Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.7
no.2
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pp.205-221
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2001
It will become more and more popular to use the long-term care facilities and home health care services with the chronic disease increasing. It depends on how much the consumers would pay and purchase the services. They might get more benefits from that kind of services than from ordinary hospitalization. So far, the study of determining the medical service price has focused most often on the efforts from the providers' view. But it must be reasonable to include the consumers' value for the service. This study was performed to assess WTP(Willingness to Pay) for home health care service in order to apply to the determination of nursing price in a reasonable manner. In this study, respondents were asked if they would pay for the service's intangible benefits under the four different types(open-ended minimum WTP, open-ended maximum WTP, bidding WTP, referendum WTP). The contingent valuation method is a potentially useful tool in understanding how people value the benefits of the service. As a result, average open-ended minimum WTP was W16,015 per day among 65 respondents. Average open-ended maximum WTP was W29,154 per day among 65 respondents. Average bidding WTP was W26,300 per day among 65 respondents. Average referendum WTP was W22,200 per day among 70 respondents. The results of regression analyses were also consistent with theoretical prediction, e.g., increasing WTP with consumers' value for the service, state of patients, and household income. This study demonstrated that it was more reasonable to consider the consumers' value in determining the services' price. In addition, a further study is needed to test the validity of this CV method and to determine a proper nursing price based on the consumers' view.
The present study aims to develop a real-time surface image velocimeter (SIV) using an Android smartphone. It can measure river surface velocity by using its built-in sensors and processors. At first the SIV system figures out the location of the site using the GPS of the phone. It also measures the angles (pitch and roll) of the device by using its orientation sensors to determine the coordinate transform from the real world coordinates to image coordinates. The only parameter to be entered is the height of the phone from the water surface. After setting, the camera of the phone takes a series of images. With the help of OpenCV, and open source computer vision library, we split the frames of the video and analyzed the image frames to get the water surface velocity field. The image processing algorithm, similar to the traditional STIV (Spatio-Temporal Image Velocimeter), was based on a correlation analysis of spatio-temporal images. The SIV system can measure instantaneous velocity field (1 second averaged velocity field) once every 11 seconds. Averaging this instantaneous velocity measurement for sufficient amount of time, we can get an average velocity field. A series of tests performed in an experimental flume showed that the measurement system developed was greatly effective and convenient. The measured results by the system showed a maximum error of 13.9 % and average error less than 10 %, when we compared with the measurements by a traditional propeller velocimeter.
Seungri Yoon;Minju Shin;Jin Hyun Kim;Ho Jeong Jeong;Junyoung Park;Tae In Ahn
Journal of Bio-Environment Control
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v.33
no.1
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pp.63-70
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2024
This study explored computer vision methods using the OpenCV open-source library to characterize the phenotypes of various horticultural crops. In the case of tomatoes, image color was examined to assess ripeness, while support vector machine (SVM) and histogram of oriented gradients (HOG) methods effectively identified ripe tomatoes. For sweet pepper, we visualized the color distribution and used the Gaussian mixture model for clustering to analyze its post-harvest color characteristics. For the quality assessment of netted melons, the LAB (lightness, a, b) color space, binary images, and depth mapping were used to measure the net patterns of the melon. In addition, a combination of depth and color data proved successful in identifying flowers of different sizes and distances in cucumber greenhouses. This study highlights the effectiveness of these computer vision strategies in monitoring the growth and development, ripening, and quality assessment of fruits and vegetables. For broader applications in agriculture, future researchers and developers should enhance these techniques with plant physiological indicators to promote their adoption in both research and practical agricultural settings.
