KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.1080-1099
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2019
A better tradeoff between robustness and invisibility will be realized by using the just noticeable (JND) model into the quantization-based watermarking scheme. The JND model is usually used to describe the perception characteristics of human visual systems (HVS). According to the research of cognitive science, HVS can adaptively extract the structure features of an image. However, the existing JND models in the watermarking scheme do not consider the structure features. Therefore, a novel JND model is proposed, which includes three aspects: contrast sensitivity function, luminance adaptation, and contrast masking (CM). In this model, the CM effect is modeled by analyzing the direction features and texture complexity, which meets the human visual perception characteristics and matches well with the spread transform dither modulation (STDM) watermarking framework by employing a new method to measure edge intensity. Compared with the other existing JND models, the proposed JND model based on structural regularity is more efficient and applicable in the STDM watermarking scheme. In terms of the experimental results, the proposed scheme performs better than the other watermarking scheme based on the existing JND models.
Purpose: Purpose of study was to analyze the research articles in the Journal of Korean Oncology Nursing in order to provide an direction for the future research, Methods: This study analyzed 93 studies published in the Journal of Korean Oncology Nursing, from its beginning year to the year 2007, according to the research objectives. The frame of evaluation included years and types of publication, the theoretical frameworks, research design, subject, data collection method, keyword analysis by MeSH. Results: 45.2% of studies was non-degree based studies. 95.7% of studies was not described theoretical framework in the articles. 71.0% was utilized a non-experimental design. 57% of subjects in researches was patients. 76.3% of studies were used the questionnaire for data collection. Concepts as human, nursing, and health were consistently appeared in research. But concepts of environment has been insufficiently conducted. Conclusion: Researches in the Journal of Korean Oncology Nursing has been changed in methodology and the topics of research for the last 7 yr. It progresses in both quantity and quality. But, it is necessary to conduct research founded on theoretical background, various research design, variability of study subjects and topics as supported by scientifically and empirically.
This research aims analyze the current situation and problems of cultural heritage education, and propose the methodology of cultural heritage education and the model of the curriculum for each education subject. This study consists of three parts. First, the current status of education related to cultural heritage was examined separately by general public, university and graduate students, and practitioners. Second, we reviewed the National Competency Standard(NCS) and the UNESCO World Heritage Competency Framework(CF) as a way to solve the problem of cultural heritage education for each education subject. By examining the methodology and curriculum model of cultural heritage education, we tried to find the future direction of cultural heritage education. Third, the education model of the cultural heritage curriculum for each educational subject was proposed by reflecting the direction and the cyclical education model of sustainable cultural heritage education. In future studies, we intend to use the education model presented in this study to specifically propose basic guidelines for the cultural heritage convergence curriculum.
정부는 대구 지하철 대형 화재 사건을 계기로 2004년 철도안전법 제정과 동시에 철도안전 종합계획 추진을 통해 철도안전관리를 도모해 왔다. 그러나 여전히 열차 충돌, 탈선 및 화재 등 대형 인명피해로 이어질 수 있는 열차사고가 지속적으로 발생하고 있음에도 불구하고, 사후 처리 중심의 안전관리시스템이 운영되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 분산되어 운영되고 있는 안전검지 장치 데이터를 통합하여 선제적 안전 관리를 위한 실시간 철도 안전 감시제어 시스템 개발에 대한 기본 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한 철도 안전 감시제어 시스템의 효과적인 작동 여부를 모니터링하기 위한 안전성과모니터링지표에 대한 개발 방향을 제시하고자 한다. 제안된 프레임워크는 향후 추진될 실시간 철도 안전감시 제어시스템의 구현을 위한 기틀을 마련할 수 있을 것으로 전망된다.
Doan, Trung Nghia;Kim, Sunwoong;Vo, Le Cuong;Lee, Hyuk-Jae
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.256-266
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2016
Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1800-1817
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2022
With the development of the economy and the improvement of living standards, the hot issues in the subject area have become the main research direction, and the mining of the hot issues in the subject currently has problems such as a large amount of data and a complex algorithm structure. Therefore, in response to this problem, this study proposes a method for extracting hot keywords in scientific journals based on the improved BERT model.It can also provide reference for researchers,and the research method improves the overall similarity measure of the ensemble,introducing compound keyword word density, combining word segmentation, word sense set distance, and density clustering to construct an improved BERT framework, establish a composite keyword heat analysis model based on I-BERT framework.Taking the 14420 articles published in 21 kinds of social science management periodicals collected by CNKI(China National Knowledge Infrastructure) in 2017-2019 as the experimental data, the superiority of the proposed method is verified by the data of word spacing, class spacing, extraction accuracy and recall of hot keywords. In the experimental process of this research, it can be found that the method proposed in this paper has a higher accuracy than other methods in extracting hot keywords, which can ensure the timeliness and accuracy of scientific journals in capturing hot topics in the discipline, and finally pass Use information technology to master popular key words.
