In this paper, we implement a recipe recommendation system using ingredient harmonization analysis based on recipe data. The proposed system receives an image of a food ingredient purchase receipt to recommend ingredients and recipes to the user. Moreover, it performs preprocessing of the receipt images and text extraction using the OCR algorithm. The proposed system can recommend recipes based on the combined data of ingredients. It collects recipe data to calculate the combination for each food ingredient and extracts the food ingredients of the collected recipe as training data. And then, it acquires vector data by learning with a natural language processing algorithm. Moreover, it can recommend recipes based on ingredients with high similarity. Also, the proposed system can recommend recipes using replaceable ingredients to improve the accuracy of the result through preprocessing and postprocessing. For our evaluation, we created a random input dataset to evaluate the proposed recipe recommendation system's performance and calculated the accuracy for each algorithm. As a result of performance evaluation, the accuracy of the Word2Vec algorithm was the highest.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.4
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pp.61-69
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2010
The collapse of a slope or cut embankment brings much damage to life and property. Accordingly, it is very important to analyze the spatial distribution by calculating the landslide susceptibility in the estimation of the risk of landslide occurrence. The heuristic, statistic, deterministic, and probabilistic methods have been introduced to make landslide susceptibility maps. In many cases, however, the reliability is low due to insufficient field data, and the qualitative experience and knowledge of experts could not be combined with the quantitative mechanical?analysis model in the existing methods. In this paper, new modeling method for a probabilistic landslide susceptibility analysis combined Bayesian Network with ontology model about experts' knowledge and spatial data was proposed. The ontology model, which was made using the reasoning engine, was automatically converted into the Bayesian Network structure. Through conditional probabilistic reasoning using the created Bayesian Network, landslide susceptibility with uncertainty was analyzed, and the results were described in maps, using GIS. The developed Bayesian Network was then applied to the test-site to verify its effect, and the result corresponded to the landslide traces boundary at 86.5% accuracy. We expect that general users will be able to make a landslide susceptibility analysis over a wide area without experts' help.
We have researched a character of BIM(Building Information Modeling) and GIS(Geographic Information System) data for integrated utilization of urban spatial data and building data for $CO_2$ reduction. We consider literature on integrated utilization of BIM and GIS and measure method of $CO_2$ in urban spatial unit. Among them without distortion of standard data structure, derive method how to install between BIM and GIS standard data. Rhino & Grasshopper is utilization tools of DB platform. The compatibility with existing BIM and GIS data format, graphic and numeric results can be output at the same time. And using the existing ARCHSIM, it can be easily combined for building energy analysis program. Based on BIM and GIS data to run an energy analysis target on Majang-dong, it could be poly synthetically derived the value information and graphic information.
Artificial Coral Reefs (ACRs) have been introduced to help solve coastal erosion problems, but their feasibility has not been assessed with field data. This study conducted a feasibility analysis of ACRs on their erosion mitigation effects by performing a case study of Cheonjin-Bongpo beach, South Korea. A numerical-physical combined analysis was carried out using a SWAN model simulation and physical model test with a scale of 1/25 based on field observations of Cheonjin-Bongpo beach. Both Dean's parameter and the surf-scaling parameter were applied to comparative analysis between the absence and presence conditions of the ACR. The results for this combined method indicate that ACR attenuates the wave height significantly (59~71%). Furthermore, ACR helps decrease the mass flux (~50%), undertow (~80%), and maximum wave set up (~61%). The decreases in Dean's parameter (~66%) and the surf-scaling parameter suggest that the wave properties changed from the dissipative type to the reflective type even under high wave conditions. Consequently, an ACR can enhance shoreline stability.
Nothe, M.;Schulze, M.;Grupp, R.;Kieback, B.;Haibel, A.;Banhart, J.
Proceedings of the Korean Powder Metallurgy Institute Conference
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2006.09b
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pp.808-809
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2006
The decrease of the distance between particle centers due to the growth of the sinter necks can be explained by the well known two-particle model. Unfortunately this model fails to provide a comprehensive description of the processes for 3D specimens. Furthermore, there is a significant discrepancy between the calculated and the measured shrinkage because particle rearrangements are not considered. Only the recently developed analysis of the particle movements inside of 3D specimens using micro focus computed tomography $({\mu}CT)$, combined with photogrammetric image analysis, can deliver the necessary experimental data to improve existing sintering theories. In this work, ${\mu}CT$ analysis was applied to spherical copper powders. Based on photogrammetric image analysis, it is possible to determine the positions of all particle centers for tracking the particles over the entire sintering process and to follow the formation and breaking of the particle bonds. In this paper, we present an in-depth analysis of the obtained data. In the future, high resolution synchrotron radiation tomography will be utilized to obtain in-situ data and images of higher resolution.
