In this paper, we describe self-training super-resolution. Our approach is based on example based algorithms. Example based algorithms need training images, and selection of those changes the result of the algorithm. Consequently it is important to choose training images. We propose self-training based super-resolution algorithm which use an input image itself as a training image. It seems like other example based super-resolution methods, but we consider training phase as the step to collect primitive information of the input image. And some artifacts along the edge are visible in applying example based algorithms. We reduce those artifacts giving weights in consideration of the edge direction. We demonstrate the performance of our approach is reasonable several synthetic images and real images.
This article is concerned with choice-based conjoint analysis versus rating-based and ranking-based conjoint analysis. Choice-based conjoint analysis has a definite advantage in that the respondent's task of choosing the most preferred profile from several competing profiles adequately mimics consumer marketplace behavior. It is crucial to design the choice sets appropriate for the choice-based conjoint. Thus, this article suggests a new method to design the choice sets that are well-balanced. It augments the balanced incomplete block design and then obtains the dual design of the result to accommodate various numbers of profiles. In consequence, the choice sets designed by the new method have the desirable characteristics that each profile is presented to the same number of respondents, and pairs of any two distinct profiles occur together in the same number of choice sets. The balancing of the design increases the efficiency of the conjoint analysis. In addition, the pair-comparison scheme can improve the quality of data through the identification of contradictory responses.
Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.
Because the Apple Pay which created by U.S's Apple Inc. and launch of Samsung pay in last August in domestic, people have high interest in Pin-Tech industries and new method of easy payment. In this paper, it will study newly introduced Pin-Tech industries and marketability of Pin-Tech industries. Also it will propose safe use of Pin-Tech services based on cases in domestic and overseas. This paper is organized as follows. In Chapter 2, it will study concept of Pin-Tech services and status of Pin-Tech services in domestic and overseas. In Chapter 3, it will look technical trends of Pin-Tech services. In Chapter 4, it will propose direction based on analysis of cases of Pin-Tech services. This paper will finish with conclusion in Chapter 5. Given the global trends, Korea is now just took the first steps in new Pin-Tech era. The Pin-Tech services are in situations that it is not yet activated in domestic due to the various financial regulations and procedures. In this paper, it will shows cases of concerns of Pin-Tech services and domestic authentication which relates to easy payment certification. If Pin-Tech services are develop with easy payment certification and adapt to domestic environment and develop based on stability and security as mentioned in this paper, domestic Pin-Tech services and security technology will grow to the world level. Also it requires unceasing research and efforts from relevant government officials, security companies and Pin-Tech ICT companies.
척수장애인들에게 있어 신체활동 및 운동을 장려함으로써 건강 결과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 하는 것이 중요하다. 현재 증거에 따르면 IT기반으로 하는 근력 및 근지구력, 심폐 운동, 전기 자극 운동과 로봇 운동 등 모두 체력 구성 요소를 개선하고 2차 건강 합병증의 위험을 줄이며 만성 신체 장애가 있는 사람들의 전반적인 건강에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 근력 및 근지구력을 증진하기 위해서는 운동 빈도는 주 2회, 3세트 실시하도록 하며 근력의 증진을 위해서는 < 5 Reps으로, 일반적인 강도는 6~15회 반복하도록 하며, 근지구력을 향상시키기 위해서는 15~30회 반복하도록 한다. 심폐 능력의 향상을 위해서는 주 3-5회, 20~60분, 최고심박수의 50~80%로 실시하도록 하였다. 따라서 IT 기반의 다양한 운동 이점을 실현하고 전문 장비, 시설 및 트레이너에 대한 접근을 위한 더 높은 자원 투자가 필요하다.
본 연구는 국내기업들의 IT아웃소싱 의사결정과정에서 수행의사에 영향을 미치는 위험요인을 고찰하여, IT아웃소싱의 제약요소로 작용하고 있는 위험요인을 실증적으로 제시하기 위해 수행되었다. 문헌 연구 및 전문가 인터뷰 등을 통해서 IT아웃소싱에 대한 위험요인은 거래관련 위험, 고객 위험 및 공급업체 위험으로 분류되었으며. 총 79개사로부터 수집된 총 141개 설문을 통해 실증분석한 결과 고객 위험과 공급업체 위험요인이 IT아웃소싱 수행의사에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 기업에서는 고유 업무의 연속성 확보 등 고객 자체의 위험요인들과 공급업체의 기술력 확보와 인력의 전문성 등 공급업체 위험 요인들에 대한 대응을 통해서 IT아웃소싱의 적용 및 확대가 가능한 것으로 분석되었다.
The purpose of this research is two-fold : (1) we propose the paradigm to construct a connected information society according to a judgment where a coming information society will evolve into highly-connected information society having "seamlessness" as a keyword, and (2) we draw guidelines to construct infrastructures and establish systems and business models of highly-connected information society based on suggested paradigm. To achieve this, this research conducts the followings. First, we suggest reasons why a coming information society can be appropriate to be considered as highly-connected information society by examining two perspectives on the coming information society. Second, we explain the definition and characteristics of highly-connected information society and propose the SPB paradigm. Third, we analyze the utility of SPB paradigm by evaluating practices. Finally, we suggest four strategies to construct highly-connected information society based on advanced research findings and future research directions.
This paper describer a design expert system which determines the design values of shadow mask using Case-Based Reasoning. In Case-Based Reasoning, it is important to both retrieve similar cases and adapt the cases to meet the design specifications exactly. Especially, the difficulty in automating the adaptation process will prevent the designers from using the design expert systems efficiently and easily. This paper explains knowledge-based design support systems for shadow mask through neural network-based case adaptation. Specifically, we developed 1) representing design knowledge and 2) adaptive case-based reasoning method using RBFN (Radial Basis Function Network).
In this paper we consider the problem of parameter change based on the cusum test proposed by Lee et al. (2003). The cusum test statistic is constructed utilizing the estimator minimizing density-based divergence measures. It is shown that under regularity conditions, the test statistic has the limiting distribution of the sup of standard Brownian bridge. Simulation results demonstrate that the cusum test is robust when there arc outliers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.321-344
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2017
Smart homes are the new generation of homes where pervasive computing is employed to make the lives of the residents more convenient. Human activity recognition (HAR) is a fundamental task in these environments. Since critical decisions will be made based on HAR results, accurate recognition of human activities with low uncertainty is of crucial importance. In this paper, a novel HAR method based on a difference of convex programming (DCP) problem is represented, which manages to handle uncertainty. For this purpose, given an input sensor data stream, a primary belief in each activity is calculated for the sensor events. Since the primary beliefs are calculated based on some abstractions, they naturally bear an amount of uncertainty. To mitigate the effect of the uncertainty, a DCP problem is defined and solved to yield secondary beliefs. In this procedure, the uncertainty stemming from a sensor event is alleviated by its neighboring sensor events in the input stream. The final activity inference is based on the secondary beliefs. The proposed method is evaluated using a well-known and publicly available dataset. It is compared to four HAR schemes, which are based on temporal probabilistic graphical models, and a convex optimization-based HAR procedure, as benchmarks. The proposed method outperforms the benchmarks, having an acceptable accuracy of 82.61%, and an average F-measure of 82.3%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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