Childhood obesity has rapidly increased in Korea during the past 20-30 years. Approximately 1 of 10 children and adolescents is obese. Appropriate prevention and intervention measures urgently need. Obesity prevention starts early in life, i.e., obesity prevention and education begins during the period of fetal development in utero. Behavioral changes are the most positively reflected during pregnancy. Infants should be fed breast milk, and inculcated with healthy eating and behavioral habits during infancy to ultimately establish a healthy lifestyle in children. For achieving a lifestyle and behavior that successfully allow children to overcome obesity, although individual motivation is important, active support of parents and family members is also imperative. Health care providers should also make an effort to actively prevent obesity and take necessary intervention actions. Although the efforts of individuals, family, and healthy care providers are important to prevent the rapid increase in obesity, primary prevention should be encouraged at a higher level. Schools should specifically aim at improving nutrition and physical activity by allocating times for healthy eating, playing, and physical education. Moreover, local communities should provide support by funding for safe recreational environments, such as playgrounds and walking tracks. Public health strategies in community and national policies, such as city planning, food marketing, and advertisements, are required for primary prevention of obesity.
This paper presents a practical and realistic Life-Cycle Cost (LCC) optimum design methodology for steel bridges considering the long-term effect of environmental stressors such as corrosion and heavy truck traffics on bridge reliability. The LCC functions considered in the LCC optimization consist of initial cost, expected life-cycle maintenance cost, and expected life-cycle rehabilitation costs including repair/replacement costs, loss of contents or fatality and injury losses, road user costs, and indirect socio-economic losses. For the assessment of the life-cycle rehabilitation costs, the annual probability of failure, which depends upon the prior and updated load and resistance histories, should be accounted for. For the purpose, Nowak live load model and a modified corrosion propagation model, which takes into consideration corrosion initiation, corrosion rate, and repainting effect, are adopted in this study. The proposed methodology is applied to the LCC optimum design problem of an actual steel box girder bridge with 3 continuous spans (40m+50m+40m=130m). Various sensitivity analyses are performed to investigate the effects of various design parameters and conditions on the LCC-effectiveness. From the numerical investigation, it has been observed that local corrosion environments and the volume of truck traffic significantly influence the LCC-effective optimum design of steel bridges. Thus, these conditions should be considered as crucial parameters for the optimum LCC-effective design.
The lighting reflection is a common problem in image analysis and causes the many difficulties to extract distinct features in related fields. Furthermore, the problem grows in the rainy night. In this paper, we aim to remove light reflection effects and reconstruct a road surface without lighting reflections in order to extract distinct features. The proposed method utilizes a 3D analysis based on a multiple geometry using captured images, with which we can combine each reflected areas; that is, we can remove lighting reflection effects and reconstruct the surface. At first, the regions of lighting sources and reflected surfaces are extracted by local maxima based on vertically projected intensity-histograms. After that, a fundamental matrix and homography matrix among multiple images are calculated by corresponding points in each image. Finally, we combine each surface by selecting minimum value among multiple images and replace it on a target image. The proposed method can reduces lighting reflection effects and the property on the surface is not lost. While the experimental results with collected data shows plausible performance comparing to the speed, reflection-overlapping areas which can not be reconstructed remain in the result. In order to solve this problem, a new reflection model needs to be constructed.
This paper aims to analyze qualitative, quantitative and kinds's satisfaction of donated food of low-income users and to propose reasonable suggestions to food assistant policy. The results of analysis are as follows. First, satisfaction level of quantitative is the lowest. Second, the quantitative and kind's satisfaction level of donated foods in the demographic characteristics show generally higher satisfaction level in the case charter or lent and poor health condition. The satisfaction level of donated foods in the economic characteristics show generally higher satisfaction level in the case low cost of living and foods. In general, low-income users in harsh environments show higher satisfaction all areas. Third, the result by features and satisfaction of food donated by the impact factor analysis, food market user's satisfaction of food is high more than food bank. In order to meet needs of various users, operational bodies need to put more efforts such as diversifying promotional strategies and developing programs and local and central government should effectively formulate welfare budget to support such efforts.
