The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.6
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pp.923-931
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2013
RFID (Radio Frequency Identification), which is a kind of the electronic tag, is a wireless access device using the radio frequency for recognizing the ID information. It has a variety of application such as the bus card, gate access card, distribution industry, and management of construction materials. The performance and size of RFID depend on the penetrability, recognition ratio, memory size, multi tag recognition, external pollution dust, and exterior impact, and RFID requires the packaging to protect itself considered above factors. Recently, RFID is diversely employed to effectively manage construction materials and the RFID packaging, which is robust to the external impact, is required to attach RFID on construction materials. In this paper, we propose the construction material RFID packaging designed to be robust for the external impact and to be practicable for change of the broken RFID. For the change of RFID, we separate the cast and body of the packaging. Also, we present the detail drawing for the proposed construction material RFID packaging and implement the performance evaluation of the packaging manufactured using 3D printer.
The purpose of this study is to help the education of fire safety in elementary schools be given effectively by teachers through the investigation of their recognition on fire safety. To achieve the purpose, 203 elementary school teachers in Yeongju city were interviewed for 5 days from Sep. 5 to 9, 2003. The results of this study are as follows; Teachers recognized the education of fire safety to be very necessary, but they gave less consequence to it relatively and classes for fire safety were done quite a little in actual education. Teachers put the traffic safety on the top in the list of safety education and play safety, facility safety and fire safety follows it in order. Teachers stated lack of interest (36.0%), lack of material and class hours(31.5%) for the difficulty of the fire safety education and they recognized that a fire safety expert's lecture(62.1 %) and development and propagation of teaching material were required for the efficient fire safety education.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.47-55
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2024
We spend a lot of time in indoor space, and the space has a huge impact on our lives. Interior design plays a significant role to make an indoor space attractive and functional. However, it should consider a lot of complex elements such as color, pattern, and material etc. With the increasing demand for interior design, there is a growing need for technologies that analyze these design elements accurately and efficiently. To address this need, this study suggests a deep learning-based design analysis system. The proposed system consists of a semantic segmentation model that classifies spatial components and an image classification model that classifies attributes such as color, pattern, and material from the segmented components. Semantic segmentation model was trained using a dataset of 30000 personal indoor interior images collected for research, and during inference, the model separate the input image pixel into 34 categories. And experiments were conducted with various backbones in order to obtain the optimal performance of the deep learning model for the collected interior dataset. Finally, the model achieved good performance of 89.05% and 0.5768 in terms of accuracy and mean intersection over union (mIoU). In classification part convolutional neural network (CNN) model which has recorded high performance in other image recognition tasks was used. To improve the performance of the classification model we suggests an approach that how to handle data that has data imbalance and vulnerable to light intensity. Using our methods, we achieve satisfactory results in classifying interior design component attributes. In this paper, we propose indoor space design analysis system that automatically analyzes and classifies the attributes of indoor images using a deep learning-based model. This analysis system, used as a core module in the A.I interior recommendation service, can help users pursuing self-interior design to complete their designs more easily and efficiently.
Manipulation of the nano/micro scale object has been a key technology in biology as the sizes of DNA, chromosome, nucleus, cell and embryo are within such order. For instance, for embryo cell manipulation, the cell injection is performed manually. The operator often spends over a year to carry out a cell manipulation project. Since the typical success rate of such operation is extremely low, automation of such biological cell manipulation has been asked. As the operator spends most of his time in finding the position of cell in the Petri dish and in injecting bio-material to the cell from the best orientation. In this paper, we propose a new strategy and a vision system, by which one can find, recognize and track nucleus, polar body, and zona pellucida of the embryo cell for automatic biomanipulation. The deformable template matching algorithm has been used in recognizing the nucleus and polar body of each cell. Result suggests that it outperforms the conventional methods.
