In tandem with Korea's globalization efforts, local restaurant business in growing leaps and bounds. By the year 2000, the industry is expected to soar to one of the major industries with hosting many large-scale international events. Rising to the occasion, the Korea Restaurant Industry needs change itscurrent modus operandi focusing on management skill improvement and globalizatin of its network. In Particular, they need to have their competity edge against multinational Restaurant brands both in local and overseas markets. To further develop the local industry, we need to work on the following areas. 1. Top management is required to show firm commitment to development of local brand that can be a real player in the global market. 2. To make any impact in the global market, a specific marketing strategy needs to be developed fit for each market. 3. To save initial investment expenditure, a close cooperation among local industries is prerequisite. 4. To make the industry easier to go global, local government needs to provide them with financial and taxational benefits.
In order to understand the characteristics of the topography change in front of an impermeable breakwater, a coupled model for a two-way analysis of the existing LES-WASS-2D and newly developed morphodynamic model was suggested. A comparison to existing experimental results revealed that the results computed using the 2-D hydro-morphodynamic model were in good agreement with the experimental results for the wave form, pore water pressure in the seabed, and topographical change in front of a submerged breakwater. It was shown that the two-way model suggested in this study is applicable to a morphological change in the seabed around a submerged breakwater. Then, using the numerical results, the topographical changes in front of an impermeable submerged breakwater were examined in relation to partial standing waves. Moreover, the characteristics of the local scour depths in front of them are also discussed in relation to incident wave conditions, sediment qualities, and submerged breakwater shapes.
The increasing variation in climatic conditions under climate change directly influences plant-microbe interactions. To account for as many variables as possible that may play critical roles in such interactions, the use of an integrated modeling approach is necessary. Here, we report for the first time a local impact assessment and adaptation study of future epidemics of kiwifruit bacterial blossom blight (KBB) in Jeonnam province, Korea, using an integrated modeling approach. This study included a series of models that integrated both the phenological responses of kiwifruit and the epidemiological responses of KBB to climatic factors with a 1 km resolution, under the RCP8.5 climate change scenario. Our results indicate that the area suitable for kiwifruit cultivation in Jeonnam province will increase and that the flowering date of kiwifruit will occur increasingly earlier, mainly due to the warming climate. Future epidemics of KBB during the predicted flowering periods were estimated using the Pss-KBB Risk Model over the predicted suitable cultivation regions, and we found location-specific, periodic outbreaks of KBB in the province through 2100. Here, we further suggest a potential, scientifically-informed, long-term adaptation strategy using a cultivar of kiwifruit with a different maturity period to relieve the pressures of future KBB risk. Our results clearly show one of the possible options for a local impact assessment and adaptation study using multiple models in an integrated way.
The purpose of this study was to evaluate climate change vulnerability over the agricultural infrastructure in terms of flood and drought using principal component analysis. Vulnerability was assessed using vulnerability resilience index (VRI) which combines climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Ten flood proxy variables and six drought proxy variables for the vulnerability assessment were selected by opinions of researchers and experts. The statistical data on 16 proxy variables for the local governments (Si, Do) were collected. To identify major variables and to explain the trend in whole data set, principal component analysis (PCA) was conducted. The result of PCA showed that the first 3 principal components explained approximately 83 % and 89 % of the total variance for the flood and drought, respectively. VRI assessment for the local governments based on the PCA results indicated that provinces where having the relatively large cultivation areas were categorized as vulnerable to climate change.
By the works of Levine [2] and Rolfsen [5], [6], it is known that a local move called a crossing-change is strongly related to the Alexander invariant. In this note, we will consider to what degree the relationship is strong. Let K be a knot, and $K^{\times}$ the set of knots obtained from a knot K by a single crossing-change. Let MK be the Alexander invariant of a knot K, and MK the set of the Alexander invariants $\{MK\}_{K{\in}\mathcal{K}}$ for a set of knots $\mathcal{K}$. Our main result is the following: If both $K_1$ and $K_2$ are knots with unknotting number one, then $MK_1=MK_2$ implies $MK_1^{\times}=MK_2^{\times}$. On the other hand, there exists a pair of knots $K_1$ and $K_2$ such that $MK_1=MK_2$ and $MK_1^{\times}{\neq}MK_2^{\times}$. In other words, the Gordian complex is not homogeneous with respect to Alexander invariants.
A new algorithm for gradual scene change detection in MPEG based frame sequences is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on the fact that most of gradual curves can be characterized by variance distributions of edge information in the frame sequences. Average edge frame sequences are obtained by performing "sober" edge detection. Features are extracted by comparing variances with those of local blocks in the average edge frames. Those features are further processed by the opening operation to obtain smoothing variance curves. The lowest variance in the local frame sequences is chosen as a gradual detection point. Experimental results show that the proposed method provides 85% precision and 86% recall rate fur gradual scene changes.
This study was carried out for reading the change of local meteorological environment according to dam construction of Nakdong-river using numerical model. The study used PSU/NCAR Mesoscale Model version5(MM5) for inquiring effect of formation of artificial lake after dam construction. The colleague simulated temperature mixing ratio, latent heat flux and sensible heat flux in two cause of existing lake and not. Temperature and mixing ratio in southwest of Andong lake increased because of the air that was warm and moist above the lake moved to southwest due to the northeasterly wind. In the case of existing lake around Andong, latent heat flux increased much in the daytime after sunrise. However, sensible heat flux decreased but it didn't change distinctly in southwest of Andong like the other values.
본 논문에서는 비디오의 분할을 위하여 먼저 기존에 제안되었던 차이 값 추출방법들의 단점들을 극복하고 장점을 최대한 활용할 수 있으며 급진적 장면전환부터 점진적 장면전환까지 모두 예측할 수 있는 강건하고 복합적인 차이 값 추출방법에 대해서 제안한다. 이 방법은 지역적 $X^2$-테스트로서 기존의 컬러 히스토그램과 $X^2$-테스트를 결합한 방법이다. 본 논문을 위하여 기존의 히스토그램 기반 알고리즘과 비교하여 좋은 성능을 보여주는 $X^2$-테스트를 변형하였고, 컬러 값의 세분화 작업에 따른 검출효과를 높이기 위하여 명암도 등급에 따른 가중치를 적용한 지역적 $X^2$-테스트를 이용하였다. 이 방법은 복잡하고 다양한 시세계의 영상 변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 방법이다. 기존의 $X^2$-테스트와 제안된 지역적 $X^2$-테스트 방법의 비교는 실험을 통해 입증되었다.
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we use Affine SIFT to detect affine invariant local descriptors for face recognition under large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm. SIFT algorithm is scale and rotation invariant, which is powerful for small viewpoint changes in face recognition, but it fails when large viewpoint change exists. In our scheme, Affine SIFT is used for both gallery face and probe face, which generates a series of different viewpoints using affine transformation. Therefore, Affine SIFT allows viewpoint difference between gallery face and probe face. Experiment results show our framework achieves better recognition accuracy than SIFT algorithm on FERET database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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