RFID is an automatic identification technology that can control a range of information via IC chips and radio communication. Also known as electronic tags, smart tags or electronic labels, RFID technology enables embedding the overall process from production to sales in an ultra-small IC chip and tracking down such information using radio frequencies. Currently, RFID-based application and development is in progress in such fields as health care, national defense, logistics and security. RFID structure consists of a reader that reads tag information, a tag that provides information and the database that manages data. Yet, the wireless section between the reader and the tag is vulnerable to security issues. To sort out the vulnerability, studies on security protocols have been conducted actively. However, due to difficulties in implementation, most suggestions are concerned with theorem proving, which is prone to vulnerability found by other investigators later on, ending up in many troubles with applicability in practice. To experimentally test the security of the protocol proposed here, the formal verification tool, CasperFDR was used. To sum up, the proposed protocol was found to be secure against diverse attacks. That is, the proposed protocol meets the safety standard against new types of attacks and ensures security when applied to real tags in the future.
In this paper, we propose an algorithm for memory optimization to apply deep learning to PC. The proposed algorithm minimizes the memory and computation processing time by reducing the amount of computation processing and data required in the conventional deep learning structure in a general PC. The algorithm proposed in this paper consists of three steps: a convolution layer configuration process using a random filter with discriminating power, a data reduction process using PCA, and a CNN structure creation using SVM. The learning process is not necessary in the convolution layer construction process using the discriminating random filter, thereby shortening the learning time of the overall deep learning. PCA reduces the amount of memory and computation throughput. The creation of the CNN structure using SVM maximizes the effect of reducing the amount of memory and computational throughput required. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we experimented with Yale University's Extended Yale B face database. The results show that the algorithm proposed in this paper has a similar performance recognition rate compared with the existing CNN algorithm. And it was confirmed to be excellent. Based on the algorithm proposed in this paper, it is expected that a deep learning algorithm with many data and computation processes can be implemented in a general PC.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.2
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pp.84-93
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2011
In order to provide the real time and proper information to the pedestrian who is using the transport connection and transfer center through data collecting and processing process, the design of the test-bed (Gimpo airport)'s communication construction and the technology of the pedestrian location tracking has been researched. The design of the communication construction should make sure that it can provide believable data to the user of the transfer center. At the same time, the location tracking should also be considered, so that the require of the communication efficiency and the location tracking efficiency can be met together. In order to make the efficient location tracking technology, the problems related to the commercial technology based real time location identification will be resolved and the new approach method was proposed and be applied and analysed to the test-bed. The wireless access points can be located in the most real-world situation which has added the characteristics of the real building to the electronic map, and through the analysis of theirs location, they can be set as the mainly necessary points for the communication construction design and the location tracking and the method to locate that points has been proposed. How to set, how to apply it to the test-bed and the examination result will be introduced in this paper.
Park, In-Sick;Ahn, Sang-Hyun;Choi, Nan-Hee;Kim, Jin-Tack
The Journal of Dong Guk Oriental Medicine
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v.6
no.2
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pp.87-98
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1998
Renal tissues of ICR mouse were intraperitoneally injeced with Monostroma nitidum extract(ME) after Triton WR-1339(TX) injection were observed to investigate the lipid accumulation suppressive effect of ME. The renal tissues were obtained at hour 24, 48, and 72 after TX injection that were fixed in fromol-calcium solution and were cryocut. The tissue stained by H&E for general morphology, sudan black B for lipid and perchloric acid-naphthoquinone method for cholesterol. The parietal layer of Bowman's capsule is swatted as cuboidal type at hour 48 after TX injection and the lipid blot and cholesterol particle were noticeably increased in glomerulus than control group and these appeared in convoluted tubule, collecting tubule, and Helen's loop. But the parietal layer of Bowman's capsule was shaped as squamous type that was looked like as normal morphology in ME treated group after TX injection and the lipid blot and cholesterol particle were considerably decreased in glomerulus than TX group. As results indicated that the accumulation of lipid including cholesterol caused by TX injection were mitigated in renal tissues by the antihyperlipidermic effect of ME.
Kim, Jin-Taek;Park, In-Sick;Ahn, Sang-Hyun;Choi, Nan-Hee;Kim, Dong-Hoan
The Journal of Dong Guk Oriental Medicine
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v.6
no.2
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pp.99-107
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1998
Cyclosporin A(CsA) is a selective immunosuppressive agent that has been credited with improved survival of solid organ allografts. Lymph node of BALB/C mouse administered CsA immunohistochemically observed to understand immunosuppressive effects of CsA on T lymphocytes, IL-2 receptors, and natural killer NK cells in lymph node. CsA orally administered daily for 10days at the dose 45mg/kg/day/. The lymph node were obtained at day 3, 7, and 14 after CsA administration and embedded with paraffin, and then stained by following ABC method that used monoclonal antibody including L3T4(CD4), Ly2(CD8), IL-2R(CD25), and NK-1.1(CD56). There were little changes of reactive degree and number of helper T lymphocytes, cytotoxic T lymphocytes, IL-2 receptors, and NK cells at day 3 after CsA administration, but they began to decrease at day 7. These decrease were greatest at day 14. The helper T lymphocytes. cytotoxic T lymphocytes, IL-2 receptors, and NK cells distributed in paracortex and medullary sinus. These results indicated that the secretion of IL-2 began to decrease at day 7 after CsA administration and subsequently to suppress T lymphocytes and NK cell as components of cell-mediated immunity.
