Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.224-231
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2013
Defining the concept of prominent audio content as the most informative audio content from the users' perspective within a given unstructured audio segment, we propose a simple but robust intensity-based attack/release pattern features to detect the prominent audio content. We also propose a web-based annotation procedure to retrieve users' subjective perception and annotated 18 hours of video clips across various genres, such as cartoon, movie, news, etc. The experiments with a linear classification method whose models are trained for speech, music, and sound effect demonstrate promising - but varying across the genres of programs - results (e.g., 86.7% weighted accuracy for speech-oriented talk shows and 49.3% weighted accuracy for {action movies}).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.308-324
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2018
HTTP adaptive streaming (HAS) is a promising technology for delivering video content over the Internet. HAS-based video streaming solutions rely on bandwidth estimation to select the appropriate video bitrate. Video streaming solutions that consider network conditions provide users with seamless video playback. However, when multiple clients compete for a common bottleneck link, conventional bandwidth estimation schemes that consider only one client overestimate the network bandwidth due to the ON-OFF traffic pattern. The bandwidth overestimation can cause Quality of Experience (QoE) degradation, such as unnecessary changes in video quality, and unfairness of video quality. In this paper, we propose a client-side bandwidth estimation scheme to obtain a better QoE of HAS in the multiple-client environment. The proposed scheme differentiates the client buffer status according to the buffer occupancy, and then estimates the available network bandwidth based on the buffer status and segment throughput. We evaluate the performance of HAS implemented in the ns-3 network simulator. Simulation results show that compared with the conventional schemes, the proposed scheme can enhance the QoE.
Purpose: There has been a growing focus on E-wallet adoption especially in emerging markets as it offers a convenient method for users to conduct cashless transactions. This study examines antecedents influencing the decision of Generation Z to adopt E-wallet. It looks into the effect of determining factors including compatibility, perceived convenience, perceived trust, perceived reputation, perceived usefulness, perceived ease of use and social influence on users' intention to use. The moderator role of social influence is also under examination. Research design, data and methodology: The quantitative method has been adopted to collect data from 170 Generation Z users. SmartPLS 3.0 was applied to examine the constructed hypotheses. Results: The results indicate an indirect effect between Compatibility, Perceived Ease of Use, Perceived Trust and Social Influence toward intention to adopt Electronic wallet, or both of those factors are mediated by Perceived Convenience, Perceived Usefulness, and Reputation. Moreover, research finding highlights the role of Perceived Usefulness as Generation Z's intention determinant to use E-Wallet. Conclusions: This study is substantial as it selected the promising customer segment - Generation Z to examine the factors influencing their decision to adopt Electronic wallet. Marketers can navigate which dimensions should be included in marketing campaigns to encourage Generation Z's adoption.
Waterborne polyurethanes(WPU) based on castor oil were successfully prepared using polycaprolactone diol(PCL), castor oil(CO) and 4,4'-methylene dicyclohexyl diisocyanate($H_{12}MDI$) as soft segment part, dimethylolbutanoic acid (DMBA) as emulsifier, and trimethylamine(TEA) as neutralizer based on different molecular weight of prepolymer. The various properties such as mechanical strength and surface reforming were evaluated using UTM, contact angle, FE-SEM based on the different molecular weight of polyol. Waterborne polyurethanes based on castor oil could be considered as a promising candidate to be applied the various adhesion fields.
On account of multiple causes, including prolonged global economic crisis, addressing environmental pollution and the advent of hyper-connected society, a new paradigm called 'sharing economy' has rapidly emerged. Many startups have attempted to build promising business model based on the sharing economy concept. Nevertheless, successful cases are still very rare in the global level, except for Uber and Airbnb cases. Therefore, this study analyzes necessary causes and sufficient causes for successful settlements in the market through a comparative case analysis on digital matching firms in the sharing economy businesses. For the case study, we compare five successful cases (Uber, Airbnb, Kickstarter, TaskRabbit and DogVacay), three failure cases (Homejoy, Ridejoy and Tuterspree) and a platform cooperativism case (Juno) in accordance with six value attributes of business model including value proposition, market segment, value chain, cost structure and profit potential, value network and competitive strategy. We apply Boolean method to support controlled comparison and eliminate unnecessary attributes. The Boolean analysis result shows that value proposition, cost structure and profit potential, value network and competitive strategy are the essential attributes. Furthermore, the result indicates that each attribute is a necessary condition, where all four conditions should be met simultaneously in order to be successful. With this result, we discuss essential consideration for those who are planning startup based on the sharing economy business model.
