KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.7
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pp.327-332
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2016
This study is a leading research project to develop an automatic grade decision making algorithm of a 6-years-old fresh ginseng. For this work, we developed a Ginseng image acquiring instrument which can take 4-direction's images of a Ginseng at the same time and obtained 245 jingen images using the instrument. The 12 parameters were extracted for each image by a manual way. Lastly, 4 parameters were selected depending on a Ginseng grade classification criteria of KGC Ginseng research institute and a survey result which a distribution of averaging 12 parameters. A pattern recognition classifier was used as a support vector machine, designed to "k-class classifier" using the OpenCV library which is a open-source platform. We had been surveyed the algorithm performance(Correct Matching Ratio, False Acceptance Ratio, False Reject Ratio) when the training data number was controlled 10 to 20. The result of the correct matching ratio is 94% of the $1^{st}$ ginseng grade, 98% of the $2^{nd}$ ginseng grade, 90% of the $3^{rd}$ ginseng grade, overall, showed high recognition performance with all grades when the number of training data are 10.
Methods of Riemannian geometry has played an important role in the study of compact transformation groups. Every effective action of a compact Lie group on a differential manifold leaves a Riemannian metric invariant and the study of such actions reduces to the one involving the group of isometries of a Riemannian metric on the manifold which is, a priori, a Lie group under the compact open topology. Once an action of a compact Lie group is given an invariant metric is easily constructed by the averaging method and the Lie group is naturally imbedded in the group of isometries as a Lie subgroup. But usually this invariant metric has more symmetries than those given by the original action. Therefore the first question one may ask is when one can find a Riemannian metric so that the given action coincides with the action of the full group of isometries. This seems to be a difficult question to answer which depends very much on the orbit structure and the group itself. In this paper we give a sufficient condition that a subgroup action of a compact Lie group has an invariant metric which is not invariant under the full action of the group and figure out some aspects of the action and the orbit structure regarding the invariant Riemannian metric. In fact, according to our results, this is possible if there is a larger transformation group, containing the oringnal action and either having larger orbit somewhere or having exactly the same orbit structure but with an orbit on which a Riemannian metric is ivariant under the orginal action of the group and not under that of the larger one. Recently R. Saerens and W. Zame showed that every compact Lie group can be realized as the full group of isometries of Riemannian metric. [SZ] This answers a question closely related to ours but the situation turns out to be quite different in the two problems.
Objectives : The mortality rate of subarachnoid hemorrhage(SAH) has been reduced recently due to refinement of microsurgical technique and improved perioperative management. Also, many survivors of SAH show excellent neurological recoveries. However, we found that a high proportion of the survivors do not fully regain their premorbid status in cognitive and memory function. Object of this study is to evaluate which factors might influence on cognitive and memory impairment in ruptured aneurysmal SAH patients. Methods : In this prospective study, a series of 66 patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage(SAH) from 1996 to 1998, most of whom had a "good" or "fair" neurological outcome, were assessed with various tests of cognition and memory function. All patients underwent clipping operation by pterional approach. Right side approach was performed in 16 case and left 21 cases. K-WAIS(Korean-Wechsler Adult Intelligence Scale) was used as method of cognition and memory function test. The time interval between SAH and assessment varied between 4 months and 8 months, averaging 6.2 months. Statistical analyses were carried out for each test score to see whether aneurysm site(A-com : non A-com), route of approach, age and sex, vasospasm, Hunt-Hess grade and Fisher CT group at admission, Glasgow Outcome Scale(GOS) at discharge affect cognitive and memory function. Results : Aneurysm site was not shown to be associated with performance on any test, and the initial grade (Hunt-Hess grade, Fisher CT group) of SAH and vasospasm had only minimal predictive values. The grade at discharge( GOS) was proved to be the best predictor of impairment of cognition and memory function within 1 year after operation. Conclusion : The authors conclude that the diffuse effects of SAH are more important than focal neuropathology in relation to cognitive impairment in this group of patients.
This paper addresses occluded object reconstruction and recognition with computational integral imaging (II). Integral imaging acquires and reconstructs target information in the three-dimensional (3D) space. The reconstruction is performed by averaging the intensities of the corresponding pixels. The distance to the object is estimated by minimizing the sum of the standard deviation of the pixels. We adopt principal component analysis (PCA) to classify occluded objects in the reconstruction space. The Euclidean distance is employed as a metric for decision making. Experimental and simulation results show that occluded targets are successfully classified by the proposed method.
In this study, we analyzed the beam time series of ocean reverberation which was conducted in the eastsouthern region of East Sea, Korea during the August, 2015. The reverberation data was gathered by moving research vessel towing LFM (Linear Frequency Modulation) source and triplet receiver array. After signal processing, we analyzed the variation of ocean reverberation level according to the seafloor bathymetry, source/receiver depth and sound speed profile. In addition, we used the normalized data by using cell averaging algorithm and identified the statistical characteristics of seafloor scatterer by using moment estimation method and estimated shape parameter. Also, we analyzed the coincidence of data with Rayleigh and K-distribution probability by Kolmogorov-Smirnov test. The results show that there is range dependency of reverberation according to the bathymetry and also that the time delay and the intensity level change depend on the depths of source and receiver. In addition, we observed that statistical characteristics of similar Rayleigh probability distribution in the ocean reverberation.
