기후변화에 따라서 식생과 식물종의 분포 변화를 예측하는 것이 생태계 관리에서 중요하다. 본 연구에서는 동아시아의 난대 목본식물종의 한반도 분포 가능성을 체계적으로 평가할 수 있는 방안을 개발하고자 하였다. 먼저 중국과 일본에서는 분포하지만 한국에는 분포하지 않은 난대 목본식물종의 목록을 수집하고 그들의 전지구적 분포와 생물기후 자료를 수집하였다. 또한 한국의 난대식생대를 한랭지수를 이용하여 구분하고 이 지역의 기후 정보를 수집하였다. 기후 변수들 사이의 상관분석으로 다중공선성을 배제하고 분포에 영향을 미치는 기후변수로서 최한사분기 평균기온, 평균온도일교차 및 연강수량이 선택되었다. 동아시아 난대 목본식물종의 분포지와 한국 난대식생대의 3가지 기후 변수 사이의 유사도를 산출하기 위하여 다변량 환경 유사도 표면 (MESS) 분석을 실시하였다. 최종적으로 단계적 변수선택 회귀로 MESS 유사도 지수에 영향을 미치는 주요 기후변수로서 최한사분기 평균기온과 연강수량을 선별하였다. 선택된 2 변수로 구성된 다변량 일차회귀에서 최한사분기 평균기온이 전체 변이의 88%를 차지하였다. 총 319 동아시아 난대 목본식물종에 대하여 MESS 유사도 지수를 산출하는 구축된 다변량 회귀식을 적용하여 이들이 한국에 잠재분포 할 가능성을 평가할 수 있었다.
전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.
본 논문은 위상분석 기법을 이용하여, 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름이 다른 모션들에 대한 유사도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 계층구조와 기본포즈를 분석하여 k 개의 조인트 그룹으로 자동 분류하며, 분류된 조인트 그룹은 조인트의 전역 위치를 이용한 포인트 클라우드로 변환된다. 이 때, 비교 대상이 되는 각 그룹의 포인트 클라우드 내 포인트의 위치는 스켈레톤의 크기를 고려하여 자동으로 조정되며, 포인트 개수 또한 자동으로 일치하게 된다. 비교 대상이 되는 두 포인트 클라우드들은 유사도 계산을 위해 거리 값을 최소로 하는 최적의 2D변환 행렬을 구하게 되며, 이 행렬을 적용 후 나타나는 포인트 간의 거리의 합을 최종 유사도 값으로 결정한다. 실험을 통해, 제안하는 알고리즘은 스켈레톤의 크기, 조인트의 개수, 조인트 이름에 상관없이 유사도 값을 계산해 줌을 알 수 있었다.
메모리 기반의 협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 타입이지만 데이터 희소성이라는 본질적인 문제를 갖고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 연구 업적들이 이루어졌으나, 보다 체계적인 접근 방법은 여전히 요구된다. 본 연구는 사용자 간의 유사도를 산출하기 위하여 항목들에 대한 사용자 평가치 분포를 활용한다. 따라서 제안 방법은 사용자의 모든 평가치를 이용하므로, 공통 항목에 대한 평가치만을 이용하는 기존 방법들과 대비된다. 더욱이, 각 항목에 대한 다른 사용자들의 평가치들을 유사도 계산에 반영함으로써 항목 평가치의 광역적인 관점을 취한다. 제안 방법의 성능은 실험을 통하여 평가하였고, 연관된 다른 방법들과 비교하였다. 그 결과, 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다. 이러한 예측 정확도의 향상은 전통적인 유사도 척도에 비해 최근의 방법으로 달성한 것보다 최고 2.6배 더 높다.
In this study, a series of full-scale extrapolation procedures based on the Granville's similarity scaling method, which was employed by Schultz (2007), is modified and then applied to compare the resistance performance between two different anti-fouling coatings. As an analysis example, the low frictional AF coating based on a novel skin-friction reducing polymer named FDR-SPC (Frictional Drag Reduction Self-Polishing Copolymer), which had been invented by the present author, is employed. The low frictional coating, which gives 25.4% skin frictional reduction in lab test, is estimated to give 18.2% total resistance reduction for a 176k DWT bulk carrier.
