The purpose of this research is to reveal the antimicrobial activity of pet-dog clothes by investigating the bacteria resistance of 4 kinds of pet-dog clothes materials. 1. Investigation Results of Pet-Dog Clothes 64.7% of 150 survey participants, revealed they had pet-dog clothes. Hand laundering was 67.0%, while the laundering of both human and animal clothes was 9.2%. The greatest washing frequency was once every 2 weeks. So, the subjects didn't seem to think high of hygienic matters. Even though no if any relations were reported by 34.7% of the subjects, there were some experiences like sneezing or coughing (41.3%), slight itching (20.7%), and acute skin allergies. There were such hugging methods as heart to heart to the center (22.7%), face to face and around the mouth (16.7%), and below the heart with the dog's face outward (15.3%). Thus, hugging the dog near the pet-lover's face seems to be the cause of respiratory diseases including sneezes and coughs. 2. Results of the Anti-Bacteria Experiment of Pet-Dog Clothes Materials According to the analysis of the germs collected and cultured in this study to reveal the properness of pet-dog clothes materials, they were bacteria or bacilli in shapes. Spore growth was active in the order of such experimental materials as artificial leather > cotton > cotton/ nylon > polyester (finest thread). In terms of germ groups, the order was polyester(finest thread) > cotton > cotton/ nylon > artificial leather.
Bronzetti, Giorgio;Leonardo Caltavuturo, Marco Cini;Croce, Clara Della
Proceedings of the Korean Society of Toxicology Conference
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2001.10a
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pp.10-10
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2001
Selenium is an essential nutritional element for several animal species and human. It has been also seen, that low levels of selenium in the diet can cause many diseases. This metalloid was defined like a "double face" element because it possesses antioxidant, antimutagen, anticarcinogen but also mutagenic and carcinogenic effects. The most important metabolic role of selenium in the animal species is its presence in the Glutathione Peroxidase(GSH-Px). (omitted)
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.1
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pp.588-594
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2021
Due to the recent proliferation of video contents, previous contents expressed as the character or the picture are being replaced to video and growth of video contents is being boosted because of emerging new platforms. As this accelerated growth has a great impact on the process of universalization of technology for ordinary people, video production and editing technologies that were classified as expert's areas can be easily accessed and used from ordinary people. Due to the development of these technologies, tasks like that recording and adjusting that depends on human's manual involvement could be automated through object tracking technology. Also, the process for situating the object in the center of the screen after finding the object to record could have been automated. Because the task of setting the object to be tracked is still remaining as human's responsibility, the delay or mistake can be made in the process of setting the object which has to be tracked through a human. Therefore, we propose a novel object tracking technique of CMT combining the face detection technique utilizing Haar cascade classifier. The proposed system can be applied to an effective and robust image tracking system for continuous object tracking on the smartphone in real time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.4
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pp.403-408
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2003
A general meaning of caricaturing is that a representation, especially pictorial or literary, in which the subject's distinctive features or peculiarities are deliberately exaggerated to produce a comic or grotesque effect. In other words, a caricature is defined as a rough sketch(dessin) which is made by detecting features from human face and exaggerating or warping those. There have been developed many methods which can make a caricature image from human face using computer. In this paper, we propose a new caricaturing system. The system uses a real-time image or supplied image as an input image and deals with it on four processing steps and then creates a caricatured image finally. The four Processing steps are like that. The first step is detecting a face from input image. The second step is extracting special coordinate values as facial geometric information. The third step is deforming the face image using local warping method and the coordinate values acquired in the second step. In fourth step, the system transforms the deformed image into the better improved edge image using a fuzzy Sobel method and then creates a caricatured image finally. In this paper , we can realize a caricaturing system which is simpler than any other exiting systems in ways that create a caricatured image and does not need complex algorithms using many image processing methods like image recognition, transformation and edge detection.
Facial feature detection is a basic technology in applications such as human computer interface, face recognition, face tracking and image database management. The speed of feature detection algorithm is one of the main issues for facial feature detection in real-time environment. Primary factors like a variation by lighting effect, location, rotation and complex background give an effect to decrease a detection ratio. A facial feature detection algorithm is proposed to improve the detection ratio and the detection speed. The proposed algorithm detects skin regions over the entire image improved by CLAHE, an algorithm for light compensation against varying lighting conditions. To extract facial feature points on detected skin regions, it uses appearance-based geometrical characteristics of a face. Since the method shows fast detection speed as well as efficient face-detection ratio, it can be applied in real-time application to face tracking and face recognition.