In our previous study, the LeNet3 model successfully classified images from the transverse surfaces of five Korean softwood species (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch). However, a practical limitation exists in our system stemming from the nature of the training images obtained from the transverse plane of the wood species. In real-world applications, it is necessary to utilize images from the longitudinal surfaces of lumber. Thus, we improved our model by training it with images from the longitudinal and transverse surfaces of lumber. Because the longitudinal surface has complex but less distinguishable features than the transverse surface, the classification performance of the LeNet3 model decreases when we include images from the longitudinal surfaces of the five Korean softwood species. To remedy this situation, we adopt ensemble methods that can enhance the classification performance. Herein, we investigated the use of ensemble models from the LeNet and MiniVGGNet models to automatically classify the transverse and longitudinal surfaces of the five Korean softwoods. Experimentally, the best classification performance was achieved via an ensemble model comprising the LeNet2, LeNet3, and MiniVGGNet4 models trained using input images of $128{\times}128{\times}3pixels$ via the averaging method. The ensemble model showed an F1 score greater than 0.98. The classification performance for the longitudinal surfaces of Korean pine and Korean red pine was significantly improved by the ensemble model compared to individual convolutional neural network models such as LeNet3.
The conventional Flow Duration Curve has limitations that it does not consider hydrologic persistence of daily discharge, that the daily discharge is greatly affected by the maximums or minimums, and that the date of occurrence and duration of a specific discharge cannot be known. In this study, we propose a Daily Mode Discharge Curve, which consists of aligning the daily discharge each year by the date of occurrence, calculating the daily mode discharge, and averaging them every 5 days. As a result of reviewing the long-term observational daily discharge data at 8 points upstream and downstream of the mainstream of the 4 major rivers in Korea, it was found that the daily discharge at all points shows hydrological persistence, and the distortion of it was alleviated by using Daily Mode Discharge Curve. We also suggest that the Daily Mode Discharge Curve is useful for utilizing reference discharge such as Drought, Low, Normal, Plentiful, and Flood Discharge.
For cuboid and ellipsoid crystallites of LiFePO4 powders, by X-ray diffraction (XRD) and microscopic (TEM) studies, it is possible to determine the anisotropic parameters of the crystallite size distribution functions. These parameters were used to describe the cathode rate capability within the model of averaging the diffusion coefficient D over the length of the crystallite columns along the [010] direction. A LiFePO4 powder was chosen for testing the developed model, consisting of big cuboid and small ellipsoid crystallites (close to them). When analyzing the parts of big and small rate capabilities, the fitting values D = 2.1 and 0.3 nm2/s were obtained for cuboids and ellipsoids, respectively. When analyzing the results of cyclic voltammetry using the Randles-Sevcik equation and the total area of projections of electrode crystallites on their (010) plane, slightly different values were obtained, D = 0.9 ± 0.15 and 0.5 ± 0.15 nm2/s, respectively. We believe that these inconsistencies can be considered quite acceptable, since both methods of determining D have obvious sources of error. However, the developed method has a clearly lower systematic error due to the ability to actually take into account the shape and statistics of crystallites, and it is also useful for improving the accuracy of the Randles-Sevcik equation. It has also been demonstrated that the shape engineering of crystallites, among other tasks, can increase the cathode capacity by 15% by increasing their size correlation coefficients.
Purpose: This study aimed to valuate the reliability and validity of the Korean version of the 5C Psychological Antecedents of Vaccination (K-5C) scale. Methods: The English version of the 5C scale was translated into Korean, following the World Health Organization guidelines. Data were collected from 316 community-dwelling adults. Content validity was evaluated using the content validity index, while construct validity was evaluated through confirmatory factor analysis. Convergent validity was examined by assessing the correlation with vaccination attitude, and concurrent validity was evaluated by examining the association with coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccination status. Internal consistency and test-retest reliability were also evaluated. Results: Content validity results indicated an item-level content validity index ranging from .83 to 1, and scale-level content validity index, averaging method was .95. Confirmatory factor analysis supported the fit of the measurement model, comprising a five-factor structure with a 15-item questionnaire (RMSEA = .05, SRMR = .05, CFI = .97, TLI = .96). Convergent validity was acceptable with a significant correlation between each sub-scale of the 5C scale and vaccination attitude. In concurrent validity evaluation, confidence, constraints, and collective responsibility of the 5C scale were significant independent predictors of the current COVID-19 vaccination status. Cronbach's alpha for each subscale ranged from .78 to .88, and the intraclass correlation coefficient for each subscale ranged from .67 to .89. Conclusion: The Korean version of the 5C scale is a valid and reliable tool to assess the psychological antecedents of vaccination among Korean adults.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.13-20
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2023
In this paper, the actual data of VOC reduction facilities was analyzed through a model that detects and predicts data anomalies. Using the USAD model, which shows stable performance in the field of anomaly detection, anomalies in real-time data are detected and sensors that cause anomalies are searched. In addition, we propose a method of predicting and warning, when abnormalities that time will occur by predicting future outliers with an auto-regressive model. The experiment was conducted with the actual data of the VOC reduction facility, and the anomaly detection test results showed high detection rates with precision, recall, and F1-score of 98.54%, 89.08%, and 93.57%, respectively. As a result, averaging of the precision, recall, and F1-score for 8 sensors of detection rates were 99.64%, 99.37%, and 99.63%. In addition, the Hamming loss obtained to confirm the validity of the detection experiment for each sensor was 0.0058, showing stable performance. And the abnormal prediction test result showed stable performance with an average absolute error of 0.0902.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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