Rice blast, caused by Magnaporthe oryzae, is one of the most destructive rice diseases worldwide. The aim of this study was to screen bacterial isolates to efficiently prevent the occurrence of rice blast. A total of 232 bacterial isolates were extracted from nonrhizospheric rice soil and were screened for antifungal activity against M. oryzae using a leaf segment assay. Strains S170 and S9 showed significant antagonistic activity against M. oryzae in vitro and in leaf disk assays, and controlled M. oryzae infection under greenhouse conditions. The results showed that strains S170 and S9 could effectively control rice leaf blast and panicle neck blast after five spray treatments in field. This suggested that the bacterial strains S170 and S9 were valuable and promising for the biocontrol of rice disease caused by M. oryzae. Based on 16S rDNA, and gyrA and gyrB gene sequence analyses, S170 and S9 were identified as Bacillus amyloliquefaciens and B. pumilus, respectively. The research also demonstrated that B. amyloliquefaciens S170 and B. pumilus S9 could colonize rice plants to prevent pathogenic infection and evidently suppressed plant disease caused by 11 other plant pathogenic fungi. This is the first study to demonstrate that B. amyloliquefaciens and B. pumilus isolated from nonrhizospheric rice soil are capable of recolonizing internal rice stem tissues.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.784-791
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2022
Tack coat is a thin layer of asphalt between the existing pavement and asphalt overlay. During construction, insufficient tack coat layering can later cause surface defects such as slippage, shoving, and rutting. This paper proposed a method for tack coat inspection improvement using an unmanned aerial vehicle (UAV) and deep learning neural network for automatic non-uniform assessment of the applied tack coat area. In this method, the drone-captured images are exploited for assessment using a combination of Mask R-CNN and Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Mask R-CNN is utilized to detect the tack coat region and segment the region of interest from the surroundings. GLCM is used to analyze the texture of the segmented region and measure the uniformity and non-uniformity of the tack coat on the existing pavements. The results of the field experiment showed both the intersection over union of Mask R-CNN and the non-uniformity measured by GLCM were promising with respect to their accuracy. The proposed method is automatic and cost-efficient, which would be of value to state Departments of Transportation for better management of their work in pavement construction and rehabilitation.
The focused crawler is a topic-driven document-collecting crawler that was suggested as a promising alternative of maintaining up-to-date web document Indices in search engines. A major problem inherent in previous focused crawlers is the liability of missing highly relevant documents that are linked from off-topic documents. This problem mainly originated from the lack of consideration of structural information in a document. Traditional weighting method such as TFIDF employed in document classification can lead to this problem. In order to improve the performance of focused crawlers, this paper proposes a scheme of locality-based document segmentation to determine the relevance of a document to a specific topic. We segment a document into a set of sub-documents using contextual features around the hyperlinks. This information is used to determine whether the crawler would fetch the documents that are linked from hyperlinks in an off-topic document.
A congnitive shape decomposition method that agrees with human intuition is proposed for the conceptual recognition from sillouettes of objects. Descriptions specifying the structure of shape in terms of meaningful parts and relations have cognitive power and anthropomorphism. In general, man-made objects have a lot of collinear lines and regularity. For the cognitive decomposition of man-made objects, many heuristic rules based on the cognitive experimentation are applied on the context of collinerarity and regularity. The cognitive shape decomposition for the natural shape is carried out by analyzing the possible configuraitions of vertices and line segments for one concave vertex. A cost function for the configuation is designed by weighted sum of five criteria such as, the length of split line segment, the number of split line segments at concave vertex, the proximity of concave vertex, and the correspondence of vertices. These criteria are vased on the property of human perception such as proximtiy, symmetry, and simplicity. The most promising vertex os selected among three set of visible vertices by evaluating the cost function. A number of experiments conducted on the different types of shapes shows that the results correspond with human intuition.
Ubiquitous computing spans a very broad range of technologies and needs very complicated user's requirements. There are many scenarios and technologies involved in ubiquitous computing. We need new software development tools and methodology to meet the requirements. A software product line is one of promising new technology for it. A software product line is a set of software intensive systems that share a common, managed set of features satisfying the specific needs of a particular market segment or mission and that are developed from a common set of core assets. Software architecture-based development is the exploration and maturation of the role of software architecture in the product line life cycle. In this thesis, we identify the foundational concepts underlying software product lines and the essential activities to develop the mobile application systems. So, we define, design, and implement the Mobile Application System Architecture(MASA) that includes the development process for applying into mobile business domain and encompass scoping and gathering requirements for the Product line based on Component Based Development(CBD).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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