In this paper, we proposed an Atrous Residual U-Net (AR-UNet) to improve the segmentation accuracy of semantic segmentation method based on U-Net. The U-Net is mainly used in fields such as medical image analysis, autonomous vehicles, and remote sensing images. The conventional U-Net lacks extracted features due to the small number of convolution layers in the encoder part. The extracted features are essential for classifying object categories, and if they are insufficient, it causes a problem of lowering the segmentation accuracy. Therefore, to improve this problem, we proposed the AR-UNet using residual learning and ASPP in the encoder. Residual learning improves feature extraction ability and is effective in preventing feature loss and vanishing gradient problems caused by continuous convolutions. In addition, ASPP enables additional feature extraction without reducing the resolution of the feature map. Experiments verified the effectiveness of the AR-UNet with Cityscapes dataset. The experimental results showed that the AR-UNet showed improved segmentation results compared to the conventional U-Net. In this way, AR-UNet can contribute to the advancement of many applications where accuracy is important.
The purpose of this paper is to examine the problems caused by the lack of institutional establishment of broadcasting contents' concept, to present the categories and significance of broadcast contents concepts, and to promote discussions on defining broadcasting contents concepts. As the pattern of enjoying contents becomes fragmented, broadcasting contents such as dramas, entertainment, and documentaries are enjoyed in various ways through N-screens, beyond the distribution structure of the traditional broadcasting industry. But, the concept of broadcasting contents is subordinate to(or even absent from) the distribution structure of the broadcasting industry. This paper seeks to correct this problem by proposing a new definition of broadcasting contents. First of all, as a result of looking at the need to define the concept of broadcasting contents in various ways in principle, legal, and industrial aspects, broadcasting contents needed to be defined as a new concept independent of broadcasting media. Based on this, the existing discussions on the concept and type of broadcasting contents were reviewed to confirm the direction for establishing broadcasting contents concepts, and to define broadcasting contents into higher categories (liberal arts, entertainment), and lower categories ('documentaries, current affairs, education', 'dramas, animation, music, variety, sports').
Park, Eunbin;Lee, Juyeon;Kim, Myung-chul;Park, Hang-Sik;Paik, Jean Kyung
The Korean Journal of Food And Nutrition
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v.34
no.4
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pp.372-380
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2021
In this study, data from the 7th (2016~2018) and 8th (2019) Korea National Health and Nutrition Examination Surveys were used, which included 5,325 subjects. Health behavior, dietary and nutrient intake status, physical measurement and biochemical characteristics, and risk factors for elderly related chronic diseases were classified and analyzed according to the changing composition of single households and other households in the current society. As a result, the ratio of current smokers and drinkers in young adult single households, walking less than 30 minutes per day, subjective health status was poor, breakfast rate less than three times per week, eating out frequency more than once a day, lipid intake ratio to total calories, saturation fatty acid intake were significantly higher. In addition, waist circumference, and diastolic blood pressure were significantly higher. However, dietary fiber intake level was significantly lower. The results for hypertension, which is the representative chronic disease that causes old age-related chronic diseases, were significantly higher in single households (ORs=1.400 (95% CI: 1.095, 1.791), p=0.007). Although young adults may not have showed particularly serious health problems yet, education is believed as important to recognize and prevent age-related disease risk factors.
In this paper, we propose an intelligent vocabulary recommendation agent that automatically provides vocabulary corresponding to game-based learners' needs and requirements in the mobile education augmented reality game environment. The proposed agent reflects the characteristics of mobile technology and augmented reality technology as much as possible. In addition, this agent includes a vocabulary reasoning module, a single game vocabulary recommendation module, a battle game vocabulary recommendation module, a learning vocabulary list Module, and a thesaurus module. As a result, game-based learners' are generally satisfied. The precision of context vocabulary reasoning and thesaurus is 4.01 and 4.11, respectively, which shows that vocabulary related to situation of game-based learner is extracted. However, In the case of satisfaction, battle game vocabulary(3.86) is relatively low compared to single game vocabulary(3.94) because it recommends vocabulary that can be used jointly among recommendation vocabulary of individual learners.
