KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4429-4447
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2018
Local binary descriptors are well-suited for many real-time and/or large-scale computer vision applications, while their low computational complexity is usually accompanied by the limitation of performance. In this paper, we propose a new optimization framework, RLDB (Robust-LDB), to improve a typical region-based binary descriptor LDB (local difference binary) and maintain its computational simplicity. RLDB extends the multi-feature strategy of LDB and applies a more complete region-comparing configuration. A cascade bit selection method is utilized to select the more representative patterns from massive comparison pairs and an online learning strategy further optimizes descriptor for each specific patch separately. They both incorporate LDP (linear discriminant projections) principle to jointly guarantee the robustness and distinctiveness of the features from various scales. Experimental results demonstrate that this integrated learning framework significantly enhances LDB. The improved descriptor achieves a performance comparable to floating-point descriptors on many benchmarks and retains a high computing speed similar to most binary descriptors, which better satisfies the demands of applications.
Tunio, Muhammad Zahid;Luo, Haiyong;Wang, Cong;Zhao, Fang;Gilal, Abdul Rehman;Shao, Wenhua
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.3
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pp.621-630
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2018
Selection of a suitable task from the extensively available large set of tasks is an intricate job for the developers in crowdsourcing software development (CSD). Besides, it is also a tiring and a time-consuming job for the platform to evaluate thousands of tasks submitted by developers. Previous studies stated that managerial and technical aspects have prime importance in bringing success for software development projects, however, these two aspects can be more effective and conducive if combined with human aspects. The main purpose of this paper is to present a conceptual framework for task assignment model for future research on the basis of personality types, that will provide a basic structure for CSD workers to find suitable tasks and also a platform to assign the task directly. This will also match their personality and task. Because personality is an internal force which whittles the behavior of developers. Consequently, this research presented a Task Assignment Model (TAM) from a developers point of view, moreover, it will also provide an opportunity to the platform to assign a task to CSD workers according to their personality types directly.
Tuan Khang Nguyen;Akanksha Cambala;Manuela Hrit;Elizabeth A. Zimmermann
The korean journal of orthodontics
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v.54
no.4
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pp.210-228
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2024
Objective: Understanding the orofacial characteristics and growth patterns in children is essential for both orthodontics and research on children with orofacial abnormalities. However, a concise resource of normative data on the size and relative position of these structures in different populations is not available. Our objective was to aggregate normative data to assess the growth of the orofacial skeletal structures in children with a well-balanced face and normal occlusion. Methods: The MEDLINE, Embase, and Scopus databases were searched. Inclusion criteria included longitudinal and cross-sectional studies on cephalometric measurement of skeletal tissues and a study population ≤ 18 years with a well-balanced face and normal occlusion. Key study parameters were extracted, and knowledge was synthesized. A quality appraisal was performed using a 10-point scale. Results: The final selection comprised of 12 longitudinal and 33 cross-sectional studies, the quality of which ranged from good to excellent. Our results showed that from childhood to adulthood, the length of the cranial base increased significantly while the cranial base angle remained constant; both the maxilla and mandible moved forward and downward. The profile becomes straighter with age. Conclusions: Growth patterns in children with a well-balanced face and normal occlusion follow accepted theories of growth.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.5
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pp.225-230
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2015
In this paper, we propose an effective real-time visual loop closure detector, VILODE, which makes use of key frames and bag of visual words (BoW) based on SURF feature points. In order to determine whether the camera has re-visited one of the previously visited places, a loop closure detector has to compare an incoming new image with all previous images collected at every visited place. As the camera passes through new places or locations, the amount of images to be compared continues growing. For this reason, it is difficult for a visual loop closure detector to meet both real-time constraint and high detection accuracy. To address the problem, the proposed system adopts an effective key frame selection strategy which selects and compares only distinct meaningful ones from continuously incoming images during navigation, and so it can reduce greatly image comparisons for loop detection. Moreover, in order to improve detection accuracy and efficiency, the system represents each key frame image as a bag of visual words, and maintains indexes for them using DBoW database system. The experiments with TUM benchmark datasets demonstrates high performance of the proposed visual loop closure detector.
International conference on construction engineering and project management
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2017.10a
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pp.281-290
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2017
As various stakeholders are involved in construction projects, disputes between the parties are more likely to occur, which is a very important issue for the participants in the projects. Claims in construction projects, however, are very complex and thus difficult to manage. In particular, as the cause of a claim in the preceding stage that has not been resolved in a timely manner has an effect on the cause of a claim in the following stage, it is difficult to find a point of compromise regarding a claim caused by the relationship between the causes that occur in the preceding and following stages. In this regard, this study sought to examine the rules for the generation of change order claims, which occur most frequently among the construction claims, and thus to select the key management targets through the analysis of the relationship between the causes of claims arising in the preceding and following stages for the efficient management of claims. It is expected that the use of rules for the generation of change order claims as well as of representative and similar cases will help the construction practitioners in judging claims, considering the relationships among the causes of the claims. Meanwhile, in this study, association analysis was conducted regarding the causes of the occurrence of change order claims in a design-build delivery method, and therefore, it is necessary to verify the effectiveness of the method when applied to other delivery methods.
