Ground subsidence on urban roads is a social issue that can lead to human and property damages. Therefore, it is crucial to detect underground cavities in advance and repair them. Underground cavity detection is mainly performed using ground penetrating radar (GPR) surveys. This process is time-consuming, as a massive amount of GPR data needs to be interpreted, and the results vary depending on the skills and subjectivity of experts. To address these problems, researchers have studied automation and quantification techniques for GPR data interpretation, and recent studies have focused on deep learning-based interpretation techniques. In this study, we described a hyperbolic event detection process based on deep learning for GPR data interpretation. To demonstrate this process, we implemented a series of algorithms introduced in the preexisting research step by step. First, a deep learning-based YOLOv3 object detection model was applied to automatically detect hyperbolic signals. Subsequently, only hyperbolic signals were extracted using the column-connection clustering (C3) algorithm. Finally, the horizontal locations of the underground cavities were determined using regression analysis. The hyperbolic event detection using the YOLOv3 object detection technique achieved 84% precision and a recall score of 92% based on AP50. The predicted horizontal locations of the four underground cavities were approximately 0.12 ~ 0.36 m away from their actual locations. Thus, we confirmed that the existing deep learning-based interpretation technique is reliable with regard to detecting the hyperbolic patterns indicating underground cavities.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.1C
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pp.89-96
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2012
Since tactical robots are going to be grown and tactical data communications will be more network-centric, the reliability of wireless tactical data networks is going to be very important in the future. However, the connectivity of such wireless tactical data networks can be extremely uncertain in practical circumstances. In this paper, we propose a searching technique to find out the weak boundary area of the network connectivity using a small UAV(unmanned aerial vehicle) which has a simple polling access function to wireless nodes on the ground in wireless tactical data networks. The UA V calculates the network topology of the wireless tactical data networks and coverts it to the Lapalcian matrix. In the proposed algorithm, we iteratively search the eigenvalues and find a minimum cut in the network resulting in finding the weak boundary of the connectivity for the wireless tactical data networks. If a UAV works as a relay nodes for the weak area, we evaluate that the throughput performance of the proposed algorithm outperforms star connection method and MST(minimum Spanning Tree) connection method. The proposed algorithm can be applied for recovering the connectivity of wireless tactical data networks.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.1
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pp.99-106
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2015
In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.
Galaxy clusters, the largest gravitationally bound systems, are an important means to place constraints on cosmological models. Moreover, they are excellent places to test galaxy evolution models in connection to the environments. To this day, massive clusters have been found unexpectedly at high redshfit (Kang & Im 2009, Durret et al. 2011, Tashikawa et al. 2012), and evolution of galaxies in cluster has not been fully understood. Finding galaxy cluster candidates at z > 1 in wide, deep imaging survey data will enable us to solve such issues of modern extragalactic astronomy. We report new candidates of galaxy clusters in the wide and deep survey fields, European Large Area ISO Survey North1(ELAIS-N1) and North2(ELAIS-N2) fields, covering sky area of $8.75deg^2$ and $4.85deg^2$ each. We also suggest a new useful colour-colour selection technique to separate 1 < z < 2 galaxies from low-z galaxies by combining multi-wavelength data from the UKIRT Infrared Deep Sky Survey Deep Extragalactic Survey (UKIDSS DXS, JK bands), Spitzer Wise-area InfraRed Extragalactic survey (SWIRE, Optical-Infrared bands), Canada France Hawaii Telescope (CFHT, z band) and Infrared Medium-deep Survey(IMS, J band).
Galaxy clusters, the largest gravitationally bound systems, are an important means to place constraints on cosmological models. Moreover, they are excellent places to test galaxy evolution models in connection to the environments. To this day, massive clusters have been found unexpectedly(Kang & Im 2009, Durret et al. 2011, Tashikawa et al. 2012) and evolution of galaxies in cluster have been still controversial (Elbaz et al. 2007, Cooper et al. 2008, Tran et al. 2009). Finding galaxy cluster candidates at z>1 in a wide, deep imaging survey data will enable us to solve the such issues of modern extragalactic astronomy. We report new candidates of galaxy clusters and their physical properties in one of the wide and deep survey fields, European Large Area ISO Survey North1(ELAIS-N1) and North2(ELAIS-N2) fields, covering sky area of and each. We also suggest a new useful color selection technique to separate 1 < z < 2 galaxies from low-z galaxies by combining multi-wavelength data from the UKIRT Infrared Deep Sky Survey Deep Extragalactic Survey (UKIDSS DXS/J and K band), Spitzer Wise-area InfraRed Extragalactic survey (SWIRE/two mid-infrared bands), Canada France Hawaii Telescope (CFHT/z band), Issac Newton Telescope(INT/ u, g, r, i, z band) and Infrared Medium-deep Survey(IMS/J band).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.2
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pp.347-353
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2022
Using the Heckman two-step procedure, this study investigates the relationship between management accounting implementation and firm effectiveness. The research data for this study was acquired from 450 publicly traded companies in Vietnam; however, the final sample only includes 304 responses containing useful information. The reliability analysis was used to evaluate the acquired data to examine the qualities of constructs and the dimensions that make them up. Then, the Heckman two-step technique was performed to analyze the causal connection from the acceptance of management accounting to firm effectiveness allowing for the effect of environmental uncertainty and organizational characteristics on the likelihood of adopting management accounting. The empirical findings show that management accounting acceptance determines firm effectiveness; however, the research model on the relationship between management accounting adoption and firm effectiveness has a sample selection bias. The main conclusions of this study are that there is a difference in the effects of management accounting adoption on business effectiveness when sample selection bias is not taken into consideration. When potential sample selection bias is taken into account by integrating environmental uncertainty and organizational characteristics in the research model, the effect of adopting management accounting on company effectiveness becomes minor.