Robotics and automation are rapidly growing in the industries replacing human labor. The idea of robots replacing humans is positively influencing the business thereby increasing its scope of research. This paper discusses the development of an experimental platform controlled by a robotic arm through Robot Operating System (ROS). ROS is an open source platform over an existing operating system providing various types of robots with advanced capabilities from an operating system to low-level control. We aim in this work to control a 7-DOF manipulator arm (Robai Cyton Gamma 300) equipped with an external vision camera system through ROS and demonstrate the task of balancing a ball on a plate-type end effector. In order to perform feedback control of the balancing task, the ball is designed to be tracked using a camera (Sony PlayStation Eye) through a tracking algorithm written in C++ using OpenCV libraries. The joint actuators of the robot are servo motors (Dynamixel) and these motors are directly controlled through a low-level control algorithm. To simplify the control, the system is modeled such that the plate has two-axis linearized motion. The developed system along with the proposed approaches could be used for more complicated tasks requiring more number of joint control as well as for a testbed for students to learn ROS with control theories in robotics.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.3
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pp.1-9
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2015
In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.754-755
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2015
Computer Vision Syndrome(CVS) is a temporary condition resulting from focusing the eyes on a computer display for protracted, uninterrupted periods of time. To prevent CVS, you have to blink your eyes frequently, also have to keep distances from monitor. In this paper, real-time notification system for preventing CVS by checking user's distance between eyes and monitor and user's frequency of nictation in real time through monitor webcam is described.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.1996-2001
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2006
Open System Authentication Method, Shared Key Method, Mac Based Authentication Method are very hard to use in wireless network that needs security. So now, many researches have been performed about 802.1x and user authentication method applying PKI. but certificate verification protocol has been used abolished list called CRL since it's first usage of PKI, there were still has a problem about distribution point. This paper applied CVS to use CA direct not to use CRL and OSCP server in order to improve this problems. Also It suggested the system that can make authentication steps more shorter using authentication server and Mutual authentication system by public certificate(small size/low speed wireless terminal can access to wireless network fast and safely)
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.4
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pp.79-87
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2014
In this paper, we implemented the HearCAM platform with Raspberry PI B+ model which is an open source platform. Raspberry PI B+ model consists of dual step-down (buck) power supply with polarity protection circuit and hot-swap protection, Broadcom SoC BCM2835 running at 700MHz, 512MB RAM solered on top of the Broadcom chip, and PI camera serial connector. In this paper, we used the Google speech recognition engine for recognizing the voice characteristics, and implemented the pattern matching with OpenCV software, and extended the functionality of speech ability with SVOX TTS(Text-to-speech) as the matching result talking to the microphone of users. And therefore we implemented the functions of the HearCAM for identifying the voice and pattern characteristics of target image scanning with PI camera with gathering the temperature sensor data under IoT environment. we implemented the speech recognition, pattern matching, and temperature sensor data logging with Wi-Fi wireless communication. And then we directly designed and made the shape of HearCAM with 3D printing technology.
Tae-ho Ham;Mi-Young Park;So-Myeong Lee;Soon-Wook Kwon;Joohyun Lee
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.265-265
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2022
Increased temperature caused by global warming has become a significant problem for the growth and production of crops. A high temperature has a direct or an indirect effect on crops, leading to a significant yield loss. The damage of a high temperature stress to rice depends on its developmental stage. In present study, we performed evaluate the heading date in different location, Yeoju and Miryang, during growth of Korean rice core set. The heading date for the 223 rice accession were evaluated in Yeoju City (37°23' 127°57') and Miryang City (35°50', 128°72') located on middle and southern part of Korea, respectively. The average temperature of a day was higher in Miryang during entire growth stage. Here, total 222 KRICE-Core set was analyzed by GWAS for the high temperature effect. GWAS results revealed the Chr07_26954556, a lead SNPs were significantly associated with delaying heading date of KRICE-Core set. Significance threshold was set with 6.0 > -log10(P), and Cross-Validation (CV) error suggested an optimal K value of 5 for the population based on the lowest cross-validation error K = 5.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.10-12
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2012
얼굴인식은 보안 등 다수의 응용분야에서 중요하게 이용되는데, 얼굴인식을 위한 학습은 많은 계산시간이 소요되기 때문에 신속한 학습이 필요한 경우 가속화가 필요하다. 한편, 그래픽스 프로세서 유닛(GPU)은 대용량 정보처리를 빠르게 수행할 수 있어 최근 폭넓은 분야에서 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 주성분 기반의 얼굴인식 알고리즘을 GPU 에서 병렬 수행하여 가속하는 기법을 제안하였다. 주성분 기반의 얼굴인식 각각의 과정들의 병렬성을 분석하여 가속화 이득을 최대하였고, C/OpenCV[2]로 구현된 순차적인 버전[3]과 비교했을 때, 전체 학습시스템에서 최대 약 40 배의 성능이득을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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