The aim of this project is to develop an adaptive and collective National Marine Biotechnology Plan for the next decade(2014~2023) which is able to reflect current and future changing environment. This effective strategy targets to foster marine-derived active bio-materials, marine bioenergy production technology and many promising technologies in order to promote marine biotechnology industry as a next-generation growth engine. Marine biotechnology industry based on R&D activities since 1980 has been growing as an emerging industry. This new field enables to secure exclusive patent rights and to find new potential bio-active materials from the ocean that requires long-term aggressive R&D investments. The current policy direction is to raise appropriate level of R&D investment because the current Korea's national marine biotechnology R&D fund ratio is less than 2% of the total national biotechnology R&D budget. The result shows three major strategies. First, it recommended a research implementation system and supporting policy that includes establishment of open innovation framework for the 'Industry-Academia-Research Institute Collaborations', strategic research planning and enhanced policy making process. Second, it derived state-of-the-art or new technology in many areas. Third, it formulated more detailed execution plans for successful R&D support and set up performance indicator system in related R&D program.
오늘날 소비자들은 생활수준의 향상과 더불어 제품 구매시, 그 제품이 가지는 가치 중에서 제품이 '사용자의 이미지를 얼마나 잘 대변해 주고 있는지' 하는 상징적인 이미지가 중요한 구매결정 요소가 되고 있다. 이러한 맥락에서 제품 디자인 개발에 있어서 사용자의 상징적 이미지에 관한 정보가 절대적으로 중요하나, 그 구체적인 사용자의 정성적(Qualitative) 정보를 조사하고 분석하는 방법의 개발은 무척 미약한 편이다. 이러한 점에서 사용자의 자아개념 추출 틀(framework)의 개발을 통한 사용자 이미지 정보의 제공은 디자이너에게 유용한 사용자를 이해 할 수 있는 가이드라인(Guideline)정보로써의 궁극적으로 디자인 방향설정에 도움을 줄 수 있을 것이다. 이러한 목적을 위하여 본 연구에서는 사용자군의 자아개념 추출을 위한 21개 언어적 항목을 개발하여 제시했으며, 본 연구에서 사례조사를 통해 개발된 21개 언어적 사용자 자아개념 이미지 평가척도와 사회과학분석 툴(인구통계학적 data분석과 인자분석, 군집분석)의 보완적 활용방안을 모색해 보았다.
최근 해양레포츠 산업이 블루오션으로 떠오르고 있는데, 해양레포츠는 조류, 수온, 염도 등과 같은 다양한 환경조건에 영향을 받기 때문에 관측자료 뿐만 아니라 모델 예측자료도 매우 필요한 정보이다. 본 연구에서는 연안해양모델인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)에서 산출된 예측자료를 웹 및 스마트폰을 통해 제공하는 시각화시스템을 구현하였다. 이를 위하여 FVCOM 자료에 내삽과 샘플링 등의 전처리를 하여, 조위, 수온, 염도의 래스터 이미지와 조류(유속, 유향)의 벡터 데이터베이스를 구축하였고, 스프링 프레임워크(Spring Framework)를 활용하여 REST(Representational State Transfer) 기반의 API(Application Programming Interface)를 제공하는 웹서비스를 구축하였다. 또한 데이터베이스 자료를 데스크톱 및 이기종의 스마트폰에 탑재시킴으로써 크로스플랫폼(cross-platform) 시각화 환경을 실현하였다.
Lee, Jong-Beom;Kim, han-Gon;Kim, Byong-Sub;M. Golay;C.W. Kang;Y. Sui
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(1)
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pp.264-270
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1998
This research broadens the prime concern of nuclear power plant operations from safe performance to both economic and safe performance. First emergency diesel generator is identified as one of main contributors for the lost plant availability through the review of plants forced outage records. The framework of an integrated architecture for performing modern on-line condition for operational availability improvement is configured in this work. For the development of the comprehensive sensor networks for complex target systems, an integrated methodology incorporating a structural hierarchy, a functional hierarchy, and a fault-system matrix is formulated. The second part of our research is development of intelligent diagnosis and maintenance advisory system, which employs Bayesian Belief networks (BBNs) as a high level reasoning tool incorporating inherent uncertainty use in probabilistic inference. Our prototype diagnosis algorithms are represented explicitly through topological symbols and links between them in a causal direction. As new evidence from sensor network development is entered into the model especially, our advisory of system provides operational advice concerning both availability and safety, so that the operator is able to determine the likely modes, diagnose the system state, locate root causes, and take the most advantageous action. Thereby, this advice improves operational availability
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