Kim, Tae-Jung;Cho, Jung-Hyun;Jung, Kyoun-Chul;Jang, Hyeon-Soo;Jung, Ju-Ho;Sohn, Uy-Dong
YAKHAK HOEJI
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v.52
no.5
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pp.323-330
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2008
This study was conducted to investigate the actual conditions of vitamin supplement usage, the importance of their agents for health management, and the distribution of basic data for their correct consumption. For a period of one month 2003, the study was conducted based on questionnaires to the parents of students in both a middle school and a high school, and the personnel of K Company at random. The material used the survey sheets by setting up the previous investigation. The collected data analyzed the frequency and percentage of the following items: General demographic characteristics of consumers; the supplements taking; the reasons for taking them; the kinds of supplements taken; the media used for distributing data on their use; the potential use in the future, etc. According to the survey, the number of people who were taking supplements was higher than the number of people who weren’t taking them. Multi-vitamins were mostly consumed. The rate of supplements consume was high in people of a higher income bracket, had the time to exercise and to enjoy physical recreation. Most of the consumers who were taking the supplements said they did it to maintain their health and to recover from the fatigue. Those who weren’t taking them said they had enough vitamins from eating the appropriate food, and they were also concerned about the effectiveness of taking the supplements. The majority of useful information or advice for purchasing vitamins came from doctors, medical experts, relatives, and various media sources such as TV, newspapers, and magazines.
In this paper, we present background modeling method based on Gaussian mixture model to subtract background for night-time video surveillance. In night-time video, it is hard work to distinguish the object from the background because a background pixel is similar to a object pixel. To solve this problem, we change the pixel of input frame to more advantageous value to make the Gaussian mixture model using scaled histogram stretching in preprocessing step. Using scaled pixel value of input frame, we then exploit GMM to find the ideal background pixelwisely. In case that the pixel of next frame is not included in any Gaussian, the matching test in old GMM method ignores the information of stored background by eliminating the Gaussian distribution with low weight. Therefore we consider the stacked data by applying the difference between the old mean and new pixel intensity to new mean instead of removing the Gaussian with low weight. Some experiments demonstrate that the proposed background modeling method shows the superiority of our algorithm effectively.
Due to the rapid advancement and distribution of smart devices of late, document data on the Internet is on the sharp increase. The increment of information on the Web including a massive amount of documents makes it increasingly difficult for users to understand corresponding data. In order to efficiently summarize documents in the field of automated summary programs, various researches are under way. This study uses TextRank algorithm to efficiently summarize documents. TextRank algorithm expresses sentences or keywords in the form of a graph and understands the importance of sentences by using its vertices and edges to understand semantic relations between vocabulary and sentence. It extracts high-ranking keywords and based on keywords, it extracts important sentences. To extract important sentences, the algorithm first groups vocabulary. Grouping vocabulary is done using a scale of specific weight. The program sorts out sentences with higher scores on the weight scale, and based on selected sentences, it extracts important sentences to summarize the document. This study proved that this process confirmed an improved performance than summary methods shown in previous researches and that the algorithm can more efficiently summarize documents.
In the present study, an enhanced subsurface prediction algorithm based on a non-parametric geostatistical model and a history matching technique through Gibbs sampler is developed and the iterative prediction improvement procedure is proposed. The developed model is applied to a simple two-dimensional synthetic case where domain is composed of three different hydrogeologic media with $500m{\times}40m$ scale. In the application, it is assumed that there are 4 independent pumping tests performed at different vertical interval and the history curves are acquired through numerical modeling. With two hypothetical borehole information and pumping test data, the proposed prediction model is applied iteratively and continuous improvements of the predictions with reduced uncertainties of the media distribution are observed. From the results and the qualitative/quantitative analysis, it is concluded that the proposed model is good for the subsurface prediction improvements where the history data is available as a supportive information. Once the proposed model be a matured technique, it is believed that the model can be applied to many groundwater, geothermal, gas and oil problems with conventional fluid flow simulators. However, the overall development is still in its preliminary step and further considerations needs to be incorporated to be a viable and practical prediction technique including multi-dimensional verifications, global optimization, etc. which have not been resolved in the present study.
Kim, Mi-sun;Park, Kyung-Woo;Kim, Jong-Man;Seo, Jae-Hyun
Smart Media Journal
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v.7
no.4
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pp.52-60
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2018
Energy Management System(EMS) of Microgrid(MG) collects and analyzes data from devices in the microgrid to provide information to operators, users and other systems. In the middle of the process, it is required to securely provide information through both wired and wireless communication networks. In this paper, we design and implement a module that provides encryption and decryption, key management, key distribution, and message authentication functions, thus enabling the development of a system which is safe from the exposure and modulation of data potentially occurrable during data transmission between RTU(Remote Terminal Unit) and EMS. Our method can increase the efficiency of connection and key management for RTU by connecting a virtual device(VD) to RTU.