Bakery nutrition labeling has been implemented in the company, but most consumers have no idea about it due to lack of promotion of the product nutrition labeling information or do not have a big interest in it. As a result, various studies based on the forecast about changes in consumption patterns of the bakery market due to nutrition labeling information are needed. Especially nowadays, when buying bakery products the involvement of consumers in health and nutrition is growing. So, we need to understand that nutrition labeling information makes any causal relationship between consumer attitude and confidence, purchasing behavior in bakery products. It can be said to be a very important research. For that reason, I think this research will help to settle and activate the nutrition labeling information system for the rational purchasing decisions of consumers in the bakery market. In addition, this research could be a base material for various marketing strategies.
The purpose of this study were to empirically verify the influence of varables on psychological well-being of married and employed urbanite and to provide a basis for promoting the quality of life. The subject of this study were 270 married and employed urbanite and interviewed with a questionnaire. The data were analyzed by SPSS/PC+ program for the frequency, mean, standard deviation, and regression analysis. The major results of this study were as follows: 1) The score of management of division of household work was a medium-level. The score of psychological well-being of married and employed urbanite was relatively high. 2) Variables that affect management of division of household work were sex, income, degree of using information, and degree of stress recognition. 3) Variables that affect psychological well-being were degree of work satisfaction, degree of income propriety, degree of stress recognition, fate control orientation and material orientation. 4) The influenced level of degree of work satisfaction on psychological well-being of married and employed urbanite was highest among the other variables.
Despite significant advances in multimedia transferring technologies in various fields of robotics, it is sometimes quite difficult for the operator to fully understand the context of 3D remote environments from 2D image feedback. Particularly, in the remote control of mobile robots, the recognition of the object associated with the task is very important, because the operator has to control the robot safely in various situations not through trial and error. Therefore, it is necessary to provide the operator with 3D volumetric models of the object and object-related information as well such as locations, shape, size, material properties, and so on. Thus, in this paper, we propose a vision-based human interface system that provides an interactive, information-rich map through network-based information brokering. The system consists of an object recognition part, a 3D map building part, a networked knowledge base part, and a control part of the mobile robot.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.3
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pp.73-81
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2006
This paper describes our primary study for a new method of recognizing materials, which is need for precision work system. This is a study of dynamic characteristics of smart sensors, new method$(R_{SAI})$ has the sensing ability of distinguishing materials. Experiment and analysis are executed for finding the proper dynamic sensing condition. First, we developed advanced smart sensor. We made smart sensors for experiment. The type of smart sensor is HH type. The smart sensor was developed for recognition of material. Second, we develop new estimation methods that have a sensing ability of distinguish materials. Dynamic characteristics of sensor are evaluated through new recognition index$(R_{SAI})$ that ratio of sensing ability index. Distinguish of object is executed with $R_{SAI}$ method relatively. We can use the $R_{SAI}$ method for finding materials. Applications of this method are finding abnormal condition of object (auto-manufacturing), feeling of object(medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.3
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pp.496-501
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2007
In this paper, we suggest postal RFID adaptation model and system architecture which can be used for real time trace and track of parcel processing and pallet management. This paper also shows postal RFID application system testbed based on the proposed postal RFID application model and architecture, and shows recognition performance of tag on parcel and pallet by speed and mounting tag material such as thin cans, water bottles, and paper using implemented postal RFID system to find the best solution for RFID adaptation in postal logistics environment. In the experiment, we can know recognition performance of paper and aluminium foil is better than water bottles and thin cans.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.9
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pp.1878-1883
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2012
Generally, in the underwater target recognition, feature vectors are extracted from the target signal utilizing spatial information according to target shape/material characteristics. And, various signal processing techniques have been studied to extract feature vectors which is less sensitive to the location of the receiver. In this paper, we analyzed the characteristics of synthesized underwater objects using canonical correlation analysis method which is relatively less sensitive to the location of receiver. Canonical correlation analysis is applied to two consecutive backscattered sonar returns at different aspect angles to analyze the correlation characteristics in multi-aspect environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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