This study was performed based on "Basic plan of landscape forming project in Jujeon village" which was performed during January ~ August 2011 as a target of "Pilot project of landscape forming in coast village" held by the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs. The project target, Jujeon village, Dong-gu, Ulsan metropolitan city has unique scenery and cultural and historic features. However, its distinct landscape is getting fallen due to insufficient management and development done without considering local feature. Therefore, we need to plan to increase the distinctive place value of coast village, and the landscape color plan is an essential element upon ma king entire harmony of village unit. This study, therefore, aims to suggest authentic landscape color plan and improvement plan of Jujeon village through local color research, local history, geographical feature, and resident sense research of Jujeon village. Especially, for independent landscape color plan for a small village, this study is significant to develop authentic color plan of Jujeon village based on storytelling and to provide possibility in landscape color plan through storytelling in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.49-56
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2014
This thesis proposes CBIRS/TB method that uses a tablet's color distribution information and form distinctive in content-based search. CBIRS/TB can avoid misuses and improper tablet uses by conducting content-based search in commonly prescribed tablets. The existing FE-CBIRS system is limited to recognizing only the image of color and shape of the tablet, that leads to applying insufficient form-specific information. While CBIRS/TB utilizes average, standard deviation, hue and saturation of each tablets in color, brightness, and contrast, FE-CBIRS has partial-sphere application problem; only applying the typical color of the tablet. Also, in case of the shape-specific-information, Invariant Moment is mainly used for the extracted partial-spheres. This causes delayed processing time and accuracy problems. Therefore, to improve this setback, this thesis indexed color-specific-information of the extracted images into categorized classification for improved search speed and accuracy.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.50
no.1
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pp.417-435
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2016
Relevance judgment is important in terms of improving the effectiveness of information retrieval systems, and it has been dominant for users to search and use images utilizing internet and digital technologies. However, in the field of image retrieval, there have been only a few studies in terms of identifying relevance criteria. The purpose of this study aims to identify and characterize the non-relevance criteria from the failed image searches. In order to achieve the purpose of this study, a total of 135 participants were recruited and a total of 1,452 criteria items were collected for this study. Analyses and identification on the data set found thirteen criteria such as 'topicality', 'visual content', 'accuracy', 'visual feature', 'completeness', 'appeal to user', 'focal point', 'bibliographic information', 'impression', 'posture', 'face feature', 'novelty', and 'time frame'. Among these criteria, 'visual content' and 'focal point' were introduced in this current study, while 'action' criterion identified in previous studies was not shown in this current study. When image needs and image uses are analyzed with these criteria, there are distinctive differences depending on different image needs and uses.
Kim, Weon-jin;Li, Qiong-xiu;Park, Eun-soo;Kim, Jung-min;Kim, Hak-il
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.5
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pp.1259-1267
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2016
With the growing use of fingerprint authentication systems in recent years, the fake fingerprint detection is becoming more and more important. This paper mainly proposes a method for fake fingerprint detection based on CNN, it will visualize the distinctive part of detected fingerprint which provides a deeper insight in CNN model. After the preprocessing part using fingerprint segmentation, the pretrained CNN model is used for detecting the liveness detection. Not only a liveness detection but also feature analysis about the live fingerprint and fake fingerprint are provided after classifying which materials are used for making the fake fingerprint. Our system is evaluated on three databases in LivDet2013, which compromise almost 6500 live fingerprint images and 6000 fake fingerprint images in total. The proposed method achieves 3.1% ACE value about the liveness detection and achieves 79.58% accuracy on LiveDet2013.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.10
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pp.2477-2484
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1997
Best-first heuristic search algorithm, such as $A^{\ast}$ algorithm, are one of the most important techniques used to solve many problems in artificial intelligence. A common feature of heuristic search is its high computational complexity, which prevents the search from being applied to problems is practical domains such as route-finding in road map with significantly many nodes. In this paper, several heuristic search algorithms are concerned. A new dynamic weighting heuristic method called the pat-sensitive heuristic is proposed. It is based on a dynamic weighting heuristic, which is used to improve search effort in practical domain such as admissible heuristic is not available or heuristic accuracy is poor. It's distinctive feature compared with other dynamic weighting heuristic algorithms is path-sensitive, which means that ${\omega}$(weight) is adjusted dynamically during search process in state-space search domain. For finding an optimal path, randomly scattered road-map is used as an application area.
