Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.11
no.10
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pp.940-945
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1998
In this paper, we obtained the data, which is required in training the neural network and diagnosing the degradation degree, by introducing the AE detection that is effective method in ordinary degradation diagnosis on activation. Aa the results of generalization tests by appling neural network to the unknown AE patterns obtained from two kinds of specimen, firstly as to evaluate an objective performance of neural network, the recognition ration for no-void specimen and 1[mm] -void specimen are appeared to be 98.9% and 92.5%, respectively. Also, in the evaluation of the adaptability of neural network with a new type of 0.2[mm] -void specimen, it is confirmed that the result appears to be 64% of recognition ratio at 94% of confidence interval coefficient in expectation output 0.2. On the other hand, the recognition capability of the neural network was confirmed by data from no-void and 1[mm] void specimen. The results prove the promising possibility of the application of ANN to discriminate specific void affecting as main degradation source at partial discharge condition in insulator containing multi-void by accummulated data base.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.3
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pp.176-185
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1996
Transformin the huge size of drawings into a suitable format for CAD system and recognizng the contents of drawings are the major concerans in the automated analysis of engineering drawings. This paper proposes some methods for text/graphics separation, symbol extraction, vectorization and symbol recognition with the object of applying them to electronic cirucit drawings. We use MBR (Minimum bounding rectangle) and size of isolated region on the drawings for separating text and graphic regions. Characteristics parameters such as the number of pixels, the length of circular constant and the degree of round shape are used for extracting loop symbols and geometric structures for non-loop symbols. To recognize symbols, nearest netighbor between FD (foruier descriptor) of extractd symbols and these of classification reference symbols is used. Experimental results show that the proposed method can generate compact vector representation of extracted symbols and perform the scale change and rotation of extracted symbol using symbol vectorization. Also we achieve an efficient searching of circuit drawings.
The purpose of this study is to provide the apparel manufacturers who have not been effectively preparing for worldwide trends of rapid increase in overweight population with fundamental data to develop updated domestic market through the findings derived from the actual dissatisfaction factors in purchasing of a garment by overweight body customers excluded in the apparel industry. The results of study are as follows : Considering the relationships with dissatisfaction factors in purchasing ready-to-wear according to the interests in weight control, there is a slight difference in the partial intention from degree of self-recognition of body figure and interests in weight control and motivation of interests in weight control. As a results, first, the more recognition of obesity, the more dissatisfaction with "product variety" and "purchasing decision". Second, the more interests in weight control, the more dissatisfaction with product variety in purchasing of ready-to-wear. Third, the more self-recognition of obesity as the motivation of interests in weight control, there is a high dissatisfaction with product variety.
Objectives : The purpose of the study is to investigate the appropriate prevention and management of halitosis and management for the elderly. Methods : A self-reported questionnaire was filled out by 320 elderly over 65 years old in Seoul and Gyeonggi from June to October, 2013. Except 28 incomplete answers, 292 copies were used for the analysis. Results : The correlation coefficient was 0.702 which was the degree of present halitosis and everyday halitosis. Elderly within 65-69 years old felt the halitosis very seriously. the level of halitosis felt everyday was also highest in those within 65-69 years old with mean $2.00{\pm}0.862$ points. Conclusions : The dissemination of correct knowledge of halitosis management can improve the subjective perception of the elderly oral health care.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.10
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pp.63-71
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1996
This paper proposes a method which analyzes facial shape and extracts positions of eyes regardless of the tilt and the size of input iamge. With the extracted feature parameters of facial element by the method, full human faces are recognized by a neural network which BP algorithm is applied on. Input image is changed into binary codes, and then labelled. Area, circumference, and circular degree of the labelled binary image are obtained by using chain code and defined as feature parameters of face image. We first extract two eyes from the similarity and distance of feature parameter of each facial element, and then input face image is corrected by standardizing on two extracted eyes. After a mask is genrated line historgram is applied to finding the feature points of facial elements. Distances and angles between the feature points are used as parameters to recognize full face. To show the validity learning algorithm. We confirmed that the proposed algorithm shows 100% recognition rate on both learned and non-learned data for 20 persons.
