Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.2
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pp.69-77
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1993
Automatic image recognition system is essential for a better man-to machine interaction. Because of the noise and deformation due to the sensor operation, it is not simple to build an image recognition system even for the fixed images. In this paper neural network which has been reported to be adequate for pattern recognition task is applied to the fixed and variational(rotation, size, position variation for the fixed image)recognition with a hope that the problems of conventional pattern recognition techniques are overcome. At fixed image recognition system. ART model is trained with face images obtained by camera. When recognizing an matching score. In the test when wigilance level 0.6 - 0.8 the system has achievel 100% correct face recognition rate. In the variational image recognition system, 65 invariant moment features sets are taken from thirteen persons. 39 data are taken to train multi-layer perceptron and other 26 data used for testing. The result shows 92.5% recognition rate.
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.239-248
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2007
In the highly competitive construction industry, a slight inaccuracy of estimation can easily cause the loss of a project. Erroneous experience-based cost estimates or allocations of on-site supervisory manpower often offset the profit gained from the project and may jeopardize the management processes. To counter these types of problems, we develop a model using mathematical analysis and case-based reasoning to automate the allocation of on-site supervisory manpower and estimate construction site costs. The method is founded upon laborious data collection processes and analysis by matching statistical assumptions, and is applicable to construction projects. In the modeling the costs and allocation of on-site supervisory manpower are quantified for both owners and contractors before initiating or bidding on the projects. The findings confirm that the degree of variation of the model predictions has an accuracy rate at 88.47%. Single-site construction projects can be accurately predicted and the assignment of supervisory manpower feasibly automated.
This paper is one of the types of 'sharing economy', a social economic model that borrows and shares things, spaces, and services from the development of the 4th Industrial Revolution. Through sharing of empty space and time in the city, I would like to suggest a way to reduce the closure of small business owners in order to create jobs, which is one of urban problems in the community. We also build a platform that utilizes the free time and space of buildings through space sharing, one of the types of sharing economy, and provides education programs for start-up education, promotion, marketing, and consulting by matching small business owners with building owners. Therefore, in this paper, by sharing the space and time, the landlord and the small business can share the profits of the small business by reducing the business owner's closure and the job creation plan. Coaching urban regeneration was proposed.
Recently semantic web document is produced and added in repository in a cloud computing environment and requires an intelligent semantic agent for analytical classification of documents and information retrieval. The traditional methods of information retrieval uses keyword for query and delivers a document list returned by the search. Users carry a heavy workload for examination of contents because a former method of the information retrieval don't provide a lot of semantic similarity information. To solve these problems, we suggest a key word frequency and concept matching based semantic clustering model using hadoop and NoSQL to improve classification accuracy of the similarity. Implementation of our suggested technique in a cloud computing environment offers the ability to classify and discover similar document with improved accuracy of the classification. This suggested model is expected to be use in the semantic web retrieval system construction that can make it more flexible in retrieving proper document.
As a type of accident-tolerant fuel, fully ceramic microencapsulated (FCM) fuel was proposed after the Fukushima accident in Japan. The FCM fuel consists of tristructural isotropic particles randomly dispersed in a silicon carbide (SiC) matrix. For a fuel element with such high heterogeneity, we have proposed a two-temperature homogenized model using the particle transport Monte Carlo method for the heat conduction problem. This model distinguishes between fuel-kernel and SiC matrix temperatures. Moreover, the obtained temperature profiles are more realistic than those of other models. In Part I of the paper, homogenized parameters for the FCM fuel in which tristructural isotropic particles are randomly dispersed in the fine lattice stochastic structure are obtained by (1) matching steady-state analytic solutions of the model with the results of particle transport Monte Carlo method for heat conduction problems, and (2) preserving total enthalpies in fuel kernels and SiC matrix. The homogenized parameters have two desirable properties: (1) they are insensitive to boundary conditions such as coolant bulk temperatures and thickness of cladding, and (2) they are independent of operating power density. By performing the Monte Carlo calculations with the temperature-dependent thermal properties of the constituent materials of the FCM fuel, temperature-dependent homogenized parameters are obtained.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.5
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pp.555-560
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2010
The geoscientists are very interested in a volcanic reactivity of Mt. Baekdu. Periodical observation and monitoring are thus needed to detect the topographic and environmental changes of Mt. Baekdu. It is, however, very restrictive to survey with difficulty of observer's accessibility in the field due to political problems. This study therefore is to produce digital elevation model (DEM) of Mt. Baekdu using SPOT-5 stereo images. The produced DEM is very not accurate because of using without ground control points (GCP). To correct the previously generated DEM, scale-invariant feature transform(SIFT) matching method is adopted with shuttle radar topography mission(SRTM) DEM of NASA Jet Propulsion Laboratory(JPL). The results of the produced DEM to SRTM DEM matching indicate that the corrected DEM from SPOT-5 stereo images has more detail topographic structures. In addition, difference of spatial distances between the corrected DEM and SRTM DEM are much smaller than non-corrected DEM.
The purpose of this study is to check if LED lighting can be used as general lighting and examine the color rendering property of full color RGB LED lighting. CRI is one of the important properties of evaluating lighting. However the present CRI does not fully evaluate LED lightings. Firstly, the performance of a simple task was compared other than comparing CRI values for different lighting. For experimental preparation three types of lightings were used; standard D65 fluorescent tube, general household fluorescent tube, and RGB LED lighting. All three lightings show high error for Purple-Red. All three lightings show similar error for all hues and prove that color discrimination is not affected by the lighting. This proves that LED could be used as general lighting. Secondly, problems of the conventional CIE CRI method are considered and new models are suggested for the new lighting source. Each of the models was evaluated with visual experiment results obtained by the white light matching experiment. The suggested model is based on the CIE CRI method but replaces the color space model by CIELAB, color difference model by CIEDE2000, and chromatic adaptation model by CAT02.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.11
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pp.123-132
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1998
This paper presents a road detection technique for spaceborne synthetic aperture radar (SAR) images. Roads are important cartographic features. We incorporate an active contour model called snake as a model for the road and define a new external energy for snake which is appropriate for the road. Detecting roads in spaceborne SAR images is very difficult without other information. In this paper, digital maps are utilized to obtain the initial position and shape for snake. Only approximate geodetic location of roads appearing in SAR images can be known through geocoding process and usual digital maps also have location errors. Therefore, there exist large location offsets between the two data. By introducing initial matching procedure, the errors are reduced significantly. Then we initialize the snake's shape using the roads extracted from digital map and minimize the energies of all snake points to detect roads. We outline two problems in detection and propose a method that mitigates them.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.95-98
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2005
This paper presents intelligent digital redesign method of global approach for hybrid state space fuzzy-model-based controllers. For effectiveness and stabilization of continuous-time uncertain nonlinear systems under discrete-time controller, Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model is used to represent the complex system. And global approach design problems viewed as a convex optimization problem that we minimize the error of the norm bounds between nonlinearly interpolated linear operators to be matched. Also by using the power series, we analyzed nonlinear system's uncertain parts more precisely. When a sampling period is sufficiently small, the conversion of a continuous-time structured uncertain nonlinear system to an equivalent discrete -time system have proper reason. Sufficiently conditions for the global state -matching of the digitally controlled system are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMls). Finally, we prove the effectiveness and stabilization of the proposed intelligent digital redesign method by applying the chaotic Lorentz system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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