Jelokhani-Niaraki, Saber;Tahmoorespur, Mojtaba;Minuchehr, Zarrin;Nassiri, Mohammad Reza
Genomics & Informatics
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v.13
no.1
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pp.7-14
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2015
During recent years, there has been exponential growth in biological information. With the emergence of large datasets in biology, life scientists are encountering bottlenecks in handling the biological data. This study presents an integrated geographic information system (GIS)-ontology application for handling microbial genome data. The application uses a linear referencing technique as one of the GIS functionalities to represent genes as linear events on the genome layer, where users can define/change the attributes of genes in an event table and interactively see the gene events on a genome layer. Our application adopted ontology to portray and store genomic data in a semantic framework, which facilitates data-sharing among biology domains, applications, and experts. The application was developed in two steps. In the first step, the genome annotated data were prepared and stored in a MySQL database. The second step involved the connection of the database to both ArcGIS and $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ as the GIS engine and ontology platform, respectively. We have designed this application specifically to manage the genome-annotated data of rumen microbial populations. Such a GIS-ontology application offers powerful capabilities for visualizing, managing, reusing, sharing, and querying genome-related data.
Kim Sang-Kuk;Lee Young-Sei;Shin Sung-Ho;Kim Tae-Jung;Lee Jae-Kwang
한국컴퓨터산업교육학회:학술대회논문집
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2003.11a
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pp.105-110
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2003
Number of information users of industry, school and research institute with arrival of knowledge information society are in trend that increase gradually the 21th century. Manufacture user number of database been circulating is examined to fourteen million, six hundred and twenty-four thousand people in internal until end of 2002 if follow to Korea data base promotion center, this shows increase more than yearly mean $70\%$ every year by increasing provision $70.3\%$ past years. That collect rapidly and analyze connection importance information of scientific technique field in this hard fact and offer efficiently timely to investigator processing can say as indispensable indispensability a element in country science technique elevation. Wish to illuminate Specialized Information Center of scientific technique field's role and significance in this hard fact in this research, and examine the role and significance. Together, wish to present way for research direction and Specialized Information Center development by introducing phase thesis and synthetic middle, effort of Korea Institute of Science and Technology Information(KISTI) for special skill development way preparation and study finding for each Specialized Information Center.
Trompe l'Oeil technique strategically conceived with a view to effectively realize creative ideas among the expression techniques of fine arts style has provided the driving force in development of fine arts and has continuously influenced development of the modem fashion pursuing unique individuality. The study is focused first on finding out how Trompe l'Oeil technique originated in connection with researching the fashion of Trompe l'Oeil and on analysing the technique of expression. The author referred to fashion magazines for designing ideas of Trompe l'Oeil represented in modem fashion in practical applications used by designers in Paris, Italy, London and New York during the 10 year period(1990-1999). The collections of data were analyzed as following: Effectiveness depending on the method of Trompe l'Oeil I. Effectiveness of Layering: when two clothing are over lapped or coordinated with one another in color or style. 2. Effectiveness of Detailing: when pictures, stitch, tape, cutting, quilting and etc are used to create collar, pocket, yoke, zipper, string, shadow and etc. 3. Effectiveness of Accessories: when the image of necklace, belt, tie, tassel, badges and stars are represented by illustration or embroidery on clothing to substitute the actual existence. 4. Effectiveness of Nudity: when human body is realistically drawn and printed on clothing.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.12
no.1
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pp.49-65
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2022
This study examined e-resources usage among polytechnic students in Southwest Nigeria. A descriptive research design was adopted for this study and the population consisted of polytechnic students from The Polytechnic, Ibadan and Federal Polytechnic, Ede. There were 9671 students from both polytechnics. A multi-stage sampling technique was employed with a sample fraction of 5% was drawn from the total number of students in each faculty amounting to 381. A structured questionnaire was the major instrument used for data collection and the questionnaire was pre-tested using Cronbach-alpha to determine the reliability co-efficient. Data obtained was analyzed using SPSS. The study found that the students from both polytechnics are aware of the e-resources and that the e-resources were mainly used for research, class assignment and to update knowledge. The problem such as epileptic power supply, poor internet connection and so on was identified. The study concluded that polytechnic students could benefit immensely from the enormous usage of e-resources particularly for teaching, learning and research. Based on the findings, recommendations were made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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