In order to provide the basic data for creating the environment which can efficiently reflect prefer fit along with body size when selecting clothes size in the indirect purchasing environment, this study analyzed the difference of ready-made jacket part-specific fit preferred by fashion models in their twenties and female college students. This study was to analyze the impact of body size, recognition of body part-specific characteristics shape, body satisfaction on prefer fit of jacket. As for the difference of prefer fit depending on the body size, female college students preferred more loose fit than models. The difference according to recognition of body part-specific characteristics shape turned out to be significant for prefer fit depending on the degree of bend of neck, arm length, bend of back recognition and matching fit was found to be preferred as they recognize their body shape to be normal and the difference according to body satisfaction appeared to be significant in the terms of bend of back, hip width/protrusion, torso size/length, sleeve length, whole body shape and they turned out to prefer matching fit as they are satisfied with their body. As shown above, body size, recognition of body part-specific characteristics shape, especially body satisfaction have a great influence on prefer fit of jacket and therefore, if preparing for a size selection step according to body shape and satisfaction in the jacket size selection process, customers' satisfaction in jacket size may be improved and it is considered to be helpful for both consumers and sellers.
Dong, Song;Yang, Jucheng;Chen, Yarui;Wang, Chao;Zhang, Xiaoyuan;Park, Dong Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.4126-4142
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2015
Finger vein recognition is a biometric technology using finger veins to authenticate a person, and due to its high degree of uniqueness, liveness, and safety, it is widely used. The traditional Symmetric Local Graph Structure (SLGS) method only considers the relationship between the image pixels as a dominating set, and uses the relevant theories to tap image features. In order to better extract finger vein features, taking into account location information and direction information between the pixels of the image, this paper presents a novel finger vein feature extraction method, Multi-Orientation Weighted Symmetric Local Graph Structure (MOW-SLGS), which assigns weight to each edge according to the positional relationship between the edge and the target pixel. In addition, we use the Extreme Learning Machine (ELM) classifier to train and classify the vein feature extracted by the MOW-SLGS method. Experiments show that the proposed method has better performance than traditional methods.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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v.2
no.1
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pp.25-30
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2024
Kodály hand signs are symbols that intuitively represent pitch and note names based on the shape and height of the hand. They are an excellent tool that can be easily expressed using the human body, making them highly engaging for children who are new to music. Traditional hand signs help beginners easily understand pitch and significantly aid in music learning and performance. However, Kodály hand signs have distinctive features, such as the ability to indicate key changes or chords using both hands and to clearly represent accidentals. These features enable the effective use of Kodály hand signs. In this paper, we aim to investigate the changes in recognition rates according to the complexity of scales by creating a device for learning Kodály hand signs, teaching simple Do-Re-Mi scales, and then gradually increasing the complexity of the scales and teaching complex scales and children's songs (such as "May Had A Little Lamb"). The learning device utilizes accelerometer and bending sensors. The accelerometer detects the tilt of the hand, while the bending sensor detects the degree of bending in the fingers. The utilized accelerometer is a 6-axis accelerometer that can also measure angular velocity, ensuring accurate data collection. The learning and performance evaluation of the Kodály learning device were conducted using Python.
Purpose: The purpose of this study were to find out the degree of memory decline and to confirm its correlated factors in old adults. Method: The subjects consisted of 68 old adults over the age 65 who living in Busan. Data were collected by the interview method, using a structured questionnaire and the testing method on the memory performance. Results: The old adults' memory performances declined in tasks of immediately word recall, delayed word recall, and face recognition and increased slightly in word recognition over 2 years. However, there was only significant difference in delayed word recall task. The significant variables to predict memory decline were age, literacy, depression, locus, and strategy. Conclusion: The memory decline of old adults wasn't more serious problem than the perceived one. There needs to be some intervention programs to prevent memory decline for the elderly.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.12
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pp.954-961
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2013
In this paper, we propose a new learning method using a variable learning to improve pattern recognition in the FCSR(Fast Commit Slow Recode) learning method of the Fuzzy ART. Traditional learning methods have used a fixed learning rate in updating weight vector(representative pattern). In the traditional method, the weight vector will be updated with a fixed learning rate regardless of the degree of similarity of the input pattern and the representative pattern in the category. In this case, the updated weight vector is greatly influenced from the input pattern where it is on the boundary of the category. Thus, in noisy environments, this method has a problem in increasing unnecessary categories and reducing pattern recognition capacity. In the proposed method, the lower similarity between the representative pattern and input pattern is, the lower input pattern contributes for updating weight vector. As a result, this results in suppressing the unnecessary category proliferation and improving pattern recognition capacity of the Fuzzy ART in noisy environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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