One of the fundamental roles of web object navigation is to support what the user wants precisely and efficiently from the enormous web database to the web browser. As long as the web search results are a set of individual lists, it is all right to display each and every web result for the web browser to display a web object one by one. However, in case the search results are a collection of multiple interrelated web objects, then there is a need to represent for a new mechanism for linked web objects at a time. We define a unit of web objects derived from a Steiner tree where the web objects include a set of specific keywords calculated by the weight from which the solutions are extracted. Even if a web object does not include all the keywords, then the related hypertext linked web objects are derived and displayed onto the mobile web browser with meta data in one shot. In this paper, it is applied for the mobile browser that the web contents can dynamically be displayed with Steiner trees until each renewal of the navigation request may be issued. In this paper, a new synchronized mobile browsing method is developed so that the navigating time can drastically be reduced and the web navigating efficiency can be dramatically enhanced without sacrificing memory consumption.
Image stitching method is a technique for obtaining an high-resolution image by combining two or more images. In X-ray image for clinical diagnosis, the size of the imaging region taken by one shot is limited due to the field-of-view of the equipment. Therefore, in order to obtain a high-resolution image including large regions such as a whole body, the synthesis of multiple X-ray images is required. In this paper, we propose a rapid stitching method of digital X-ray images using template-based registration. The proposed algorithm use principal component analysis(PCA) and k-nearest neighborhood(k-NN) to determine the location of input images before performing a template-based matching. After detecting the overlapping position using template-based matching, we synthesize input images by alpha blending. To improve the computational efficiency, reduced images are used for PCA and k-NN analysis. Experimental results showed that our method was more accurate comparing with the previous method with the improvement of the registration speed. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 2D or 3D multiple images.
Laser shock peening(LSP) is proving to be better surface treatment than conventional one such as shot peening. The LSP process has a compressive residual stress into a metal alloy and a significant improvement in fatigue life. Our research is focused on applying finite element method to the prediction of residual stress through the LSP processing in some LSP conditions such as pressure and spot size induced by laser. Two analysis methods are considered to calculating the compressive residual stress. But the explicit solution and the static one after partially explicit solving are almost same. In LSP, because of very high strain rate($10^6s^{-1}$), HEL(Hugoniot Elastic Limit) is the most important parameter in material behavior modeling. As the circular laser spot is considered, 2-D axisymmetric elements are used and the infinite elements are applied to boundaries for no reflection. The relations of material properties and the LSP are also important parts in this study.
The application of deep neural networks (DNNs) to connect the world with cyber physical systems (CPSs) has attracted much attention. However, DNNs require a large amount of memory and computational cost, which hinders their use in the relatively low-end smart devices that are widely used in CPSs. In this paper, we aim to determine whether DNNs can be efficiently deployed and operated in low-end smart devices. To do this, we develop a method to reduce the memory requirement of DNNs and increase the inference speed, while maintaining the performance (for example, accuracy) close to the original level. The parameters of DNNs are decomposed using a hybrid of canonical polyadic-singular value decomposition, approximated using a tensor power method, and fine-tuned by performing iterative one-shot hybrid fine-tuning to recover from a decreased accuracy. In this study, we evaluate our method on frequently used networks. We also present results from extensive experiments on the effects of several fine-tuning methods, the importance of iterative fine-tuning, and decomposition techniques. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by deploying compressed networks in smartphones.
This study compares two different methods of measuring brain-BOLD activation. By comparing two different methods of measurement i.e., one method calculating the neural activation area (the number of activated voxels), while the other measured the neural activation intensity (the mean intensity of selected activated yokels), this study identified the more precise method of measuring brain activation which results from the completion of a visuospatial task. 16 right-handed male college students (mean age 23.2 years) participated in this study as subjects. Functional brain images were scanned on them using a 3T MRI single-shot EPI method. No correlation was found between the levels of cognitive performance and number of activated yokels in the activated brain areas. However, a significant correlation was found between the levels of cognitive performance and the mean intensity of selected activated yokels in the parietal, frontal, and other areas. In conclusion, the method of mean intensity was considered a better index of brain activity rather than the activated yokels measurement method.
