properties and constitutive models. Because the conventional strain gages allow the measurement of deformation only at one point and direction for specific time duration, it is not possible to determine the general characteristics of stress-strain distributions in connections after the laboratory performance tests. In this study, a new method is introduced to measure displacement distribution of simple steel welded connections under tension tests. The method is based on analyzing digital images of connection specimens taken periodically during the laboratory tension test. By using this method, displacement distribution of steel connections can be calculated with an acceptable precision for the tested connections. Calculated displacements based on the digital image correlation method are compared with those calculated using the finite elements method.
본 연구는 자신감의 뜻을 정의하고 디자이너에게의 창의력의 중요성을 알아본 후 두 요소 사이에 상관관계가 있는지를 찾는 것을 목표로 하였다. 좋은 디자인에는 새로운 발상이 요구되므로 창의력은 디자인 프로세스에 중요한 요소이이며, 많은 이들이 자신감이 창의력을 키워준다고 믿는다. 설문조사와 창의력 테스트를 동반한 실험결과 두 요소 사이에 뚜렷한 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 하지만 두 요소가 누군가의 동기부여에 결정적인 역할을 해 디자이너로서의 성공에 관여한다는 것은 변함없는 사실이다.
This paper proposes a digital signage system based on an intelligent recommendation model. The proposed system consists of a server and an edge. The server manages the data, learns the advertisement recommendation model, and uses the trained advertisement recommendation model to determine the advertisements to be promoted in real time. The advertisement recommendation model provides predictions for various products and probabilities. The purchase index between the product and weather data was extracted and reflected using correlation analysis to improve the accuracy of predicting the probability of purchasing a product. First, the user information and product information are input to a deep neural network as a vector through an embedding process. With this information, the product candidate group generation model reduces the product candidates that can be purchased by a certain user. The advertisement recommendation model uses a wide and deep recommendation model to derive the recommendation list by predicting the probability of purchase for the selected products. Finally, the most suitable advertisements are selected using the predicted probability of purchase for all the users within the advertisement range. The proposed system does not communicate with the server. Therefore, it determines the advertisements using a model trained at the edge. It can also be applied to digital signage that requires immediate response from several users.
A high resolution digital cinematic Particle Image Velocimetry(PIV) has been developed. The system consists of a high speed CCD camera, a continuous Ar-ion laser and a computer with camera controller. To improve the spatial resolution, we adopt a Recursive Technique for velocity interrogation. At first, we obtain a velocity vector for a larger interrogation window size based on the conventional two-frame cross-correlation PIV analysis using the FFT algorithm. Based on the knowing velocity information, more spatially resolved velocity vectors are obtained in the next iteration step with smaller interrogation windows. The correct velocity vector at the first step is found to be critical, so we apply a Multiple Correlation Validation(MCV) technique in order to decrease the spurious vectors. The MCV technique turns out to improve SNR(Signal to Noise Ratio) of the correlation table. The developed cinematic PIV method has been applied to the measurement of the unsteady flow characteristics of a Rushton turbine mixer. A total of 3,245 instantaneous velocity vectors were successfully obtained with 4 ms time resolution. The acquired spatial resolution corresponds the performance of the conventional high resolution digital PIV system using a $1K{\times}1K$ CCD camera.
In this paper, we propose data format for smell, taste, touch with speech and vision which can be transmitted and implement a floral scent detection and recognition system. We provide representation method of data of smell, taste, and touch. Also, proposed floral scent recognition system consists of three module such as floral scent acquisition module using Metal Oxide Semiconductor (MOS) sensor array, entropy-based floral scent detection module, and floral scent recognition module using correlation coefficients. The proposed system calculates correlation coefficients of the individual sensor between feature vector(16 sensors) from floral scent input point until the stable region and 12 types of reference models. Then, this system selects the floral scent with the maximum similarity to the calculated average of individual correlation coefficients. To evaluate the floral scent recognition system using correlation coefficients, we implemented an individual floral scent recognition system using K-NN with PCA and LDA that are generally used in conventional electronic noses. In the experimental results, the proposed system performs approximately 95.7% average recognition rate.
The purpose of this study was to evaluate the method for quantitative assessment of bone mass from aluminum-equivalent value of hydroxyapatite by using digital imaging system consisted of Power Macintosh 7200/120, 15-inch color monitor, and GT-9000 scanner with transparency unit. After aluminum-equivalent image made from correlation between aluminum thickness and grey scale, the accuracy of conversion to mass from aluminum-equivalent value was evaluated. Measured bone mass was compared with converted bone mass from aluminum-equivalent value of hydroxyapatite block by correlation formula between aluminum-equivalent value of hydroxyapatite block and hydroxyapatite mass. The results of this study were as follow; 1. Correlation between aluminum thickness and grey level for obtaining aluminum-equivalent image was high positively associated(r²=0.99). Converted masses from aluminum-equivalent value were very similar to measured masses. There was, statistically, no significant difference(P<0.05) between them 2. Correlation between hydroxyapatite aluminum-equivalent and hydroxyapatite mass was shown to linear relation (r²=0.95). 3. Converted masses from aluminum-equivalent value of 3 dry mandible segments were similar to measured masses. The difference between the exposure directions was not significantly different(P<0.05).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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