The objectives of this study were to find relationships between ego identity and clothing benefits, and to examine the influence of ego identity, clothing attributes evaluation, and demographic variables on clothing benefits. The subjects were 405 college students(male : 164, female : 241) in Seoul. Six factors of clothing benefit derived by factor analysis : fashion, comfort, social recognition, self-expression, recognized brand, and economy. Males with higher goal-directedness of ego identity had less interest in the benefits of social recognition and recognized brand. The higher the uniqueness of ego identity females had, the higher the social recognition and the lower the comfort. Social recognition of males was influenced by self-acceptance(-), style, and fastener(R²=17.7%). and recognized brand influenced by parents\` education, goal-directedness(-), and allowance(R²=27.5%). Fashion of females was influenced by style, allowance(-), and goal-directedness(-)(R²=18.7%), comfort unfluenced by uniqueness(-), size, and allowance(-)(R²=14.6%), and self-expression influenced by style, allowance, fastener, and interpersonal relation(R²=28.0%). The present findings mean that allowance and ego identity such as goal-directedness, self-acceptance, interpersonal relation were meaningful variables that affect clothing benefits.
In this study, quantitative and pattern recognition analysis for the quality evaluation of Cimicifugae Rhizoma using HPLC/UV was developed. For quantitative analysis, three major bioactive phenolic compounds were determined. The separation conditions employed for HPLC/UV were optimized using ODS $C_{18}$ column ($250{\times}4.6mm$, $5{\mu}M$) with isocratic elution of acetonitrile and water with 0.1% phosphoric acid as the mobile phase at a flow rate of 1.0 mL/min and a detection wavelength of 323 nm. These methods were fully validated with respect to the linearity, accuracy, precision, recovery, and robustness. The HPLC/UV method was applied successfully to the quantification of three major compounds in the extract of Cimicifugae Rhizoma. The HPLC analytical method for pattern recognition analysis was validated by repeated analysis of twelve reference samples corresponding to five different species of Cimicifugae Rhizoma and seventeen samples purchased from markets. The results indicate that the established HPLC/UV method is suitable for the quantitative analysis and quality control of multi-components in Cimicifugae Rhizoma.
Background: As social problems due to the acceleration of the aging era and the increase in the elderly population are becoming serious, virtual reality (VR)-based healthcare is emerging as an approach for preventing and managing health issues. Objects: This study used validity and reliability analyses to examine the clinical efficacy that is, the clinical value and usability of a novel VR cognitive evaluation system index that we developed. Methods: We developed a VR cognitive evaluation system based on motion recognition analysis evaluation for individuals aged 65 to 85. After conducting the Korean version of the Mini-Mental State Exam (K-MMSE) cognitive evaluation, the evaluation score was verified through correlation analysis in the VR cognitive evaluation system. To verify the construct validity of the two groups, the Global Deterioration Scale (GDS) grades were categorized into a normal cognitive group (GDS grade 1) and a cognitive impairment group (GDS grades 2 and 3). The data were measured twice to determine the reliability between the two measurements and assess the stability and clinical value of the evaluation system. Results: Our evaluation system had a high correlation of 0.85 with the widely used K-MMSE cognitive evaluation. The system had strong criterion-related validity at the 95% confidence interval. Compared to the average score of GDS grade 1 in the VR cognitive evaluation system, the average score of GDS grades 2 and 3 in the VR cognitive evaluation system was statistically significantly lower while also having strong construct validity at the 95% confidence interval. To measure the reliability of the VR cognitive evaluation system, tests-retests were conducted using the intraclass correlation coefficient (3,1), which equaled 0.923 and was statistically significant. Conclusion: The VR cognitive evaluation system we developed is a valid and reliable clinical tool to distinguish between normal cognitive status and mild cognitive impairment.
