This paper proposes a novel perceptual quality-based (PQ-based) video coding method with foveated contrast sensitivity (FCS). Conventional methods on PQ-based video coding with FCS achieve minimum loss on perceptual quality of compressed video by exploiting the property of human visual system (HVS), that is, its sensitivity differs by the spatial frequency of visual stimuli. On the other hand, PQ-based video coding with foveated masking (FM) exploits the difference of the sensitivity of the HVS between the central vision and the peripheral vision. In this study, a novel FCS model is proposed which considers both the conventional DCT-based JND model and the FM model. Psychological study is conducted to construct the proposed FCS model, and the proposed model is applied to PQ-based video coding algorithm implemented on HM10.0 reference software. Experimental results show that the proposed method decreases bitrate by the average of 10% without loss on the perceptual quality.
Due to the development of computer technology, IoT technology is being used in various fields of industry, economy, medical service and education. However, multimedia information processed through IoT equipment is still one of the major issues in the application sector. In this paper, a big data protection model for users of IoT based IoT is proposed to ensure integrity of users' multimedia information processed through IoT equipment. The proposed model aims to prevent users' illegal exploitation of big data information collected through IoT equipment without users' consent. The proposed model uses signatures and authentication information for IoT users in a hybrid cryptographic method. The proposed model feature ensuring integrity and confidentiality of users' big data collected through IoT equipment. In addition, the user's big data is not abused without the user's consent because the user's signature information is encrypted using a steganography-based cryptography-based encryption technique.
With the development of the Internet, user authentication technology that proves me online is improving. Existing ID methods pose a threat of personal information leakage if the service provider manages personal information and security is weak, and the information subject is to the service provider. In this study, as online identification technology develops, we propose a DID-based self-authentication model to prevent the threat of leakage of personal information from a centralized format and strengthen sovereignty. The proposed model allows users to directly manage personal information and strengthen their sovereignty over information topics through VC issued by the issuing agency. As a research method, a self-authentication model that guarantees security and integrity is presented using a decentralized identifier method based on distributed ledger technology, and the security of the attack method is analyzed. Because it authenticates through DID Auth using public key encryption algorithms, it is safe from sniffing, man in the middle attack, and the proposed model can replace real identity card.
This study develops a simulation model that performs flood analysis considering both urban and river flood. For the analysis of river flood, this study considers river overflow by levee breach, and reflects the concept of the dual drainage systems for the analysis of urban flood. In relation to the surface flood analysis, FEM technique is applied to the flood diffusion analysis in order to conduct the flow analysis of urban and river flood simultaneously. For the verification of the model, it is first applied to the conceptual model, and then applied to the actual watershed. It is expected that this study will be able to reduce flood damage and to prepare effective countermeasures to reduce flood damage.
Small and medium-sized Korean companies are currently changing their industrial structure faster than in the past due to various environmental factors (such as securing competitiveness and developing excellent products). In particular, the importance of collecting and utilizing data produced in smart factory environments is increasing as diverse devices related to artificial intelligence are put into manufacturing sites. This paper proposes an artificial intelligence-based smart factory model to improve the process of products produced at the manufacturing site with the recent smart factory. The proposed model aims to ensure the increasingly competitive manufacturing environment and minimize production costs. The proposed model is managed by considering not only information on products produced at the site of smart factory based on artificial intelligence, but also labour force consumed in the production of products, working hours and operating plant machinery. In addition, data produced in the proposed model can be linked with similar companies and share information, enabling strategic cooperation between enterprises in manufacturing site operations.
The purpose of this study is to empirically analyze the moderating effect of psychological empowerment on the relationship between technostress, the technology acceptance model, and the continuance intention of use. The results of the analyses are as follows: First, IT corporation workers' technostress had a negative effect on perceived ease of use and perceived usefulness. Second, psychological empowerment was found to regulate the relationship between technostress and the technology acceptance model. Third, the perceived ease of use of IT corporation workers had a significant positive effect on the continuance intention of use, and the perceived usefulness had a positive effect on the continuance intention of use. These findings imply that training and education should be continuously conducted to improve psychological empowerment as well as manage technostress.
Early diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) can reduce the incidence of dementia. This study developed the MCI prediction model for the elderly in Korea. The subjects of this study were 3,240 elderly (1,502 men, 1,738 women) aged 65 and over who participated in the Korean Longitudinal Survey of Aging (KLoSA) in 2012. Outcome variables were defined as MCI prevalence. Explanatory variables were age, marital status, education level, income level, smoking, drinking, regular exercise more than once a week, average participation time of social activities, subjective health, hypertension, diabetes Respectively. The prediction model was developed using Restricted Boltzmann Machine (RBM) neural network. As a result, age, sex, final education, subjective health, marital status, income level, smoking, drinking, regular exercise were significant predictors of MCI prediction model of rural elderly people in Korea using RBM neural network. Based on these results, it is required to develop a customized dementia prevention program considering the characteristics of high risk group of MCI.
This work aims to explore personal coping and insight experience in mental disorder symptoms from the perspective of the parties in order to lay an empirical basis for the transition of the mental health service paradigm from a medical model to a human rights model. For this purpose, in-depth interviews with 8 persons with mental disorders were conducted and a model of practice was suggested through analysis using the grounded theory. As a result, 11 categories, 23 sub-categories and 132 concepts were identified. According to the analysis of this study, people with mental disorders have changed their perspective on symptoms through in-depth insight into their identities and symptoms as mental disorders, and discovered their own autonomous ways to cope with symptoms, managing their daily lives. Therefore, in developing a Korean alternative model for people with mental disorders, it is necessary to prepare conditions to find their own countermeasures through opportunities for insight.
The concern study, present the results of experimental study on the performance of deep excavation by using image processing technique particle image velocimetry (PIV). The purpose of present study is to check the application of PIV for the successive ground deformation during deep excavation. To meet the objectives of concern study, a series of reduce scale model test box experiments are performed by considering the wall stiffness, ground water table effect and ground relative density. The results are presented in form of contour and vector plots and further based on PIV analysis wall and ground displacement profile are drawn. The results of present study, indicate that, the PIV technique is useful to demonstrate the ground deformation zone during the successive ground excavation as the degree of accuracy in PIV analysis and measured results with LVDT are within 1%. Further the vector and contours plot effectively demonstrate the ground behavior under different conditions and the PIV analysis results fully support the measured results.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.20
no.5
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pp.647-654
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2004
This study examines the local oxidation chemistry of reduced sulfur compounds (RSC) in the urban air. The chemical conversion of RSC (such as DMS, $CS_2,\;H_2S,\;DMDS,\;and\;CH_3SH)\;to\;SO_2$ was modeled using a photochemical box model. For our model prediction of the RSC oxidation, measurements were carried out from an urban monitoring station in Seoul (37.6$^{\circ}$N, 127.0$^{\circ}$E), Korea for three separate time periods (Sep. 17~18; Oct 23; and Oct. 27~28, 2003). The results of our measurements indicated that DMS and $H_2S$ were the dominant RSC with their concentrations of 370${\pm}$140 and 110${\pm}$60 pptv, respectively. The conversion of DMDS to $SO_2$ can occur efficiently in comparison to other RSC, but it is not abundant enough to affect their cycles. The overall results of our study indicate that the photochemical conversion of the RSC can contribute ≶ 20% of the observed $SO_2$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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