Metal prices are rapidly rising due to increasing demand of metals and limited available resources according to the industrial requirement. As a result, securing a stable supply of these metal resources has been recognized as a core element of national competitiveness and sustained economic growth. In the case of magnesium and its alloys which are entirely depending on import, low-grade magnesium scraps from end-of-life vehicles and 3C(Camera, Computer, Communication) parts and magnesium wastes such as sludge and dross generated during melting process are hardly recycled. Accordingly, the development and commercialization of recycling technology of low-grade magnesium scrap is desperately needed to improve efficiency of resource circulation and to establish the required proprietary of resource metal supply and demand. In this study, papers and patents on recycling technologies of waste magnesium were analyzed. The range of search was limited in the open patents of USA (US), European Union (EP), Japan (JP), Korea (KR) and SCI journals from 1974 to 2012. Patents and journals were collected using key-words searching and filtered by filtering criteria. The trends of the patents and journals was analyzed by the years, countries, companies, and technologies.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.2
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pp.103-108
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2012
Recently, as the prevalence of high-performance mobile devices and the application of the multimedia content are expanded, Super Resolution (SR) technique which reconstructs low resolution images to high resolution images is becoming important. And in the mobile devices, the development of the SR algorithm considering the operation quantity or memory is required because of using the restricted resources. In this paper, we propose a new single frame fast SR technique suitable for mobile devices. In order to prevent color distortion, we change RGB color domain to HSV color domain and process the brightness information V (Value) considering the characteristics of human visual perception. First, the low resolution image is enlarged by the improved fast back projection considering the noise elimination. And at the same time, the reliable edge map is extracted by using the LoG (Laplacian of Gaussian) filtering. Finally, the high definition picture is reconstructed by using the edge information and the improved back projection result. The proposed technique removes effectually the unnatural artefact which is generated during the super resolution restoration, and the edge information which can be lost is amended and emphasized. The experimental results indicate that the proposed algorithm provides better performance than conventional back projection and interpolation methods.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.2
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pp.13-23
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2016
Many traffic centers are highly hesitant in employing existing Automatic Incident Detection Algorithms due to high false alarm rate, low detection rate, and enormous effort taken in maintaining algorithm parameters, together with complex algorithm structure and filtering/smoothing process. Concerns grow over the situation particularly in Freeway Incident Management Area This study proposes a new algorithm and introduces a novel concept, the Displaced Flow Index (DiFI) which is similar to a product of relative speed and relative occupancy for every execution period. The algorithm structure is very simple, also easy to understand with minimum parameters, and could use raw data without any additional pre-processing. To evaluate the performance of the DiFI algorithm, validation test on the algorithm has been conducted using detector data taken from Naebu Expressway in Seoul and following transferability tests with Gyeongbu Expressway detector data. Performance test has utilized many indices such as DR, FAR, MTTD (Mean Time To Detect), CR (Classification Rate), CI (Composite Index) and PI (Performance Index). It was found that the DR is up to 100%, the MTTD is a little over 1.0 minutes, and the FAR is as low as 2.99%. This newly designed algorithm seems promising and outperformed SAO and most popular AIDAs such as APID and DELOS, and showed the best performance in every category.
Moju is a low-alcoholic beverage made by filtering after boiling a mixture of makgeolli, ginseng, arrowroot, licorice root, cinnamon, jujube, ginger, and raw sugar. It is known to alleviate hangovers. To provide information for use in the development of palatable Moju, this study evaluated the physicochemical and sensory properties of 22 kinds of Moju being sold at different restaurants in Jeonju city. The mean values of obtained in the physicochemical analysis were as follows: water content, 91.28%; alcohol content, 1.09%; pH, 4.25; total acidity, 0.27%; reducing sugar content, 40.68 mg/mL; soluble solid content, 13.75 $^{\circ}Brix$; and viscosity 11.19 cP. The Lactic-, malic-, and citric- acid contents were higher than the contents of other organic acids. The sucrose content was higher than the contents of other free sugars. The mean value of the free amino acids was 175.3 mg%, lower than that of Takju, the main ingredient of Moju. It was considered that the free amino acids in Takju can be used as a substrate for the browning reaction in the process of Moju manufacture. In the sensory evaluation, the Moju with 0.15~0.25% total acidity, 10.6~13.4 $^{\circ}Brix$, and 5.73~9.57 cP was preferred.