Recently, attackers using malicious code in cyber security have been increased by attaching malicious code to a mail and inducing the user to execute it. Especially, it is dangerous because it is easy to execute by attaching a document type file. The author analysis is a research area that is being studied in NLP (Neutral Language Process) and text mining, and it studies methods of analyzing authors by analyzing text sentences, texts, and documents in a specific language. In case of attack mail, it is created by the attacker. Therefore, by analyzing the contents of the mail and the attached document file and identifying the corresponding author, it is possible to discover more distinctive features from the normal mail and improve the detection accuracy. In this pager, we proposed IADA2(Intelligent Attack mail Detection based on Authorship Analysis) model for attack mail detection. The feature vector that can classify and detect attack mail from the features used in the existing machine learning based spam detection model and the features used in the author analysis of the document and the IADA2 detection model. We have improved the detection models of attack mails by simply detecting term features and extracted features that reflect the sequence characteristics of words by applying n-grams. Result of experiment show that the proposed method improves performance according to feature combinations, feature selection techniques, and appropriate models.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.15-18
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2007
Identification of humans from multiple view points is an important task for surveillance and security purposes. For optimal performance the system should use the maximum information available from sensors. Multimodal biometric systems are capable of utilizing more than one physiological or behavioral characteristic for enrollment, verification, or identification. Since gait alone is not yet established as a very distinctive feature, this paper presents an approach to fuse face and gait for identification. In this paper we will use the single camera case i.e. both the face and gait recognition is done using the same set of images captured by a single camera. The aim of this paper is to improve the performance of the system by utilizing the maximum amount of information available in the images. Fusion is considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.
CT guided percutaneous fine-needle aspiration (FNA) of the liver for both cytologic and histologic examination has great value in diagnosing liver malignancy. From March, 1986 to April, 1990, 62 patients with the clinical impression of liver malignancy underwent CT guided percutaneous FNA biopsy. Of these, 43 cases were reviewed for this study, 19 were reported to be liver cell carcinoma, 2 were adenocarcinoma, 11 were reported as anaplastic cell present, and the rest (11 cases) were negative (9) or necrotic (2). Among the 11 cases of the last group, 9 were diagnosed as liver cell carcinoma and 2 were necrotic histologically. Retrospective review, in order to clarify the cause of cytologic diagnostic error, of both cytologic and histologic slides of all cases showed discordance of 23% between these diagnoses and sensitivity is 93.9% and specificity is 90.9%. The reasons were as follows ; 1) the lack of awareness of tumor cells of well differentiated liver cell carcinoma (4 cases), 2) missed tumor cells due to too scanty cellularity (1 case), 3) improper smear (2 cases) and no tumor cell In the cytologic smears (3 cases). In such cases, at the initiation of FNA, a correct diagnosis of liver malignancy could only be made by a combination of cytologic and histologic examinations. However after three years' experience we can conclude that cytomorphologic features of liver cell carcinoma are sufficiently distinctive from other liver malignancies to be diagnostic.
The purpose of this study is to analyze the concept of 'Gradual Differentiation' in parametric design in terms of pure model logic and thus describe the distinctive feature from the previous design method. To meet the purpose, it explores external cases like gradual factor identified in natural phenomenon and artworks and define the inherent model principles into "Self-similarity', "Correlation', and 'Temporality' by examining these features in terms of algorithm. Meanwhile, it identified the principle of gradual model representation in parametric design within a single system called 'Attractor System' by applying these three concepts into specific methods of parametric design, and by interpreting the logical structure through the association among 'Attractor', 'Field', and 'Differentiation'. The creative utilization of parameter shows that gradual model process in parametric design does not mean a passive "conversion process" merely replacing natural parameter with algorithm; rather, it refers to an active "generating process" creating new meanings and value. By continuing this process of conceptual understanding and insight, creative perspective and practical ability to interpret parameter can be improved.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.3
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pp.226-233
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2015
Pose estimation is an important operation for many vision tasks. This paper presents a method of estimating the camera pose, using a known landmark for the purpose of autonomous vertical takeoff and landing(VTOL) unmanned aerial vehicle(UAV) landing. The proposed method uses a distinctive methodology to solve the pose estimation problem. We propose to combine extrinsic parameters from known and unknown 3-D(three-dimensional) feature points, and inertial estimation of camera 6-DOF(Degree Of Freedom) into one linear inhomogeneous equation. This allows us to use singular value decomposition(SVD) to neatly solve the given optimization problem. We present experimental results that demonstrate the ability of the proposed method to estimate camera 6DOF with the ease of implementation.
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