Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.2
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pp.37-48
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2008
Generally, a motion vector and a disparity vector represent the motion information of an object in a single-view of camera and the displacement of the same scene between two cameras that located spatially different from each other, respectively. Conventional H.264/AVC does not use the disparity vector in the motion vector prediction because H.264/AVC has been developed for the single-view video. But, multi-view video coding that uses the inter-view prediction structure based on H.264/AVC can make use of the disparity vector instead of the motion vector when the current frame refers to the frame of different view. Therefore, in this paper, we propose an improved motion/disparity vector prediction method that consists of global disparity vector replacement and extended neighboring block prediction. From the experimental results of the proposed method compared with the conventional motion vector prediction of H.264/AVC, we achieved average 1.07% and 1.32% of BD (Bjontegaard delta)-bitrate saving for ${\pm}32$ and ${\pm}64$ of global vector search range, respectively, when the search range of the motion vector prediction is set to ${\pm}16$.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1353-1366
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2015
These days Shewhart control chart for evaluating stability of the process is widely used in various field. But it must follow strict assumption of distribution. In real-life problems, this assumption is often violated when many quality characteristics follow non-normal distribution. Moreover, it is more serious in multivariate quality characteristics. To overcome this problem, many researchers have studied the non-parametric control charts. Recently, SVDD (Support Vector Data Description) control chart based on RBF (Radial Basis Function) Kernel, which is called K-chart, determines description of data region on in-control process and is used in various field. But it is important to select kernel parameter or etc. in order to apply the K-chart and they must be predetermined. For this, many researchers use grid search for optimizing parameters. But it has some problems such as selecting search range, calculating cost and time, etc. In this paper, we research the efficiency of selecting parameter regions as data structure vary via simulation study and propose a new method for determining parameters so that it can be easily used and discuss a robust choice of parameters for various data structures. In addition, we apply it on the real example and evaluate its performance.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1273-1284
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2016
In this paper, we analyzed the patents on machine learning using keyword network analysis and clique analysis. To construct a keyword network, important keywords were extracted based on the TF-IDF weight and their association, and network structure analysis and clique analysis was performed. Density and clustering coefficient of the patent keyword network are low, which shows that patent keywords on machine learning are weakly connected with each other. It is because the important patents on machine learning are mainly registered in the application system of machine learning rather thant machine learning techniques. Also, our results of clique analysis showed that the keywords found by cliques in 2005 patents are the subjects such as newsmaker verification, product forecasting, virus detection, biomarkers, and workflow management, while those in 2015 patents contain the subjects such as digital imaging, payment card, calling system, mammogram system, price prediction, etc. The clique analysis can be used not only for identifying specialized subjects, but also for search keywords in patent search systems.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.29-36
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2017
In this paper, we implement a spatial big data analysis prototype based on Spark which is an in-memory system and compares the performance by the spatial split algorithm on this basis. In cluster computing environments, big data is divided into blocks of a certain size order to balance the computing load of big data. Existing research showed that in the case of the Hadoop based spatial big data system, the split method by spatial is more effective than the general sequential split method. Hadoop based spatial data system stores raw data as it is in spatial-divided blocks. However, in the proposed Spark-based spatial analysis system, there is a difference that spatial data is converted into a memory data structure and stored in a spatial block for search efficiency. Therefore, in this paper, we propose an in-memory spatial big data prototype and a spatial split block storage method. Also, we compare the performance of existing spatial split algorithms in the proposed prototype. We presented an appropriate spatial split strategy with the Spark based big data system. In the experiment, we compared the query execution time of the spatial split algorithm, and confirmed that the BSP algorithm shows the best performance.
Extracting keywords representing documents is very important because it can be used for automated services such as document search, classification, recommendation system as well as quickly transmitting document information. However, when extracting keywords based on the frequency of words appearing in a web site documents and graph algorithms based on the co-occurrence of words, the problem of containing various words that are not related to the topic potentially in the web page structure, There is a difficulty in extracting the semantic keyword due to the limit of the performance of the Korean tokenizer. In this paper, we propose a method to select candidate keywords based on semantic similarity, and solve the problem that semantic keyword can not be extracted and the accuracy of Korean tokenizer analysis is poor. Finally, we use the technique of extracting final semantic keywords through filtering process to remove inconsistent keywords. Experimental results through real web pages of small business show that the performance of the proposed method is improved by 34.52% over the statistical similarity based keyword selection technique. Therefore, it is confirmed that the performance of extracting keywords from documents is improved by considering semantic similarity between words and removing inconsistent keywords.
The pyruvate dehydrogenase complex (PDC) catalyzes the oxidative decarboxylation of pyruvate with the formation of $CO_2$, acetyl-CoA, NADH, and H+. This complex contains multiple copies of three catalytic components including pyruvate dehydrogenase(E1), dihydrolipoamide acetyltransferase(E2), and dihydrolipoamide dehydrogenase (E3). Two regulatory components (E1-kinase and phospho-E1 phosphatase) and functionally less-understood protein (protein X, E3BP) are also involved in the formation of the complex. In this study, cloning and characterization of a gene for human E3BP have been carried out. A cDNA encoding the human E3BP was isolated by database search and cDNA library screening. The primary structure of E3BP has some similar characteristics with that of E2 in the lipoyl domain and the carboxyl-terminal domain, based on the nucleotide sequence and the deduced amino acid sequence. However, the conserved amino acid moiety including the histidine residue for acetyltransferase activity in E2 is not conserved in the case of human E3BP. The human E3BP was expressed and purified in E. coli. The molecular weight of the protein, excluding the mitochondrial target sequence, was about 50 kDa as determined by SDS-PAGE. Cloning of human E3BP and expression of the recombinant E3BP will facilitate the understanding of the role(s) of E3BP in mammalian PDC.
