3D open-field farm model developed from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) data could make crop monitoring easier, also could be an important dataset for various fields like remote sensing or precision agriculture. It is essential to separate crops from the non-crop area because labeling in a manual way is extremely laborious and not appropriate for continuous monitoring. We, therefore, made a 3D open-field farm model based on UAV images and developed a crop segmentation model using a supervised machine learning algorithm. We compared performances from various models using different data features like color or geographic coordinates, and two supervised learning algorithms which are SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbors). The best approach was trained with 2-dimensional data, ExGR (Excess of Green minus Excess of Red) and z coordinate value, using KNN algorithm, whose accuracy, precision, recall, F1 score was 97.85, 96.51, 88.54, 92.35% respectively. Also, we compared our model performance with similar previous work. Our approach showed slightly better accuracy, and it detected the actual crop better than the previous approach, while it also classified actual non-crop points (e.g. weeds) as crops.
유해조류의 대번식으로 정의되는 적조는 광역적으로 발생·확산되는 특성을 가진다. 이는 기존의 조사 방법만으로는 탐지의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 적조를 원격탐사 기법을 활용하여 탐지하였다. 또한 단순히 chlorophyll의 농도가 아닌 광특성을 이용하여 탐지의 정확도를 높이고자 하였다. 적조는 해수신호가 복잡한 남해안에서 주로 발생하며 남해안의 주 적조 종은 Cochlodinium polykirkoides이다. 따라서 기계학습 기법을 활용하여 시각적인 판단에 국한되지 않고 연구자의 관찰과 경험에 의존해 발견하지 못했던 특징을 반영하여 객관성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서는 기계학습 모델 중에서 서포트백터머신과 랜덤포레스트를 사용하였고 두 모델의 성능 평가 지표로 정확도 등을 산출한 결과 각각 85.7% 80.2%의 정확도를 보였다.
The aim of this study was to develop Jiangxi Nuo masks using 3D digital fashion design technology and suggest various ways to utilize traditional culture based on the characteristics of Nuo masks, a traditional Chinese artifact of intangible cultural significance. The researchers conducted a literature review to gather information about Nuo culture and masks that could represent Jiangxi. Features of the masks were analyzed and classified. The result are as follows. First, the symbolic characteristics of Jiangxi's Nuo masks can be divided into those based on their origin and history, the user's social status, and the notions of primitive beliefs of the chosen people, such as naturism and totemism. Second, Nuo masks' splendid decorations convey meanings such as luck, the bixie, longevity, wealth, and peace in the family. Third, playfulness in mask-making is about dismantling the original form of the mask, re-creating it through application. Fourth, the masks express primitiveness mostly by conserving the wood's original color or material. The initial masks carved to represent images of figures aptly deliver the primitive forms and images of Nuo culture. In this study, Nuo masks were developed and produced using the 3D digital technology CLO 3D by adopting the expressive characteristics and applying design methods such as asymmetricity, exaggeration, and modification. The results of this study demonstrate the possibility of creating diverse as well as economical designs through the reduction of production.
The purpose of this study is to investigate historical and geographical environments in the development of the Naxi costumes of Chinese ethnic minorities and their characteristics-including religious cultures and totem worship-and to suggest the direction of fashion design toward the modernization of traditional costumes. The research methodology involved the collection of materials and investigatation into the history, culture, and characteristics of Naxi costumes; in particular, the "seven-star" sheepskin cape, one of the Naxi people's important ethnic costumes as demonstrated by the women's clothing that has been designed in reflection of this traditional costume. The results are as follows. First, Naxi costumes are found to have overall coherence and distinct locality when retained in the process of modernizing the traditional costume. The theme of this work is titled "By the Light of the Moon and the Stars," which is expressed in contemporary fashion by the use of grey and dark red against a background of black, a color preferred by the Naxi people. Second, the Naxi people's seven-star sheepskin cape is a symbol of women's clothing with its characteristic patterns, shapes, and colors, and it is subject to creative modernization while retaining its unique ethnic characteristics. Third, the work expresses the contemporary stylishness of the costume while maintaining the customary decorative accessories from the Naxi people's traditional culture.
본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.