There has been increasing interest in automatic term recognition (ATR), which recognizes technical terms for given domain specific texts. ATR is composed of 'term extraction', which extracts candidates of technical terms and 'term selection' which decides whether terms in a term list derived from 'term extraction' are technical terms or not. 'term selection' is a process to rank a term list depending on features of technical term and to find the boundary between technical term and general term. The previous works just use statistical features of terms for 'term selection'. However, there are limitations on effectively selecting technical terms among a term list using the statistical feature. The objective of this paper is to find effective features for 'term selection' by considering various aspects of technical terms. In order to solve the ranking problem, we derive various features of technical terms and combine the features using machine-learning algorithms. For solving the boundary finding problem, we define it as a binary classification problem which classifies a term in a term list into technical term and general term. Experiments show that our method records 78-86% precision and 87%-90% recall in boundary finding, and 89%-92% 11-point precision in ranking. Moreover, our method shows higher performance than the previous work's about 26% in maximum.
Four series (S, M, R, and W) of Alternaria longipes isolates were obtained based on consecutive selection with Dimethachlon (Dim) and ultraviolet irradiation. These isolates were then characterized according to their tolerance to Dim, sensitivity to osmotic stress, and phenotypic properties. All the selected Dim-resistant isolates showed a higher osmosensitivity than the parental strains, and the last generation was more resistant than the first generation in the M, R, and W series. In addition, the changes in the Dim resistance and osmotic sensitivity were not found to be directly correlated, and no distinct morphologic characteristics were found among the resistant and sensitive isolates, with the exception of the resistant isolate K-11. Thus, to investigate the molecular basis of the fungicide resistance, a group III two-component histidine kinase (HK) gene, AlHK1, was cloned from nineteen A. longipes isolates. AlHK1p was found to be comprised of a six 92-amino-acid repeat domain (AARD), HK domain, and response regulator domain, similar to the Os-1p from Neurospora crassa. A comparison of the nucleotide sequences of the AlHK1 gene from the Dim-sensitive and -resistant isolates revealed that all the resistant isolates contained a single-point mutation in the AARD of AlHK1p, with the exception of isolate K-11, where the AlHK1p contained a deletion of 107 amino acids. Moreover, the AlHK1p mutations in the isolates of each respective series involved the same amino acid substitution at the same site, although the resistance levels differed significantly in each series. Therefore, these findings suggested that a mutation in the AARD of AlHK1p was not the sole factor responsible for A. longipes resistance to dicarboximide fungicides.
This study was conducted to research the Selection Attribute for Pension which is located in the region of S. Gyeonggi-do. We intended to find the best choice point for reserving the pension using IPA and suggest or provide strategic implications and marketing method for running the pension. The survey was conducted from the early January to the end of March in 2012 with one to one method. A total of 300 questionnaires were distributed and 229 responded questionnaires were reliable to be used as a sample. The result of the survey was analyzed by using SPSS 15.0 version for window with Paired t-test and IPA method. Frequency Analysis was also conducted for the characteristic of samples. Findings are presented and discussed in three areas. First, the cleanliness of rooms, service for customer, heating and cooling system are the key important factors for the choice of pensions. Secondly, all factors are statistically significant level(p<0.01, p<0.001) as a results of performing IPA method. Thirdly, the result has shown that the varity of programs in the pension have significant impact on the customers' choice and satisfaction.
This study aims to contribute regional economic development by means of searching port logistics industry activation scheme of Gangwon province which has locational advantage around the East Sea Region. Thus, this thesis was provided the port logistics industry activation schemes of that region in the point of local and government view. In the local government level, this study was provided the selection of a key port and its intensive development, establishment of port networking among major port and e-port system of this region, and enlargement of the FTA etc. Also this study was required the relative industry invitation and upbringing, and intensive port logistics marketing activity. On the other hand, in the government level, it needs larger SOC investment for enlargement of direct accessibility and connection to the Gangwon-do ports, and required the intensive and efficient support. Finally, it was proposed the establishment of the total logistics expert education system.
In today's world economy, technology and knowledge have become the key words for value creation. Since 1998, various research institutions and universities in Korea, with support from Small and Medium Business Administration, have buckled to establish and operate incubating centers in order to foster such industries. Even though these centers have been operated in accordance with the purpose of the establishment, it has been over six years now, and it is necessary to evaluate its overall performance before moving on. Incubating a venture company results in not only technology innovation, but also jobs creation and economic growth. Knowing the importance of that, a government, at all levels, has supported the incubating centers as the most effective way to support venture companies in Korea. Incheon now plays a great role as a hub of logistics and trade in North East Asia. In order to nurture the city as the center of Korean economy, the city of Incheon has financially supported various incubating centers in the city, in an effort to incubate potential venture companies with lack of business experiences. It is imperative to find out what these companies need and how they evaluate the system at this point to develop a guiding principle of its operation as well as a careful selection process of a company in the future. In section II of this research, a concept of an incubating center is defined. An objective, a policy of its operation as well as its structure are explained in this chapter with case studies of Incheon College. 'Resources' are divided into human resources and material resources. And the survey that 71 different companies (out of 164 companies in 10 different incubating centers) have participated in is included in this section as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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