Park, Byeongchan;Yoo, Injae;Lee, Jaechung;Jang, Seyoung;Kim, Seok-Yoon;Kim, Youngmo
Journal of IKEEE
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v.24
no.4
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pp.1050-1057
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2020
Immersive 360-degree media has a problem of slowing down the video recognition speed when the video is processed by the conventional method using a variety of rendering methods, and the video size becomes larger with higher quality and extra-large volume than the existing video. In addition, in most cases, only one scene is captured by fixing the camera in a specific place due to the characteristics of the immersive 360-degree media, it is not necessary to extract feature information from all scenes. In this paper, we propose a reference frame selection method for immersive 360-degree media and describe its application process to copyright protection technology. In the proposed method, three pre-processing processes such as frame extraction of immersive 360 media, frame downsizing, and spherical form rendering are performed. In the rendering process, the video is divided into 16 frames and captured. In the central part where there is much object information, an object is extracted using an RGB vector per pixel and deep learning, and a reference frame is selected using object feature information.
In the research or project planning for the decommissioning of a nuclear power plant, one of several preparations will be the establishment of a list of potential radionuclides to be considered at the time of characterization or final status surveys. Reliable data for selection of potential radionuclides during the transition period to prepare for decommissioning will depend heavily on historical data at the site or, where possible, sampling analysis. However, during the transition period, direct sampling can be challenging, depending on the circumstances of the site or national regulation. A methodology of selecting potential radionuclides for nuclear facility sites which largely consists of three major processes: production of initial list of radionuclides, selection of the insignificant radionuclide that will be eliminated, and consideration of site characterization or sampling. For developing a preliminary list of potential radionuclides for Kori Unit 1 decommissioning, the list of initial radionuclides was made referring to the technical documents applied at decommissioned NPPs in the U.S and additional reference materials applied until the operation of NPPs in Korea. For the screening of insignificant radionuclides, we applied criterion of less than 0.1% of the amount of radioactivity inventory and confirmed the dose fraction using the RESRAD code. The final suit of radionuclides was established, which should be supplemented by reflecting site characterization and sampling process in the future. Thus, the methodology and results for the selection of potential radionuclides suggested in this paper can give an insight as a future reference to deriving DCGLs in relation to site remediation of decommissioning nuclear plants.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2001.11a
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pp.65-72
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2001
Power system stabilizer act efficiently to damp the electromechanical oscillations in interconnected power systems. This paper presents an algorithm for the optimal parameter selection of a power system stabilizer in two-area power systems with a series HVDC link. This method is one of the classical techniques by allocating properly pole-zero positions to fit as closely as desired the ideal phase lead between the voltage reference and the generator electrical power and by changing the gain to produce a necessary damping torque over the matched frequency range. Control of HVDC converter and inverter are used a constant current loop. Proper parameters of PI controllers are obtain based on the Root-locus technique in other to have sufficient speed and stability margin to cope with charging reference values and disturbance. The small signal stability arid transient stability studies using the PSS parameters obtained from this method show that a natural oscillation frequency of the studycase system is adequately damped. Also the simulation results using the HVDC converter and inverter parameters obtained from this proposed method show proper current control characteristics. The simulation used in the paper was performed by the Power System Toolbox software program based on MATLAB.
Lee, Gwang Hyeon;Lee, Yoon Seok;Moon, Seon Jeong;Kong, Hong Sik
Journal of Life Science
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v.32
no.4
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pp.279-284
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2022
This study was conducted to establish a genetic evaluation system applicable to general farms for improving cows raised on farms. The analysis used Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) and Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) for 619 cows raised in Gyeonggi-do Province and compared and analyzed the accuracy of the estimated breeding value according to four traits (carcass weight, loineye muscle area, back fat thickness, and marbling). In the case of the GBLUP method, the size of the reference population was divided into different four groups and analyzed. The analysis results confirmed that the accuracy of the breeding value of each trait increased as the size of the GBLUP reference population increased. Comparing the accuracy of the breeding values estimated using the BLUP and GBLUP methods, it was confirmed that when the breeding values were estimated using the GBLUP method, they increased by 0.10, 0.09, 0.09, and 0.11 for carcass weight, eye muscle area, back fat thickness, and marbling scores, respectively. Applying the GBLUP method to the evaluation and selection of cows can enable precise and accurate individual selection, while increasing the size of the reference population can make even more accurate individual selection possible, thus increasing selection efficiency.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.4
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pp.743-752
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2004
In this paper, we develop the Bayesian model selection procedure using the reference prior for comparing two nested model such as the independent and intraclass models using the distance or divergence between the two as the basis of comparison. A suitable criterion for this is the power divergence measure as introduced by Cressie and Read(1984). Such a measure includes the Kullback -Liebler divergence measures and the Hellinger divergence measure as special cases. For this problem, the power divergence measure turns out to be a function solely of $\rho$, the intraclass correlation coefficient. Also, this function is convex, and the minimum is attained at $\rho=0$. We use reference prior for $\rho$. Due to the duality between hypothesis tests and set estimation, the hypothesis testing problem can also be solved by solving a corresponding set estimation problem. The present paper develops Bayesian method based on the Kullback-Liebler and Hellinger divergence measures, rejecting $H_0:\rho=0$ when the specified divergence measure exceeds some number d. This number d is so chosen that the resulting credible interval for the divergence measure has specified coverage probability $1-{\alpha}$. The length of such an interval is compared with the equal two-tailed credible interval and the HPD credible interval for $\rho$ with the same coverage probability which can also be inverted into acceptance regions of $H_0:\rho=0$. Example is considered where the HPD interval based on the one-at- a-time reference prior turns out to be the shortest credible interval having the same coverage probability.
