Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.6
s.312
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pp.85-96
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2006
This paper deal with a method for efficient placing 2 dimensional virtual labels on the view plane. The proposed method has suitable computational costs for realtime processing and it overcomes the local minima problem which is not solved in previous automatic label placement algorithms, and also it enhances readability by placing labels in less congestion area on the view plane. Background analysis must be considered for label placement. However previous works do not concern with this problem seriously. And furthermore, automatic label placement algorithm and background analysis algorithm have been studied separately in their own field. This paper proposed the background analysis method using background color and texture component to enhance readability, and it is the first research about analyzing the background of color image and applying it in automatic label placement field. This paper shown improved placement performance through combining automatic label placement algorithm and background analysis algorithm organically, and various experiments verified it.
Given a Path represented by a sequence of link numbers in a transportation network, the reasonable path is defined as a path that any link is appeared multiple times in it. Application of the link labelmethod(LLM) to the shortest path algorithms(SPA) enables to model the reasonable path choice behavior in urban networks. This study aims at expanding the LLM to a Kth shortest path algorithms(KPSA), which adopts the node label setting method. The small-scaled network test demonstrated that the proposed algorithm works correctly and the revised Sioux fall network test showed that the path choice behaviors are reasonably reflected. In the large-scaled network based on the South Korea peninsula, drivers' route diversion perceptions are included as cost terms in total cost. The algorithm may be applied as an alternative route information tools for the deployment of ATIS.
Young barley plants (Hordeum vulgare) were exposed to $^{14}$ Co$_2$ for 10 and 30 minutes. Leaves were harvested and extracted for aqueous soluble metabolites which were fractionated into amino acids, sugars, sugar phosphates and organic acids. It was found that both 10 and 30 minute incubation periods had similar quantities of label but differed in the quality and quantity. It was also found that the neutral fraction (sugars, phosphate esters and organic acids) had 4.5 times more label than the amino acid fraction at 10 minutes and only about 1.7 times at 30 minutes. Label increased moderately from 10 minutes in the sugar fraction where there was a large increase in the amino acid fraction, both qualitatively and quantitatively. Photosynthetic rate was found to be quite different when the 10 minute incubation and the 30 minute incubation were compared (0.125 vs 0.034 and 0.042 $\mu$mole co$_2$/mg chlorophy 11/min respectively).
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.20
no.3
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pp.268-273
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2003
IASL(iodo acetamide spin label) and MSL(maleimide spin label) disordered the orderly helix arrangement of myosin in the rest state of spin level. Especially the effect of IASL was great. The muscle was isometrically tetanized with three trains of 3ms pulses every 50ms between $5^{\circ}C$ with $25^{\circ}C$. Equatorial reflection change inferred that myosin head was moved to the vicinity of actin filament by spin level. The intensity change of $143{\AA}$ and $72{\AA}$ could offer information of the mass projection of population of myosin head along the filament axis. The slope of intensity profile of the mass projection of $143{\AA}$ and reflection of IASL is appeared and that of MSL is appeared sharply. The decrease of $215{\AA}$ reflection intensity the periodical character of $143{\AA}$ reflection by spin label. The raise of MSL actin reflection at $51{\AA}$ and $59{\AA}$ in the actin reflection change refers that the shifted myosin head binds a certain actin or changes an actin structure by spin label effect. Because iodo acetamide has a tendency to decease the actin reflection, actin dose not bind myosin head. From this result, we can conclude that IASL and MSL are spin labeled on SH of myosin head and disordered the helix arrangement of actin.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.4
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pp.709-716
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2020
In social media, when posting a post, tag information of an image is generally used because the search is mainly performed using a tag. Users want to expose the post to many people by attaching the tag to the post. Also, the user has trouble posting the tag to be tagged along with the post, and posts that have not been tagged are also posted. In this paper, we propose a method to find an image similar to the input image, extract the label attached to the image, find the posts on instagram, where the label exists as a tag, and recommend other tags in the post. In the proposed method, the label is extracted from the image through the model of the convolutional neural network (CNN) deep learning technique, and the instagram is crawled with the extracted label to sort and recommended tags other than the label. We can see that it is easy to post an image using the recommended tag, increase the exposure of the search, and derive high accuracy due to fewer search errors.
Purpose - The increasing share of Korean private label products (PLPs) in the domestic market helped generate lucrative revenue. In recent years, major South Korean retailers have begun to cast their sights on overseas markets and actively export their PLPs. In China, the proportion of private label fresh food (PLFF) is gradually expanding amid the development of the new retailing model. A profound understanding of the relationship between private label fresh produce and purchase intention may be the answer to helping Chinese retailer private labels expand supply chains in Korea. This study, taking Chinese retailers as an example, examines the impacts of selection factors of private label fresh food and perceived value on purchase intention. Apart from that, the relationship between the selection factors and purchase intention will be analyzed with perceived value as a mediator. Design/methodology - This work aims to empirically analyze the purchase intention of private label fresh food using statistical analysis. In this study, a hypothetical causal model consisting of 6 latent variables and 24 measured variables is developed based on the literature review. To validate the research hypotheses and the research model, SPSS23.0/AMOS23.0 is used to analyze factors such as validity and reliability, as well as structural equation modeling. Findings - The hypothetical model established in this study is of general applicability. In respect to PLFF, perceived value, while significantly influencing purchase intention in combination with four selection factors (perceived quality, perceived price, brand trust, and store image), mediates partially between the first three factors and purchase intention, which rules out the impact and mediating effect of store image on purchase intention. Originality/value - These research results, as helpful insights into the present circumstances of Chinese PLFF in the domestic market, provide useful information and guidance for Korean retailers and service providers to innovate production and service, as well as develop marketing and promotion strategies, so that they can shift private label goods with advantages from domestic demand to export, thus increasing overseas profitability. Further, this work will also contribute to relevant research.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.607-610
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2021
When learning a model in supervised learning, input data and the label of the data are required. However, labeling is high cost task and if automated, there is no guarantee that the label will always be correct. In the case of supervised learning in such a noisy labels environment, the accuracy of the model increases at the initial stage of learning, but decrease significantly after a certain period of time. There are various methods to solve the noisy label problem. But in most cases, the probability predicted by the model is used as the pseudo label. So, we proposed a method to predict the true label more quickly by refining the probabilities predicted by the model. Result of experiments on the same environment and dataset, it was confirmed that the performance improved and converged faster. Through this, it can be applied to methods that use the probability distribution predicted by the model among existing studies. And it is possible to reduce the time required for learning because it can converge faster in the same environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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