Recently, CCTV has been combined with areas such as big data, artificial intelligence, and image analysis to detect various abnormal behaviors and to detect and analyze the overall situation of objects such as people. Image analysis research for this intelligent video surveillance function is progressing actively. However, CCTV images using 2D information generally have limitations such as object misrecognition due to lack of topological information. This problem can be solved by adding the depth information of the object created by using two cameras to the image. In this paper, we perform background modeling using Mixture of Gaussian technique and detect whether there are moving objects by segmenting the foreground from the modeled background. In order to perform the depth information-based segmentation using the RGB information-based segmentation results, stereo-based depth maps are generated using two cameras. Next, the RGB-based segmented region is set as a domain for extracting depth information, and depth-based segmentation is performed within the domain. In order to detect the center point of a robustly segmented object and to track the direction, the movement of the object is tracked by applying the CAMShift technique, which is the most basic object tracking method. From the experiments, we prove the efficiency of the proposed object detection and tracking method using the RGB-D model.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.25
no.4
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pp.533-540
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2005
This study investigated the effects of drawing and writing as methods to assist students in connecting and integrating multiple external representations provided in learning the particulate nature of matter. Seventh graders (N=224) at a coed middle school were assigned to a control group, a drawing group, and a writing group. The students were taught about "Boyle's Law" and "Charles's Law" for two class periods. Students observed macroscopic phenomena through experiments. After this observation, students in the control group learned the topic with both external visual and verbal representations simultaneously. Students in the drawing group drew their mental model from the external verbal representation provided, and then compared their drawing with external visual representation. Students in the writing group wrote their mental model from the external visual representation provided, and then compared their writing to the external verbal representation. The two-way ANCOVA results revealed that the scores of a conception test for the writing group were significantly higher than those for the control group. While the drawing group performed better than the control group, the difference is relatively smaller. There were no significant interactions between the instruction and spatial visualization ability in the scores of the conception test. Most students perceived the writing or drawing activities helpful in understanding the concepts, and a few students responded that the writing or drawing activity was interesting. Educational implications were discussed.
Park, Woo-Jin;Lee, Ju-Oh;Lee, Hyung-Geol;Kim, Ah-Yeon;Heo, Seung-Yeon;Ahn, Yong-Hak
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.11
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pp.9-17
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2020
In this paper, we proposed an SNS review analysis method based on deep learning for user tendency. The existing SNS review analysis method has a problem that does not reflect a variety of opinions on various interests because most are processed based on the highest weight. To solve this problem, the proposed method is to extract the user's personal tendency from the SNS review for food. It performs classification using the YOLOv3 model, and after performing a sentiment analysis through the BiLSTM model, it extracts various personal tendencies through a set algorithm. Experiments showed that the performance of Top-1 accuracy 88.61% and Top-5 90.13% for the YOLOv3 model, and 90.99% accuracy for the BiLSTM model. Also, it was shown that diversity of the individual tendencies in the SNS review classification through the heat map. In the future, it is expected to extract personal tendencies from various fields and be used for customized service or marketing.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.41
no.10
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pp.1356-1362
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2012
UV-VIS spectrophotometric and high-performance liquid chromatographic (HPLC-DAD) methods were applied in order to identify and quantify the composition of polyphenols in commercial cocoa-containing products. Total polyphenolic contents of cocoa mix, choco-syrup, milk chocolate, and dark chocolate were evaluated using Folin-Ciocalteu's phenol reagent according to a UV-VIS spectrometric method. Antioxidant capacities of cocoa extracts by methanol were evaluated by 2,2'-azino-bis(3-ethyl benzothiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS) assay and 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) assay. The obtained results show that the polyphenolic contents and antioxidant capacities of cocoa products and chocolates depend on solid cocoa content. Among the tested cocoa products and chocolates, the most abundant phenolic compound was epicatechin.
The overall objective of this research was to find out the role of rapid mixing conditions in the species of hydrolyzed Al(III) formed by Al(III) coagulants and to evaluate the distribution of hydrolyzed Al(III) species by coagulant dose and coagulation pH. When an Al(III) salt was added to water, monomeric Al(III), polymeric Al(III), precipitate Al(III) was formed by Al(III) hydrolysis. The method of hydrolyzed Al(III) species characterization analysis was based on timed spectrophotometer with ferron as a color developing reagent. The hydrolytic species were divided into monomer, polymer, precipitate from the reaction kinetics. And then, the color intensity for monomeric Al(III) was read 3 min after mixing. With standard Al solution containing monomeric Al(III) only, the Al-ferron color intensity slightly increased with until about 3 min. During the rapid mixing period, for purewater, formation of dissolved Al(III) (monomer and polymer) was similar to rapid mixing condition, but for raw water, the species of Al(III) hydrolysis showed different result. During the rapid mixing period, for high coagulant dose, Al-ferron reaction increases rapidly. The kinetic constants, Ka and Kb, derived from Al-ferron reaction. The kinetic constants followed very well the defined tendencies for coagulation condition. For pure water, when the rapid mixing time increased, the kinetic constants, Ka and Kb showed lower values. Also, for raw water, when the rapid mixing time increased, the kinetic constants, Ka and Kb showed lower values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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