Time Delay of Arrival (TDOA) estimation methods based on correlation function analysis play an important role in the micro-seismic event monitoring. It makes full use of the similarity in the recorded signals that are from the same source. However, those methods are subjected to the noise effect, particularly when the global similarity of the signals is low. This paper proposes a new approach for micro-seismic monitoring based on cross wavelet transform. The cross wavelet transform is utilized to analyse the measured signals under micro-seismic events, and the cross wavelet power spectrum is used to measure the similarity of two signals in a multi-scale dimension and subsequently identify TDOA. The offset time instant associated with the maximum cross wavelet transform spectrum power is identified as TDOA, and then the location of micro-seismic event can be identified. Individual and statistical identification tests are performed with measurement data from an in-field mine. Experimental studies demonstrate that the proposed approach significantly improves the robustness and accuracy of micro-seismic source locating in mines compared to several existing methods, such as the cross-correlation, multi-correlation, STA/LTA and Kurtosis methods.
The purpose of this study was to determine whether foodservice brand language localization affects consumer attitudes in terms of similar brand image recognition with an original brand. Many global foodservice companies have tried to modify their own brand identity according to local situations in order to attract more consumers. According to this study's results, consumers who similarly recognized both the original brand image and localization brand image tended to have greater purchase intention than those who did not recognize them similarly. In addition, when the original brand identity was changed to the local language, consumers more similarly conceived the original brand image and localization. And for local store marketing, foodservice companies should have a thorough marketing research plan since there can be difference results according to brand name recognition gaps or demographic characteristics. Original brand image similarity recognition by consumers affected their attitudes. In other words, the group that similarly recognized both the original brand company image and the localization brand company image tended to have greater purchase intention. Because brand language plays an important role in consumer attitudes with respect to recognizing a brand and distinguishing another brand, this study suggests that franchise foodservice companies have a local store marketing plan.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2627-2647
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2016
With the rapid growth of microblog, expert identification on microblog has been playing a crucial role in many applications. While most previous expert identification studies only assess global authoritativeness of a user, there is no way to differentiate the authoritativeness in a particular aspect of topics. In this paper, we propose a novel model, which jointly models text and following relationship in the same generative process. Furthermore, we integrate a similarity-based weight scheme into the model to address the popular bias problem, and use followee topic distribution as prior information to make user's topic distribution more precisely. Our empirical study on two large real-world datasets shows that our proposed model produces significantly higher quality results than the prior arts.
Nowadays, green purchasing, stop global warming, love the mother earth, and others that related to environment become hot issues. Manufactures industries tend to more active and responsive to those issues by adopting green strategies or program like Environmentally Conscious Manufacturing (ECM). In this article, an electronic company had applied 12 ECM Program and tries to choose one of those programs using 6 criteria, such as total cost involved, quality, recyclable material, process waste reduction, packaging waste reduction, and regulation compliance. By using multi-criteria decision making model, i.e. Analytical Hierarchy Process (AHP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), and Modified TOPSIS methods, the ECM Program 9 (Open pit) is the best option.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2075-2092
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2017
Person re-identification is to match pedestrians observed from non-overlapping camera views. It has important applications in video surveillance such as person retrieval, person tracking, and activity analysis. However, it is a very challenging problem due to illumination, pose and viewpoint variations between non-overlapping camera views. In this work, we propose a viewpoint invariant method for matching pedestrian images using orientation of pedestrian. First, the proposed method divides a pedestrian image into patches and assigns angle to a patch using the orientation of the pedestrian under the assumption that a person body has the cylindrical shape. The difference between angles are then used to compute the similarity between patches. We applied the proposed method to real-time global multi-object tracking across multiple disjoint cameras with non-overlapping field of views. Re-identification algorithm makes global trajectories by connecting local trajectories obtained by different local trackers. The effectiveness of the viewpoint invariant method for person re-identification was validated on the VIPeR dataset. In addition, we demonstrated the effectiveness of the proposed approach for the inter-camera multiple object tracking on the MCT dataset with ground truth data for local tracking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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