본 연구에서는 컴퓨터 비전의 분야 중 하나인 문자 인식에 관한 연구를 수행했다. 대표적인 문자인식 기법 중 하나인 광학식 문자 판독 기법의 경우 일정한 규격과 서식에서 벗어나게 되면 인식률이 떨어진다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딥 러닝 기법을 적용해 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 또한 기존의 문자 인식 연구의 경우 대부분 영어 및 숫자 인식에 국한되어 있다. 따라서 본 연구는 한글 인식을 위한 딥 러닝 기반 문자 인식 알고리즘을 제시한다. 알고리즘은 1-NED 평가 방법에서 0.841의 점수를 얻었으며, 이는 영어 인식 결과와 비슷한 수치이다. 본 연구를 통해 딥 러닝 기반 한글 인식 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며, 이를 통해 향후 연구방향에 대해 제시한다.
Gap and thickness difference information between blanks are often necessary for tailored blank welding quality evaluation , optimum welding parameters selection and evaluation of shearing machine, blink allocation device accuracy and clamping device. We develope 3D vision system and camera unit using structured lighting for this purpose. A simple ar d efficient scheme for gap and thickness feature recognition Is developed as well as measurements. Experimental results shows this system measuring accuracy is 10 ${\mu}{\textrm}{m}$ and 16${\mu}{\textrm}{m}$ for gap and thickness difference respectively The data are expexed to be useful for preview gap control.
This paper proposes a technique for principal component analysis (PCA) to raise the recognition rate of a front face in a low dimension by hierarchical image and parallel processing structure. The conventional PCA shows a recognition rate of less than 50% in a low dimension (dimensions 1 to 6) when used for facial recognition. In this paper, a face is formed as images of 3 fixed-size levels: the 1st being a region around the nose, the 2nd level a region including the eyes, nose, and mouth, and the 3rd level image is the whole face. PCA of the 3-level images is treated by parallel processing structure, and finally their similarities are combined for high recognition rate in a low dimension. The proposed method under went experimental feasibility study with ORL face database for evaluation of the face recognition function. The experimental demonstration has been done by PCA and the proposed method according to each level. The proposed method showed high recognition of over 50% from dimensions 1 to 6.
Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2509-2528
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2019
There are various styles of license plates for different countries and use cases that require style-specific methods. In this paper, we propose and illustrate a multi-style license plate recognition system. The proposed system performs a series of processes for license plate candidates detection, structure classification, character segmentation and character recognition, respectively. Specifically, we introduce a license plate structure classification process to identify its style that precedes character segmentation and recognition processes. We use a K-Nearest Neighbors algorithm with pre-training steps to recognize numbers and characters on multi-style license plates. To show feasibility of our multi-style license plate recognition system, we evaluate our system for multi-style license plates covering single line, double line, different backgrounds and character colors on Korean and the U.S. license plates. For the evaluation of Korean license plate recognition, we used a 50 minutes long input video that contains 138 vehicles of 6 different license plate styles, where each frame of the video is processed through a series of license plate recognition processes. From two experiments results, we show that various LP styles can be recognized under 50 ms processing time and with over 99% accuracy, and can be extended through additional learning and training steps.
최근 보안에 대한 관심과 필요성이 증가하면서 출입자 인식 시스템의 수요가 증대되고 있다. 출입자 인식 시스템은 출입자를 인식하기 위해서 다양한 생체인식 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 특성과 강점을 가진 다수의 얼굴인식 Open API 서비스를 통합하고, 그 인식결과를 앙상블 함으로써 인식 성능을 개선하는 얼굴인식 기반 출입자 인식 시스템을 제안한다. 또한 다양한 얼굴 인식 Open API 서비스를 앙상블 하는 출입자 인식 시스템의 구조를 제안한다. 성능 측정은 약 5개월 간 수집한 얼굴 데이터를 이용하여 수행하였으며, 측정결과로 본 논문에서 제안하는 출입자 인식 시스템이 단일 얼굴인식 Open API 서비스를 사용했을 때보다 더 높은 얼굴인식률을 보임을 확인하였다.
There are a lot of sports when you left the victory and the defeat of the match the referee subjective judgment. In particular, TaeKwonDo pumse How accurate a given action? Is important. Objectively evaluate the subjective opinion of victory and defeat in a sporting event and the technology to keep as evidence is required. This study was implemented a system for recognizing Taekwondo executed through the number of motion recognition device. Step Sensor also used to detect a user's location. This study evaluated the rate matching the standard gesture data and the motion data. Through multiple gesture recognition equipment was more accurate assessment of the Taekwondo action.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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