Since the computational complexity for hologram generation increases exponentially with respect to the size of the point cloud, parallel processing using CUDA and/or OpenCL library based on multiple GPUs has recently become popular. The CUDA kernel for parallelization needs to consist of threads, blocks, and grids properly in accordance with the number of cores and the memory size in the GPU. In addition, in case of multiple GPU environments, the distribution in grid-by-grid, in block-by-block, or in thread-by-thread is needed according to the number of GPUs. In order to evaluate the performance of CGH generation, we compared the computational speed in CPU, in single GPU, and in multi-GPU environments by gradually increasing the number of points in a point cloud from 10 to 1,000,000. We also present a memory structure design and a calculation method required in the CUDA-based parallel processing to accelerate the CGH (Computer Generated Hologram) generation operation in multiple GPU environments.
Background: This study aimed to analyze Twitter users' emotional tendencies regarding oral surgery procedures before and after the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic worldwide. Methods: Tweets posted in English before and after the COVID-19 pandemic were included in the study. Popular tweets in 2019 were searched using the keywords "tooth removal", "tooth extraction", "dental pain", "wisdom tooth", "wisdom teeth", "oral surgery", "oral surgeon", and "OMFS". In 2020, another search was conducted by adding the words "COVID" and "corona" to the abovementioned keywords. Emotions underlying the tweets were analyzed using CrystalFeel - Multidimensional Emotion Analysis. In this analysis, we focused on four emotions: fear, anger, sadness, and joy. Results: A total of 1240 tweets, which were posted before and after the COVID-19 pandemic, were analyzed. There was a statistically significant difference between the emotions' distribution before and after the pandemic (p < 0.001). While the sense of joy decreased after the pandemic, anger and fear increased. There was a statistically significant difference between the emotional valence distributions before and after the pandemic (p < 0.001). While a negative emotion intensity was noted in 52.9% of the messages before the pandemic, it was observed in 74.3% of the messages after the pandemic. A positive emotional intensity was observed in 29.8% of the messages before the pandemic, but was seen in 10.7% of the messages after the pandemic. Conclusion: Infectious diseases, such as COVID-19, may lead to mental, emotional, and behavioral changes in people. Unpredictability, uncertainty, disease severity, misinformation, and social isolation may further increase dental anxiety and fear among people.
Park, Seung-Hwan;Koo, Woo-Kwon;Kim, Ki-Tak;Mun, Hye-Ran;Lee, Dong-Hoon
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.3
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pp.131-141
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2011
OMA(Open Mobile Alliance) is one of the most active group about DRM technology in mobile device field. OMA announced an OMA-DRM v 2.1 standardization in 2007. After then OMA announced OMA-SRM(Secure Removable Media) and SCE(Secure Contents Exchanges) that are the extension of OMA-DRM v2.1. In SCE, a user can form user domain to share contents and rights. So the user can share contents and rights with not only the the OMA-DRM v2.1 but also home devices like mobile phones, personal computers and audios. In this paper, we analyze a sharing technology of OMA-DRM and SCE, and then propose key distribution method using proxy re-encryption and smart card to use shared contents and rights.
Water damage is one of the five disasters that affect the safety of coal mine production. The erosion of rocks by water is a very important link in the process of water inrush induced by fault activation. Through the observation and experiment of fault filling samples, according to the existing rock classification standards, fault sediments are divided into breccia, dynamic metamorphic schist and mudstone. Similar materials are developed with the characteristics of particle size distribution, cementation strength and water rationality, and then relevant tests and analyses are carried out. The experimental results show that the water-rock interaction mainly reduces the compressive strength, mechanical strength, cohesion and friction Angle of similar materials, and cracks or deformations are easy to occur under uniaxial load, which may be an important process of water inrush induced by fault activation. Mechanical experiment of similar material specimen can not only save time and cost of large scale experiment, but also master the direction and method of the experiment. The research provides a new idea for the failure process of rock structure in fault activation water inrush.
The purpose of this study is to investigate the mediating effect of trust when a media broadcaster (such as a disc jockey [DJ]) acting as an information source and the content they provide during live commerce streaming affect acceptance intention. Live commerce is increasing rapidly, offering a new fashion distribution channel by supplementing possible shortcomings of existing online shopping. Data was collected for the empirical study from female consumers in their 20s who actively accepted fashion technology. Statistical analysis of the data was conducted using IBM SPSS Macro Process 3.5. First, the reliability and validity of the variables for information source characteristics, content informativeness, trust, and acceptance intention were verified, and each variable was confirmed as a single factor. Bootstrap analysis was performed using Macro Process Model 4 to reveal the effects of information source characteristics and content informativeness on acceptance intention. As a result of analyzing the mediating effect for each path model with trust as a parameter, it was found that both the direct and indirect effects of the mediating path were significant. This result means that the characteristics of information sources and content informativeness are partially mediated by trust. Therefore, to promote consumer behavior in a live commerce shopping environment, it is necessary to enhance trust. This can be achieved by a media broadcaster with fashion expertise to increase the perception of the attractiveness of the information source and to improve the usefulness of the fashion information being delivered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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