Pseudomonas sp. strain SY5 is a PCB-degrading bacterium [24] that includes two different enzymes (BphC1 and BphC2) encoding 2,3-dihdroxybiphenyl 1,2-dioxygenase and BphD encoding 2-hydroxy-6-oxo-6-phenylhexa-2,4-dienoate hydrolase. The bphC1 and bphC2 genes were found to consist of 897 based encoding 299 amino acids and 882 bases encoding 294 amino acids, respectively, whereas the bphD gene consisted of 861 bases encoding 287 amino acids. According to a homology search, a 50% and 39% similarity between the bphC1 and bphC2 genes at the nucleotide and amino acid level was shown, respectively. The bphC1 gene showed a 38% and 45% similarity at the amino acid level to Alcaligenes eutrophus A5 and Rhodococcus rhodochrous, respectively, whereas, bphC2 showed a 95% and 43% similarity, respectively. A comparison of the deduced amino acid sequence of the bphD product of Pseudomonas sp. SY5 with that of A. eutrophus A5, Pseudomons sp. KKS102, and LB400 showed a sequence identity of 92, 92, and 79%, respectively. Strain SY5 was originally isolated from municipal sewage containing recalcitrant organic compounds an found to have a high degradability of various aromatic compounds [23]. The current study found that strain SY5 had two extradiol-type dioxygenases, which did not hybridize with each other as they had a low similarity, yet a similar structure of evolutionarily conserved amino acids residues for catalytic activity between BphC1 and BphC2 was observed.
In this paper, we propose a pulmonary nodule registration for the tracking of lung nodules in sequential CT scans. Our method consists of following five steps. First, a translational mismatch is corrected by aligning the center of optimal bounding volumes including each segmented lung. Second, coronal maximum intensity projection(MIP) images including a rib structure which has the highest intensity region in baseline and follow-up CT series are generated. Third, rigid transformations are optimized by normalized average density differences between coronal MIP images. Forth, corresponding nodule candidates are defined by Euclidean distance measure after rigid registration. Finally, template matching is performed between the nodule template in baseline CT image and the search volume in follow-up CT image for the nodule matching. To evaluate the result of our method, we performed the visual inspection, accuracy and processing time. The experimental results show that nodules in serial CT scans can be rapidly and correctly registered by coronal MIP-based rigid registration and local template matching.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2009.06a
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pp.331-331
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2009
Hafnium oxide ($HfO_2$) attracted by one of the potential candidates for the replacement of si-based oxides. For applications of the high-k gate dielectric material, high thermodynamic stability and low interface-trap density are required. Furthermore, the amorphous film structure would be more effective to reduce the leakage current. To search the gate oxide materials, metal-insulator-metal (MIM) capacitors was fabricated by pulsed laser deposition (PLD) on indium tin oxide (ITO) coated glass with different oxygen pressures (30 and 50 mTorr) at room temperature, and they were deposited by Au/Ti metal as the top electrode patterned by conventional photolithography with an area of $3.14\times10^{-4}\;cm^2$. The results of XRD patterns indicate that all films have amorphous phase. Field emission scanning electron microscopy (FE-SEM) images show that the thickness of the $HfO_2$ films is typical 50 nm, and the grain size of the $HfO_2$ films increases as the oxygen pressure increases. The capacitance and leakage current of films were measured by a Agilent 4284A LCR meter and Keithley 4200 semiconductor parameter analyzer, respectively. Capacitance-voltage characteristics show that the capacitance at 1 MHz are 150 and 58 nF, and leakage current density of films indicate $7.8\times10^{-4}$ and $1.6\times10^{-3}\;A/cm^2$ grown at 30 and 50 mTorr, respectively. The optical properties of the $HfO_2$ films were demonstrated by UV-VIS spectrophotometer (Scinco, S-3100) having the wavelength from 190 to 900 nm. Because films show high transmittance (around 85 %), they are suitable as transparent devices.
The purpose of this study was to establish the marketing strategy, that strengthens the brand royalty of their own in apparel industry and that can induce consumer's brand switching against competitive brand. This might be done by suggesting influencing factors on the brand switching for fashion goods. This study was classified into theoretical and experimental study Experimental study was done, using the survey to prove the models for consumers' responses to brand switching by the theoretical study. The survey was conducted through two preliminary questionnaires. It was used as a criterion to prove the validity of the main survey and analyse the reliability. It analyzed at last five hundred ninety-two women in the age of twenty to thirty years odd who live in Seoul and the suburban of Seoul. Followings are the summary of the results revealed through the experimental study. First, brand switching behavior of consumers far formal dress was attributed to two extremes the inner motivation of variety seeking tendency and communication contact, complex variety seeking group, true variety seeking group, derived variety seeking group, and variety avoiding group. Second, the structure of low dimension related fashion according to factor analysis, which affects brand switching, was composed to involvement in 5-dimension, information search in 3-dimension. Based on the results of this study the types of brand switching in fashion goods can be classified by the variety seeking tendency. as inner motivation, and level of contact communication as a outside stimuli. In addition this study showed a correlation among the factors for brand switching related to variables of fashion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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