Goats (Capra hircus) were domesticated during the late Neolithic, approximately 10,500 years ago, and humans exerted minor selection pressure until fairly recently. Probably the largest genetic change occurring over the millennia happened via natural selection and random genetic drift, the latter causing genes to be fixed in small and isolated populations. Recent human-influenced genetic changes have occurred through biometrics and genomics. For the most part, biometrics has concentrated upon the refining of estimates of heritabilities and genetic correlations. Heritabilities are instrumental in the calculation of estimated breeding values and genetic correlations are necessary in the construction of selection indices that account for changes in multiple traits under selection at one time. Early genomic studies focused upon microsatellite markers, which are short tandem repeats of nucleic acids and which are detected using polymerase chain reaction primers flanking the microsatellite. Microsatellite markers have been very important in parentage verification, which can impact genetic progress. Additionally, microsatellite markers have been a useful tool in assessing genetic diversity between and among breeds, which is important in the conservation of minor breeds. Single nucleotide polymorphisms are a new genomic tool that have refined classical BLUP methodology (biometric) to provide more accurate genomic estimated breeding values, provided a large reference population is available.
In this paper, the fault line selection and location problems of single line-to-ground (SLG) fault in distribution network are addressed. Firstly, the adaptive filtering property for empirical mode decomposition is formulated. Then in view of the different characteristics showed by the intrinsic mode functions(IMF) under different fault inception angles obtained by empirical mode decomposition, the sign of peak value about the low-frequency IMF and the capacitance transient energy is chosen as the fault line selection criteria according to the different proportion occupied by the low-frequency components. Finally, the fault location is determined based upon the comparison result with adjacent fault passage indicators' (FPI) waveform on the strength of the interaction between the distribution terminal unit(DTU) and the FPI. Moreover, the logic nodes regarding to fault line selection and location are newly expanded according to IEC61850, which also provides reference to acquaint the DTU or FPI's function and monitoring. The simulation results validate the effectiveness of the proposed fault line selection and location methods.
The present study, focusing on the stress-shift constructions, examines the tendency of young children to give wrong wide scope interpretation in language acquisition and questions the validity of the guess pattern hypothesis argued by Grodzinsky & Reinhart (1993). According to the hypothesis, children know that they have to construct a reference-set, keep two representations in working memory, and check whether the interpretation needed in the given context justifies selection of competing reference sets, but their working memory is not big enough to hold the materials needed to complete the execution of this task. Hence they give up and resort to a guess. 1 carried out an experiment of 16 Korean children aged 3;9 to 6;2 to find out whether children have more difficulty in the interpretation of stress-shift constructions than of constructions with a nuclear stress, and therefore perform the interpretation of the former by guessing. Assuming that the tendency is caused by a deficiency in contextual computation rather than reference set computation, I try to explain it in terms of pragmatic considerations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.1
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pp.240-259
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2020
Analyzing network traffic is the basis of dealing with network security issues. Most of the network security systems depend on the feature selection of network traffic data and the detection ability of malicious traffic in network can be improved by the correct method of feature selection. An FAFS method, which is short for Fuzzy Association Feature Selection method, is proposed in this paper for network malicious traffic detection. Association rules, which can reflect the relationship among different characteristic attributes of network traffic data, are mined by association analysis. The membership value of association rules are obtained by the calculation of fuzzy reasoning. The data features with the highest correlation intensity in network data sets are calculated by comparing the membership values in association rules. The dimension of data features are reduced and the detection ability of malicious traffic detection algorithm in network is improved by FAFS method. To verify the effect of malicious traffic feature selection by FAFS method, FAFS method is used to select data features of different dataset in this paper. Then, K-Nearest Neighbor algorithm, C4.5 Decision Tree algorithm and Naïve Bayes algorithm are used to test on the dataset above. Moreover, FAFS method is also compared with classical feature selection methods. The analysis of experimental results show that the precision and recall rate of malicious traffic detection in the network can be significantly improved by FAFS method, which provides a valuable reference for the establishment of network security system.
Selection methods of well labelled insulin fractions based on two different criteria were compared to establish an efficient low level RIA of insulin and to elucidate the correlation between the immunoreactivity and the charcoal-adsorptivity of the radioiodine labelled insulin. The results indicated that the selection of well labelled insulin fractions by means of a charcoal-adsorption test is inappropriate. Generally, the distribution of radioactivity antibody-bindability, and charcoal-adsorptivity of the labelled insulin was not consistent with each other. Thus. the selection should be carried out for every labelling batch to get the utmost assay reliability by antibody-bindability but not by charcoal-adsorptivity. By using the well selected labelled insulin fractions based on antibody-binding, a correct assay for a reference serum was possible, and by extending the incubation time upto 96 hrs, a sharp dose response curve could be obtained even in the range of below 5 $\mu$U/ml standard insulin doses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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