DCT or Wavelet based on Image compression technique occurred to compression artifact. In order to remove this problem, we can apply many improvement algorithms. But in these cases, these algolithms resulted in bad results against the good quality image. Therefore this paper proposes an automatic image interpretation technique not to apply to the good quality images. In this paper, we exploit the basic nature of DCT.
본 연구에서는 2008~2009년도 국민건강영양조사 자료를 활용하여 45~60세 중년여성을 대상으로 주관적 건강상태에 따라 대상자를 분류하여 그룹 간에 생활습관, 건강특성, 영양소 섭취량 및 식사의 질에 차이가 있는지 비교하고, 주관적 건강상태와 식사의 질과의 관계를 살펴보았다. 조사대상자의 평균 나이는 $52.1{\pm}4.6$세였고, 교육수준과 월 평균 소득은 주관적 건강상태가 '좋음' 군에서 유의적으로 높았다(P<0.05). 주관적 건강상태가 '나쁨' 군의 허리둘레가 유의적으로 더 컸으며(P<0.05), 체지방률, 체질량지수는 주관적인 건강상태에 따라 유의적인 차이가 없었다. 신체활동에서도 주관적 건강상태가 '좋음' 군에서 일주일간 걷기 일 수와 신체활동 일 수 모두 유의적으로 많았다(P<0.01). 영양소 섭취량 분석 결과 주관적 건강상태가 '좋음' 군의 철(P<0.01), 인(P<0.05), 칼륨(P<0.05)과 비타민 A(P<0.05), 비타민 $B_1$(P<0.01), 비타민 $B_2$(P<0.05), 나이아신(P<0.01)의 섭취량이 유의적으로 높았다. NAR을 평가한 결과에서도 '좋음' 군의 단백질(P<0.05), 칼슘(P<0.05), 철분(P<0.05), 비타민 A(P<0.05), 비타민 $B_2$(P<0.05), 나이아신(P<0.01)의 NAR이 유의적으로 높았으며, MAR도 '좋음' 군에서 유의적으로 높았다. 단백질(P<0.05), 철(P<0.05), 비타민 $B_1$(P<0.05), 나이아신(P<0.05)의 INQ 또한 '좋음' 군에서 유의적으로 높았다. 식사의 질과 주관적 건강상태 관련성을 알아보기 위해 회귀분석을 실시한 결과 교란 인자를 보정한 후에도 MAR과 INQ는 주관적 건강상태와 유의적인 양의 관련성(P<0.001)을 보였다. 이상의 결과로 높은 식사의 질이 자기가 인식하는 주관적인 건강상태에 긍정적인 영향을 미칠 수 있으며, 중년여성의 식사의 질이 주관적 건강상태와 관련이 있는 만큼 이들 여성의 건강 증진을 위해 바람직한 식습관을 통한 식사의 질을 높일 수 있는 구체적인 식사 지침 및 식생활 교육이 마련되어야 할 것으로 사료되는 바이다.
We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are. Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distribution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about $99\%$ of the time.
Generally, aggregate may limit the workability, strength and durability of concrete, and good concrete cannot be made with aggregate of bad property including low strength, bad shape and grading. But recently, it has been insufficient in quantity to collect good natural aggregate because of exhaustion of aggregate resources. In case of Korea, the using ratio of crushed stone occupies about 97 percent of total coarse aggregate, and ratio of crushed sand occupies about 18.3 percent of total fine aggregate. This is an experimental study to compare and analyze the properties of crushed sand for concrete in capital region and concrete according to the replacement ratio of crushed sand to improve quality and mix design of concrete using crushed sand. According to test results, it was found that nearly all the properties of crushed sand satisfied with the value recommended by KS. And it is recommended that FM of crushed sand should be lowered by improvement of manufacture system or grading adjustment should be used because FM of crushed sand was a bit higher.