The purpose of this study is to perform research of ecology concepts expressed in fashion and to propose a new ecology fashion design based on the results. As a specific research method, first, to determine the concept of ecology, the contents related to ecology were extracted and organized through literature research, and then a fashion collection research was conducted to acquire basic design data, such as silhouettes, materials, details, and colors. From WGSN, and a total of 57 images were selected and used as basic data for the design suggestions. As a result of collecting the collection images, it was found that cotton or denim fabrics were mainly used, and in particular, the frequency of use was high mainly for bright tones. The use of chambray, lace, and wrinkles, was also frequent, and the use of expression techniques using burn-out, bleach, and bleaching effects or parts, or entire dyeing was often noticeable. The colors showed neutral and pastel-toned characteristics, and the silhouette was mainly composed of long silhouettes centered on maxi, such as a top or calf based on the knee, rather than a mini. Fabrics for the final designs were linen and sappan wood, and they were used for the dye and red was used as the overall color. The silhouettes were simplified, and care was taken to prevent unnecessary waste, such as paper or materials, from being generated during the production stage. We tried to achieve the purpose of eco-logy by refraining from excessive trimming, except for essential subsidiary materials, such as zippers.
Objective: The purpose of this review is to analyze the clinical studies on tongue diagnosis in cancer patients. Methods: Domestic and foreign databases were used, such as Pubmed, google scholar, Wanfang med online, Scopus, and OASIS. Searching keywords were tongue diagnosis, tongue color, tongue fur, tongue inspection, cancer, tumor, neoplasm, carcinoma, etc. Studies on tongue diagnosis in cancer patients were included. The published year was limited from 2000 to June 2022. Results: Thirteen studies were enrolled. All selected studies were cross-sectional studies. Cancer patients tend to have a dark and blue-purple tongue, thick fur, yellow fur, fissure tongue, and red dots on the tongue compared with non-cancer patients. With the aggravation of cancer, the rate of patients having dark or blue, or purple tongues increased, and the patients' sublingual veins became wide and tortuous. Conclusion: This study suggests that cancer patients tend to have distinct features of tongue diagnosis. Further researches are warranted.
최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이응한 인간의 모션을 분석하며, 사람의 처형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그리고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 제안된 방법은 기존의 방법들 중, 칼라 정보를 이용한 방법에 비해 조명의 변화에 민감하지 않은 장점이 있으며, 관심의 대상이 되는 객체의 외형과 같은 사전지식에 의존하는 방법에 비해 스케일에 민감하지 않은 장점이 있다. 에지검출 기술을 HMI 순서 영상 정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이벤트 인식의 기본정보로 활용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비젼 기술에 기반한 많은 감시시스템 뿐 아니라 상황인식 기반의 이벤트 검출 시스템에 핵심기술이다.
본 논문은 한국어 8단모음을 인식하기 위한 효율적인 파라미터의 추출과 자동 독화 시스템의 구축에 관하여 연구한 것이다. 얼굴의 특징들은 다양한 칼라 공간에서 다양한 값으로 표현되는 것을 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 또는 축소, 대비시켜 얼굴 요소들이 추출되도록 하였다. 눈과 코의 위치, 안쪽 입의 외곽선, 윗입술의 상단, 이의 외곽선을 특징 점으로 찾았으며, 이를 분석하여 안쪽 입의 면적, 안쪽 입의 높이와 폭, 이의 보임 비율 코와 윗입술 상단과의 거리를 파라미터로 사용하였다. 2400개의 영상으로 분석하였고 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축한 후 인식 실험을 하였다. 정상인 5명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였으며 실험하여 파라미터의 유용성 관점에서 좋은 결과를 얻었다.
To treat the novel COronaVIrus Disease (COVID), comparatively fewer medicines have been approved. Due to the global pandemic status of COVID, several medicines are being developed to treat patients. The modern COVID medicines development process has various challenges, including predicting and detecting hazardous COVID medicine responses. Moreover, correctly predicting harmful COVID medicine reactions is essential for health safety. Significant developments in computational models in medicine development can make it possible to identify adverse COVID medicine reactions. Since the beginning of the COVID pandemic, there has been significant demand for developing COVID medicines. Therefore, this paper presents the transferlearning methodology and a multilabel convolutional neural network for COVID (MLCNN-COV) medicines development model to identify negative responses of COVID medicines. For analysis, a framework is proposed with five multilabel transfer-learning models, namely, MobileNetv2, ResNet50, VGG19, DenseNet201, and Inceptionv3, and an MLCNN-COV model is designed with an image augmentation (IA) technique and validated through experiments on the image of three-dimensional chemical conformer of 17 number of COVID medicines. The RGB color channel is utilized to represent the feature of the image, and image features are extracted by employing the Convolution2D and MaxPooling2D layer. The findings of the current MLCNN-COV are promising, and it can identify individual adverse reactions of medicines, with the accuracy ranging from 88.24% to 100%, which outperformed the transfer-learning model's performance. It shows that three-dimensional conformers adequately identify negative COVID medicine responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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