In most of the character recognition systems, the method of template matching or statistical method using hidden Markov model is used to extract and recognize feature shapes. In this paper, we used modified chain-code which has 8-directions but 4-codes, and made the chain-code of hand-written character, after that, converted it into transition chain-code by applying to HMM(Hidden Markov Model). The transition chain code by HMM is analyzed as signal flow graph by Mason's theory which is generally used to calculate forward gain at automatic control system. If the specific forward gain and feedback gain is properly set, the forward gain of transition chain-code using Mason's theory can be distinguished depending on each object for recognition. This data of the gain is reorganized as tree structure, hence making it possible to distinguish different hand-written characters. With this method, $91\%$ recognition rate was acquired.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.17
no.3
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pp.549-585
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2010
Our global environment and ecology are now facing crisis due to the hrincreased waster materials caused by reckless abuse of resources and energy with the continuous development of our society. Therefore the whole nation should recognize the environmental pollution seriously and should accept sustainable development principles. The country is looking for actions against the problems in various ways. The introduction of reckless and duplicating western housing plan should be ceased but a new housing plan conforming to our nature should be found. In this regard, it is believed that it is a good alternative to succeed tradition and identity of Korean housing plan and suggest a new plan for better ecological housing by analyzing the environment friendliness of our traditional Korean houses. In this study, the traditional residential components were divided into physical and design aspects and the characteristics of environment friendly Korean traditional houses were analyzed.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.10
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pp.63-71
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1996
This paper proposes a method which analyzes facial shape and extracts positions of eyes regardless of the tilt and the size of input iamge. With the extracted feature parameters of facial element by the method, full human faces are recognized by a neural network which BP algorithm is applied on. Input image is changed into binary codes, and then labelled. Area, circumference, and circular degree of the labelled binary image are obtained by using chain code and defined as feature parameters of face image. We first extract two eyes from the similarity and distance of feature parameter of each facial element, and then input face image is corrected by standardizing on two extracted eyes. After a mask is genrated line historgram is applied to finding the feature points of facial elements. Distances and angles between the feature points are used as parameters to recognize full face. To show the validity learning algorithm. We confirmed that the proposed algorithm shows 100% recognition rate on both learned and non-learned data for 20 persons.
Kim, Young-Seo;Kil, Se-Kee;Lim, Seon-Ah;Min, Hong-Ki;Her, Woong;Hong, Seung-Hong
Proceedings of the IEEK Conference
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2006.06a
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pp.879-880
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2006
The subject of this paper is to recognize the stable state of EEG using wavelet transform and power spectrum analysis. An alpha wave, showed in stable state, is dominant wave for a human EEG and a beta wave displayed excited state. We decomposed EEG signal into an alpha wave and a beta wave in the process of wavelet transform. And we calculated each power spectrum of EEG signal, an alpha wave and a beta wave using Fast Fourier Transform. We recognized the stable state by making a comparison between power spectrum ratios respectively.
The purpose of this study was to assess the structure of the decision and the importance of the attributes in choosing food-related tour program. Questionnaires were developed in three languages- Japanese, Chinese, and English- given to 300 foreign tourists who have visited Korea in 2002. Statistical data analysis was completed using SPSS Win (ver 11.0) for descriptive analysis and conjoint analysis. The results of this study showed that the 'price' was the most important attribute (35.62%) in choosing a hypothetical food tourism program, followed by 'place' (27.35%), 'time' (26.01 %), and 'type of program' (10.22%). With respect to the relative importance values for each attribute by different groups, English- and Chinese-speaking tourists considered 'price' more than other factors, while 'time' was regarded as the most important factor for Japanese tourists. Therefore, it indicated the need to recognize the different needs among tourists and put these factors into consideration in developing the programs.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2000.10b
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pp.1291-1296
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2000
A basis for the direct use of data from nondestructive evaluation methods in bridge management systems is presented. Bridge management systems use integer-valued condition ratings to recognize conditions of bridge elements, to model progression of deterioration, and to determine repair needs. Data from nondestructive evaluation methods can inform management systems on the extent of damage, on the initiation of deterioration processes, and on the exposure of bridge elements to aggressive agents. In addition, data obtained through nondestructive evaluation methods allow the formation of models of specific deterioration process. The use of these data in bridge management systems requires redefinition of condition ratings together with the creation of procedures for automated interpretation of data. By these action, nondestructive evaluation methods are directly used to assign condition ratings, and condition ratings are made into terse form of NDE data that are compatible with present day bridge management systems. This paper reports work in progress to strategic use of nondestructive evaluation methods in bridge management system.
In this paper, we propose a Hangul character recognition method in which new letter components as recognition units are introduced and the MLP (multilayer perceptrons) neural networks are employed for two-step recognition of Hangul. To recognize Hangul character, we divide it into two or three recognition units and extract the direction angle features of them to be fed to the corresponding neural network recognizers. The recognition results of neural network recognizers are combined by another neural network. The experiments were conducted on the Hangul characters from real letter envelopes which are collected in the mail centers in Korea and the results showed that our method performs better than the conventional one.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.6
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pp.1175-1181
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2004
This paper proposes a system to analyze and summarize the video shots of baseball game TV program into fifteen categories. Our System consists of three modules: feature extraction, Hidden Markov Model (HMM) training, and video shot categorization. Video Shots belongs to the same class are not necessarily similar, so we require that the training set is large enough to include video shot with all possible variations to create a robust Hidden Markov Model. In the experiments, we have illustrated that our system can recognize the 15 different shot classes with a success ratio of 84.72%.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.2
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pp.55-70
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2017
A key factor of competitiveness of a firm is technology innovation including product and process innovation. This paper explores the importance and performance of innovation in IT industry across manufacturing and service business. Using importance-performance analysis based on a survey of Korean manufacturing and service firms, we find the characteristics of innovation in IT under the context of industry difference. Out study indicate that Korean IT firms need to recognize the importance of technology innovation and enhance the performance in some areas. In future research, we will expand the boundary of innovation into non-technology innovation as well as service-specific innovation.
High tech companies' strategies are divided into four parts, Market Pull, Technology Push, Market-Driven, and Driving Markets. Market Pull strategy means to search market-needs, chances or new industries with technological chance. Technology Push means to create new market by new technology. While Market driven companies follow market changes, Driving Market companies make or change their markets. This study analyzes how companies recognize their market situations based on technology and which business inclination paths are selected for success. And we would like to know there are performance distinctions based on market differentiation strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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