This paper proposes an adaptive reclosing scheme which is based on the classification of fault patterns. In case that the first reclosing is unsuccessful in distribution system employing with two-shot reclosing scheme, the proposed method can determine whether the second reclosing will be attempted of not. If the first reclosing is unsuccessful two fault currents can be measured before the second reclosing is attempted, where these two fault currents are utilized for an adaptive reclosing scheme. Total harmonic distortion and RMS are used for extracting the characteristics of two fault currents. And the pattern of two fault currents is respectively classified using a mountain clustering method a minimum-distance classifier. Mountain clustering method searches the cluster centers using the acquired past data. And minimum-distance classifier is used for classifying the measured two currents into one of the searched centers respectively. If two currents have the different pattern it is interpreted as temporary fault. But in case of the same pattern, the occurred fault is interpreted as permanent. The proposed method was tested for the fault data which had been measured in KEPCO's distribution system, and the test results can demonstrate the effectiveness of the adaptive reclosing scheme.
모바일 앱의 신뢰성 향상과 개발 환경 변화라는 제약 조건을 모두 만족시키려면 모바일 앱의 동작을 자동으로 검증할 필요가 있다. 모바일 앱의 동작 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생하나, 사용 상태 변화 탐지도 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일 앱의 사용 상태 변화 탐지를 위하여 딥뉴럴넷을 이용하여 모바일 앱 GUI의 UI 위젯을 인식한 후 인식된 위젯간의 관계를 그래프로 변환하고, 변환된 그래프의 그래프 엔트로피를 계산하여 사용 상태 변화를 감지하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)에 기반한 감지 방법과 비교되었으며 20개의 실제 모바일 앱의 동작 데이터를 통해 검증한 결과 대부분의 경우 제안 방법이 우수하나, 엔트로피 계산이 어려울 때는 제안 방법의 성능이 저하됨을 확인하였다.
Purpose: This study was to examine the achievement rate of smoking cessation, to identify obstacles to smoking cessation, and to find means to achieve the goal of smoking cessation in college smokers. Method: This study was conducted from April 26th to September 13th 2004 and used a one-shot design. The subjects selected by convenient sampling were 29 college smokers who smoked over one cigarette a day, had a positive level of urine cotinine, participated in smoking cessation education 3 times. Thereafter, individual interaction was processed between the researcher and the subject using an interaction instrument. Data were analyzed based on frequencies.,percentages and means using SPSS/Win 10.0. Results: The achievement rate of smoking cessation was 20.7% (6 students). The biggest obstacles smoking cessation were smoking stimuli (29 students) and lack of control (25 students). Among detailed obstacles, the biggest one was smoking at regular times, which was followed by withdrawal symptoms, smoking on drinking, and company with other smokers. The most effective means of smoking cessation mentioned by the subjects were in order of avoiding drinking situations, taking deep breaths, and exercising. Conclusion: The results of this study, using King's theory, showed that individual interaction is effective in achieving smoking cessation. Therefore, it is suggested to make further study and broaden smoking cessation education for college smokers.
There are many Problems such as low detection ratio, velocity and increase of false hit ratio on the detection of gradual scene changes with the previous shot transition detection algorithms. In this paper, we Propose an improved dissolve detection method using color information on low-frequency subband and edge elements on high-frequency subband. The Possible dissolve transition are found by analyzing the edge change ratio in the high-frequency subband with edge elements of each direction. Using the double chromatic difference on the lowest frequency subband, we have the improvement of the dissolve detection ratio. The simulation results show that the performance of the proposed algorithm is better than the conventional one for dissolve detection on a diverse set of uncompressed video sequences.
This study is about the application of visual structure and presentation of film as one of new methods for design of sequential landscape. The primary objective of the study is to present the basis of applicable and reasonable D니. In applying components of film to DSL, if it is compared with sequential landscape, the film is collection of shots while sequential landscape is accumulation of sceneries. Film and sequential landscape give us a whole meaning different from the meaning itself of a shot or scenery in its experience. The study build a tentative technique of DSL which has the following stages : 1) Goal setting and making out a scenario 2) Analysis and investigation 3) Selection process of definite form 4) Drawing up conti., sketch and notes, It is expected that the technique presented in this study could be a basis for further study of DSL.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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