Recently, analysis researches on durability are focused on chloride attack and carbonation due to increased social and engineering significance. Generally, chloride penetration and carbonation occur simultaneously except for in submerged condition and chloride behavior in carbonated concrete is evaluated to be different from that in normal concrete. Furthermore, if unavoidable crack occurs in concrete, it influences not only single attack but also coupled deterioration more severely. This is a study on analysis technique with system dynamics for chloride penetration in concrete structures exposed to coupled chloride attack and carbonation through chloride diffusion, permeation, and carbonation reaction. For the purpose, a modeling for chloride behavior considering diffusion and permeation is performed through previous models for early-aged concrete such as MCHHM (multi component hydration heat model) and MPSFM (micro pore structure formation). Then model for combined deterioration is developed considering changed characteristics such as pore distribution, saturation and dissociation of bound chloride content under carbonation. The developed model is verified through comparison with previous experimental data. Additionally, simulation for combined deterioration in cracked concrete is carried out through utilizing previously developed models for chloride penetration and carbonation in cracked concrete. From the simulated results, CCTZ (chloride-carbonation transition zone) for evaluating combined deterioration is proposed. It is numerically verified that concrete with slag has better resistance to combined deterioration than concrete with OPC in sound and cracked concrete.
This paper presents examples of the computer-aided zonation and correlation of pollen data from the Late-glacial to Holocene stratigraphic sequences at four sites in central Iowa, U.S.A. Spearman's rank correlation coefficient matrix and first four components of Principal components analysis plotted in a stratigraphic order are combined to provide an excellent zonation of the pollen data at each site. Correlation of the four pollen sequences are conducted by Principal components analysis of the data sets combined in one. The first and second principal components successfully provide correlation lines that match fairly closely the zone boundaries of each pollen sequence. The third and fourth components, in contrast, are greatly different from site to site, representing the unique pollen assemblages at each site.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.20
no.3
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pp.4724-4731
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1978
Using hydrometric data from an upland river in North Wales, a relationship between rate of river flow and water stored within the catchment area (catchment storage) is assumed to exist, and is evaluated from an analysis of winter recession curves. This storage/river flow relationship, when combined with water balance equations, produces a set of equations which may be used for "routing" input of rainfall through a storage with defined outflow characteristics, providing a straightforward method of flood prediction and analysis from rainfall data. Recorded and predicted flood hydrographs are compared, and the effectiveness and limitations of the method are considered. The development of a complete mathematical model, embodying the storage/river flow relationship, and suitable for generation of continuous run-off records from rainfall and evaporation data, is also considered.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.11
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pp.1012-1016
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2004
In the present paper, equivalent beam and equivalent bimorph beam models for IPMC(ionic Polymer-Metal Composite) actuators are described. Physical properties of an IPMC, such as Young's modulus and electro-mechanical coupling coefficient. are determined from the rule of mixture, bimorph beam equations, and measured force-displacement data of a cantilevered IPMC actuator. By using a beam equation with estimated physical properties, actuation displacements of a cantilevered IPMC actuator was calculated and a good agreement between the computed tip displacements and the measured data was observed. Finite element analysis(FEA) combined with the estimated physical properties was used to reproduce the force-displacement relationship of an IPMC actuator. Results from the FEA agreed well with the measure data. The proposed models might be used for modeling of IPMC actuators with complicated shapes and boundary conditions.
Lee, Philhyone;Hojeong Nam;Lee, Doheon;Lee, Kwang H.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.273-276
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2004
Genome-scale expression data provides us with valuable insights about organisms, but the biological validation of in-silico analysis is difficult and often controversial. Here we present a new approach for integrating previously established knowledge with computational analysis. Based on the known biological evidences, IGAM (Integrated Gene Association Matrix) automatically estimates the relatedness between a pair of genes. We combined this association knowledge to the regulatory network modeling and fuzzy clustering in yeast 5. Cerevisiae. The result was found to be more effective for extracting biological meanings from in-silico inferences for gene expression data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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