Kim, Minhwa;Cho, KeunHoo;Park, Sang-Eun;Cho, Jae-Hyoung;Moon, Hyoi;Han, Seung-hoon
Economic and Environmental Geology
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v.52
no.4
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pp.313-322
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2019
SAR (Synthetic Aperture Radar) remote sensing data is a very useful tool for near-real-time identification of landslide affected areas that can occur over a large area due to heavy rains or typhoons. This study aims to develop an effective algorithm for automatically delineating landslide areas from the polarimetric SAR data acquired after the landslide event. To detect landslides from SAR observations, reduction of the speckle effects in the estimation of polarimetric SAR parameters and the orthorectification of geometric distortions on sloping terrain are essential processing steps. Based on the experimental analysis, it was found that the IDAN filter can provide a better estimation of the polarimetric parameters. In addition, it was appropriate to apply orthorectification process after estimating polarimetric parameters in the slant range domain. Furthermore, it was found that the polarimetric entropy is the most appropriate parameters among various polarimetric parameters. Based on those analyses, we proposed an automatic landslide detection algorithm using the histogram thresholding of the polarimetric parameters with the aid of terrain slope information. The landslide detection algorithm was applied to the ALOS-2 PALSAR-2 data which observed landslide areas in Japan triggered by Typhoon in September 2011. Experimental results showed that the landslide areas were successfully identified by using the proposed algorithm with a detection rate of about 82% and a false alarm rate of about 3%.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.7
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pp.151-157
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2019
Recently, monitoring respiration of people has been of interest using non-invasive method. Among the vital signals usually used for indicating health status, non-invasive and portable device based monitoring respiratory status is practically useful and enable one to promptly deal with abnormal physical status. This paper proposes the approach to real-time detection of apnea signal based on Short-Time-Fourier-Transform(STFT). Contrary to the analysis of a signal in frequency domain using Fast-Fourier Transform, this paper employs Short-time-Fourier-Transform so that frequency response can be analyzed in short time interval. The respiratory signal is acquired using UWB radar sensor that enables one to obtain respiration signal in contactless way. Detection of respiratory status is carried out by analyzing frequency response, and classification of respiratory status can be provided. In particular, STFT is employed to analyze respiratory signal in real-time, leading to effective analysis of the respiratory status in practice. In the case of existence of noise in the signal, appropriate filtering process is employed as well. The proposed method is straightforward and is workable in practice to analyze the respiratory status of people. To evaluate the proposed method, experimental results are provided.
Vegetation processes have a significant impact on rainfall runoff processes through evapotranspiration control, but are rarely considered in the conceptual lumped hydrological model. This study evaluated the model performance of the Hapcheon Dam watershed by integrating the ecological module expressing the leaf area index data sensed remotely from the satellite into the hydrological partition module. The proposed eco-hydrological model has three main features to better represent the eco-hydrological process in humid regions. 1) The growth rate of vegetation is constrained by water shortage stress in the watershed. 2) The maximum growth of vegetation is limited by the energy of the watershed climate. 3) The interaction of vegetation and aquifers is reflected. The proposed model simultaneously simulates hydrologic components and vegetation dynamics of watershed scale. The following findings were found from the validation results using the model parameters estimated by the SCEM algorithm. 1) Estimating the parameters of the eco-hydrological model using the leaf area index and streamflow data can predict the streamflow with similar accuracy and robustness to the hydrological model without the ecological module. 2) Using the remotely sensed leaf area index without filtering as input data is not helpful in estimating streamflow. 3) The integrated eco-hydrological model can provide an excellent estimate of the seasonal variability of the leaf area index.
This study aims to present a method for implementing a decision support system that can be used for selecting emerging technologies by applying a machine learning-based automatic classification technique. To conduct the research, the architecture of the entire system was built and detailed research steps were conducted. First, emerging technology candidate items were selected and trend data was automatically generated using a big data system. After defining the conceptual model and pattern classification structure of technological development, an efficient machine learning method was presented through an automatic classification experiment. Finally, the analysis results of the system were interpreted and methods for utilization were derived. In a DTW-kNN-based classification experiment that combines the Dynamic Time Warping(DTW) method and the k-Nearest Neighbors(kNN) classification model proposed in this study, the identification performance was up to 87.7%, and particularly in the 'eventual' section where the trend highly fluctuates, the maximum performance difference was 39.4% points compared to the Euclidean Distance(ED) algorithm. In addition, through the analysis results presented by the system, it was confirmed that this decision support system can be effectively utilized in the process of automatically classifying and filtering by type with a large amount of trend data.
Park, Sun-Hwa;Seo, Yeong-Geon;Lee, Bu-Kweon;Kang, Ki-Jun;Kim, Ho-Yong;Kim, Hyung-Jun;Kim, Sang-Bok
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.3
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pp.93-101
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2009
This paper suggests a new algorithm automatically searching for Region-of-Interest(ROI) with high speed, using the edge information of high frequency subband transformed with wavelet. The proposed method executes a searching algorithm of 4-direction object boundary by the unit of block using the edge information, and detects ROIs. The whole image is splitted by $64{\times}64$ or $32{\times}32$ sized blocks and the blocks can be ROI block or background block according to taking the edges or not. The 4-directions searche the image from the outside to the center and the algorithm uses a feature that the low-DOF image has some edges as one goes to center. After searching all the edges, the method regards the inner blocks of the edges as ROI, and makes the ROI masks and sends them to server. This is one of the dynamic ROI method. The existing methods have had some problems of complicated filtering and region merge, but this method improved considerably the problems. Also, it was possible to apply to an application requiring real-time processing caused by the process of the unit of block.
This study explored the essence of psychological burnout experiences due to emotional contagion using a hermeneutic phenomenological approach. In-depth interviews were conducted on 9 participants who work in fields that are subject to emotional contagion. Data analysis was conducted by using van Manen's methodology, insisting that the pure description of an experience can be enriched by adding interpretation. The emotional contagion experiences were identified through this process and the findings were categorized into 3 core themes, 8 essential themes, and 35 subthemes. The first core theme is "emotions in constant exchange". This theme included two essential themes: 'various channels of emotional contagion' and 'subjective states that change depending on the transmitted emotions'. The second core theme, "filtering the experience of emotional contagion" included the essential themes of 'the characteristics susceptible to the emotions of others', 'attitudes of spreading negative emotions' and 'situations that makes one feel overwhelmed by emotions'. The final core theme, "from burnout by emotional contagion to communication" was categorized into the following essential themes: 'burnout-inducing entangled interactions', 'moving toward communication and connection' and 'recovery after psychological burnout'. Finally, the implications and suggestions for future research were discussed by summarizing the core contents of each themes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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