Objective : The aim of this study was to investigate fatigue-related factors including socio-demographic variables and life styles among workers in the automobile manufacturing industry. Method : The subjects were 22,937 individuals who had received health examination by Korean Medical doctors and responded to questionnaires for 8 months from March to November in 2011. The fatigue index was measured by heart rate variability (HRV) in an automobile manufacturing industry. A multivariate analysis with SPSS version 19.0 was used to examine the relationship between fatigue and other factors including ages, smoke consumption, drinking frequency, exercise frequency, occupational category, conjugal condition. Results : In comparison between normal and very bad level of fatigue, factors of ages, smoking, drinking, and exercise showed significant difference(p<0.05). In addition, when normal and bad fatigue were compared, ages, smoking, exercise also produced significant difference(p<0.05). Furthermore, in normal and good level of fatigue comparison, occupation and smoking yielded significant difference(p<0.05). Finally, in other comparisons between normal and very good fatigue, exercise, smoking and occupation revealed significant difference(p<0.05). Conclusion : The results of this study suggest that age increase affects fatigue negatively, whereas exercise and drinking of once or twice per a week can have positive correlations.
The learning speed of the neural networks, the most important factor in applying to real problems, greatly depends on the learning rate of the networks, Three approaches-empirical, deterministic, and stochastic ones-have been proposed to date. We proposed a new learning-rate selection algorithm using an evolutionary programming search scheme. Even though the performance of our method showed better than those of the other methods, it was found that taking much time for selecting evolutionary learning rates made the performance of our method degrade. This was caused by using static intervals (called static windows) in order to update learning rates. Out algorithm with static windows updated the learning rates showed good performance or didn't update the learning rates even though previously updated learning rates shoved bad performance. This paper introduce a window control scheme to avoid such problems. With the window control scheme, our algorithm try to update the learning ra es only when the learning performance is continuously bad during a specified interval. If previously selected learning rates show good performance, new algorithm will not update the learning rates. This diminish the updating time of learning rates greatly. As a result, our algorithm with the window control scheme show better performance than that with static windows. In this paper, we will describe the previous and new algorithm and experimental results.
Objective The aim of this study was to investigate stress-related factors. Method: The subjects were 22,937 persons who had received health examination by Korean Medicine and submitted questionnaires for 8 months from March to November in 2011. The stress was measured by heart rate variability in an automobile manufacturing industry. We analyzed the relationship between stress and other factors including ages, smoke amount, drinking frequency, exercise frequency, occupational category, conjugal condition by multivariate analysis with SPSS ver. 19.0. Results: Comparing "normal" to "very bad" and "bad" level of stress, ages, drinking frequency, conjugal condition are not significant difference(p>0.05). But smoking amount and occupational category are significant difference(p<0.05). Whereas comparing "normal" to "very good" and "good" level of stress, ages, occupational category, conjugal condition, smoking amount, drinking frequency are not significant difference(p>0.05). Exercise is significant difference(p<0.05). Conclusion: The results of this study suggest that smoke is affected to stress negatively, whereas exercise is affected to stress positively.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권6호
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pp.47-63
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2019
The volatility of major crypto currencies was examined and they are diagnosed whether they have a systematic risk or not, by estimating market beta representing systematic risk using GARCH( Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedastieity) model. First, the empirical results showed that their prices are very volatile over time because of the existence of ARCH and GARCH effects. Second, in terms of efficiency, asymmetric GJR model was estimated to be the most appropriate model because the standard error of a market beta was less than that of the OLS model and GARCH model. Third, the estimated market beta of Bitcoin using GJR model was less than 1 at 0.8791, showing that there is no systematic risk. However, unlike OLS model, the market beta of Ethereum and Ripple was estimated at 1.0581 and 1.1222, showing that there is systematic risk. This result shows that bitcoin is less dangerous than Ripple and Ethereum, and ripple is the most dangerous of all three crypto currencies. Finally, the major cryptocurrency found that the negative impact caused greater variability than the positive impact, causing bad news to fluctuate more than good news, and therefore good news and bad news had a different effect on the variability.
This study is to examine how middle and high school students vary in terms of good and bad usage of online games and how these factors have varying effects on their use of the internet as a whole. My focus is to study their behavioral patterns individually while playing internet-based online games. The results are as follows: First, 260 out of 390 subjects used the internet. Male students who are high school students with siblings, or preschool time game users were revealed to play online games more often rather than female students who are middle school students with no siblings, or non-preschool time game users. Secondly, the analysis of differences of good and bad usage of online games revealed that there is a significant correlation between gender and beginning age. Lastly, a thorough analysis of the average difference in terms of following the online game shutdown found that there is no significant correlation among the sub-groups. However, an analysis of the difference of the problematic game usage has shown that there is a significant difference in the heavy user group. This findings means that the students who don't follow the online game shutdown spend more time than those who do.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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