In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.
The sony Eytoy is developed on Playstation 2 using webcam for detecting human. A user see his appearance in television and become real gamer in the game. It is very different interface compared with ordinary video game which uses joystick. Although Eyetoy already was made for commercial products but the interface method still is interesting and can be added with many techniques like gesture recognition. In this paper, we have developed game interface with image processing for human hand and face detection and with game graphic module. And we realize one example game for busting balloons and demonstrated the game interface abilities. We will open this project for other developers and will be developed very much.
With the basis of objective truth by the subjective sensibility and the Rock art's history and the molding the Rock arts image motive, the conclusion like this; The first, Rock art express the imagination variety as symbols of abundance, fecundity, stable lift's present mourning and absolute respect and the spirit. The second, the new motives are developed by making formative images with deeply understanding essential side in the Rock arts. With this, the pattern is repeated with making motive's repeat units and the new pattern is developed by 45-angle iteration. These cultural products were used to produce necktie, scarf, and clothing making commonly efficient use in actual life- with 3D simulation. Through developing Rock art pattern, it is great the possibility of development for expressing Korea images with making an excavation. A competitive design as to the international period can be developed with applying to the variety department-cultural products development.
Kim, Dae-Gyu;Kim, Hye-Yun;Kim, Giyeon;Jang, Phil-Sik;Jung, Woo Hyun;Hyun, Joo-Seok
Science of Emotion and Sensibility
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v.19
no.1
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pp.95-110
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2016
Uncanny valley refers to the condition where the affinity of a human-like object decreases dramatically if the object becomes extremely similar to human, and has been hypothesized to derive from the cognitive load of categorical conflict against an uncanny object. According to the hypothesis, the present study ran an oddball task consisting of trials each displaying one among a non-human, human and uncanny face, and measured event-related potentials (ERPs) for each trial condition. In Experiment 1, a non-human face was presented in 80% of the trials (standard) whereas a human face for another 10% trials (target) and an uncanny face for the remaining 10% trials (uncanny). Participants' responses were relatively inaccurate and delayed in both the target and uncanny oddball trials, but neither P3 nor N170 component differed across the three trial conditions. Experiment 2 used 3-D rendered realistic faces to increase the degree of categorical conflict, and found the behavioral results were similar to Experiment 1. However, the peak amplitude of N170 of the target and uncanny trials were higher than the standard trials while P3 mean amplitudes for both the target and uncanny trials were comparable but higher than the amplitude for the standard trials. P3 latencies were delayed in the order of the standard, target, and uncanny trials. The changes in N170 and P3 patterns across the experiments appear to arise from the categorical conflict that the uncanny face must be categorized as a non-target according to the oddball-task requirement despite its perceived category of a human face. The observed increase of cognitive load following the added reality to the uncanny face also indicates that the cognitive load, supposedly responsible for the uncanny experience, would depend on the increase of categorical conflict information subsequent to added stimulus complexity.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.6
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pp.806-813
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2010
Human facial expression shows human's emotion most exactly, so it can be used as the most efficient tool for delivering human's intention to computer. For fast and exact recognition of human's facial expression on a 2D image, this paper proposes a new method which integrates an Discrete Adaboost classification algorithm and a neural network based recognition algorithm. In the first step, Adaboost algorithm finds the position and size of a face in the input image. Second, input detected face image into 5 Adaboost strong classifiers which have been trained for each facial expressions. Finally, neural network based recognition algorithm which has been trained with the outputs of Adaboost strong classifiers determines final facial expression result. The proposed algorithm guarantees the realtime and enhanced accuracy by utilizing fastness and accuracy of Adaboost classification algorithm and reliability of neural network based recognition algorithm. In this paper, the proposed algorithm recognizes five facial expressions such as neutral, happiness, sadness, anger and surprise and achieves 86~95% of accuracy depending on the expression types in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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