This study was conducted to investigate the factors affecting satisfaction and dissatisfaction of e-learning learner students using Kano model and Timko's customer satisfaction coefficient. The results of the analysis showed that firstly, the students are highly satisfied when it is convenient to learn visually and audibly, when the students can ask questions at any time, and when the professor was interested in the students. Second, the rational criteria and accurate evaluation of grades and assignments were confirmed as factors that should be satisfied. Third, unlike the results of the basic study that the students use e-learning due to the convenience of learning time and learning space and the ease of learning process, it is no longer an attractive factor to use e-learning. The results of this study suggest that it is possible to present effective directions for the development of e-learning education and strategic application of each factor classified by the two-dimensional recognition method.
With the recent commercialization of the next generation of wireless 5G in everyday life, many changes have been made to organizations, industries and businesses of various sizes in various fields. However, although the improved speed and latency of 5G has improved, improvements in encryption, authentication and privacy are still required. In this paper, multiple groups of information management techniques are proposed to efficiently protect users' privacy in the heterogeneous environment of 5G. The proposed technique aims to allow distributed management of users' privacy links by clouding the privacy information generated by different heterogeneous devices to efficiently interface with different groups. Suggestion techniques process user-specific privacy information independently in a virtual space so that users can periodically synchronize their privacy information.
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the New-Hanbok styling of online shopping mall, and to also suggest a solution to the problems of the New-Hanbok styling and develop a progressive plan. The research method was to search six keywords related to 'Hanbok' in the search portal 'Naver' and select 14 Hanbok brand companies. A total of 412 pictures of products for the model used on main screen were analyzed among 14 companies. The results of analyzing the New-Hanbok styling are as follows. First, the New-Hanbok styling showed the unstructured characteristics like unconventional arrangement after getting out of the fixed form of traditional Hanbok styling elements. Secondly, diverse images were represented as the hairstyle and makeup were highlighted as the elements of New-Hanbok styling. Thirdly, the new, fresh, trendy, and fashionable New-Hanbok styling was shown through the mix-and-match of traditional Korean-style accessories and fashion jewelries. However, regarding the New-Hanbok styling shown in online shopping mall, the overlapped items were especially found while the difference in material, pattern, and color required to overcome this problem was insufficient. It was lacking in the styling consistency for the establishment brand image while the awareness of the importance of accessory styling was insufficient. The brand competitiveness of the New-Hanbok could be secured by raising awareness on differentiation, consistency, and importance through the styling elements such as item composition, material, pattern, color, hairstyle, makeup, and accessory of brand.
In this study we estimate the survival function of duration of the legislative processes in the 17th, 18th, and 19th National Assembly of Korea, and further analyze effects of the political situation variables on the legislative process. We define the termination of legislative process from a novel perspective to alleviate issues of dependency between censoring and failure in the data. We also show that the proportional hazards assumption does not hold for the data, and analyze data employing a log-normal accelerated failure time model. The policy areas of law agendas are shown to affect the speed of legislative process in different ways and legislative process tends to be prompt in times of divided governments.
Role-based access or attribute-based access control in cloud environment or big data environment need requires a suitable mathematical structure to represent a hierarchical model. This paper define the notion of multipliers and simple multipliers of lattice implication algebras that can implement a hierarchical model of role-based or attribute-based access control, and prove every multiplier is simple multiplier. Also we research the relationship between multipliers and homomorphisms of a lattice implication algebra L, and prove that the lattice [0, u] is isomorphic to a lattice $[u^{\prime},1]$ for each $u{\in}L$ and that L is isomorphic to $[u,1]{\times}[u^{\prime},1]$ as lattice implication algebras for each $u{\in}L$ satisfying $u{\vee}u^{\prime}=1$.
In this paper, a lightweight network with fewer parameters compared to the existing object detection method is proposed. In the case of the currently used detection model, the network complexity has been greatly increased to improve accuracy. Therefore, the proposed network uses EfficientNet as a feature extraction network, and the subsequent layers are formed in a pyramid structure to utilize low-level detailed features and high-level semantic features. An attention process was applied between pyramid structures to suppress unnecessary noise for prediction. All computational processes of the network are replaced by depth-wise and point-wise convolutions to minimize the amount of computation. The proposed network was trained and evaluated using the PASCAL VOC dataset. The features fused through the experiment showed robust properties for various objects through a refinement process. Compared with the CNN-based detection model, detection accuracy is improved with a small amount of computation. It is considered necessary to adjust the anchor ratio according to the size of the object as a future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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