This paper proposes a scalable face recognition method for unconstrained face databases, and shows a simple experimental result. Existing face recognition research usually has focused on improving the recognition rate in a constrained environment where illumination, face alignment, facial expression, and background is controlled. Therefore, it cannot be applied in unconstrained face databases. The proposed system is face feature extraction algorithm for unconstrained face recognition. First of all, we extract the area that represent the important features(landmarks) in the face, like the eyes, nose, and mouth. Each landmark is represented by a high-dimensional LBP(Local Binary Pattern) histogram feature vector. The multi-scale LBP histogram vector corresponding to a single landmark, becomes a low-dimensional face feature vector through the feature reduction process, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis). We use the Rank acquisition method and Precision at k(p@k) performance verification method for verifying the face recognition performance of the low-dimensional face feature by the proposed algorithm. To generate the experimental results of face recognition we used the FERET, LFW and PubFig83 database. The face recognition system using the proposed algorithm showed a better classification performance over the existing methods.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.12
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pp.499-506
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2019
An intelligent robot should decide its behavior accordingly to the dynamic changes in the environment and user's requirements by evaluating options to choose the best one for the current situation. Many intelligent robot systems that use the Procedural Reasoning System (PRS) accomplishes such task management functions by defining the priority functions in the task model and evaluating the priority functions of the applicable tasks in the current situation. The priority functions, however, are defined locally inside of the plan, which exhibits limitation for the tasks for multi-domain services because global contexts for overall prioritization are hard to be expressed in the local priority functions. Furthermore, since the prioritization functions are not defined as an explicit module, reuse or extension of the them for general context is limited. In order to remove such limitations, we propose a policy-based meta-planning for general task management for multi-domain services, which provides the ability to explicitly define the utility of a task in the meta-planning process and thus the ability to evaluate task priorities for general context combining the modular priority functions. The ontological specification of the model also enhances the scalability of the policy model. In the experiments, adaptive behavior of a robot according to the policy model are confirmed by observing the appropriate tasks are selected in dynamic service environments.
Sohn Jong-Ryeul;Yoon Seung-Uk;Kim Jong-Hyuk;Lee Yong-Sik;Choi Han-Young;Kim Young-Sung;Son Bu-Soon;Yang Won-Ho;Kim Min-Hoi
Journal of environmental and Sanitary engineering
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v.20
no.3
s.57
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pp.1-9
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2005
Recently, indoor air quality (IAQ) in workplace, residential environments and schools has been concerned of people, scientists and related the public, and has recognized the healthy effectsrelated to IAQ, specially in schools in Korea. Therefore, objectives of this study in this study were to measure and compare the perception of TAQ of selected air pollutants in Seoul from April to September 2004. Measurement place measured 2 schools of Seoul and local 9 schools (by Kyonggi Province, Chungchong-bukdo Chungchong-namdo, Chollado-bukdo, Cholla-namdo, Kyongsang-bukdo, Kyongsang-namdo, Kwangju, schoolin Pusan each 1 place). Temperature, humidity, illumination, carbon monoxide, carbon dioxide, TBC (total bacteria count), noise, PM10, TVOC(total volatile organic compounds), HCHO (formaldehyde) were measured simultaneously. Also, we Performed a questionnaire survey of 250 students and 50 teachers about their awareness for the importance of IAQ in their schools. Among this article, we handled noise, carbon monoxide, carbon dioxide, TBC, TVOC, HCHO, PM 10 in our conclusion. Major results were as follows ; Carbon monoxide (CO) was lower than indoor air standard of Korea. Carbon dioxide $(CO_2)$ appeared that 4 schools among our sample target school exceeded in normal standard. 4 schools were almost similar with normal standard. TBC appeared that 7 schools among 11 schools were higher than standard. Noise measured school's mean value passed exceeded standard. And school which passed over standard appeared to 7 schools among 11 schools. HCHO was exceeded 4 schools by standard that excess and certainly interrelation between school's establishment year and facilities of construction was detected. PM10 was exposed all schools by fitness in standard. TVOC appeared that 9 schools among 11 measurement school was exceeded health effect standard of Japan.
Since officially assessed land price system was introduced, it has functioned as the criterion for establishing and implementing real estate policies. However, there is a controversial issue about the adequacy of the officially assessed land price system. The problem is that it is difficult to establish a statistical model due to too many land characteristics. Also, local economy, macroeconomic environments and development plans are not reflected in the land price evaluation model. Considering longitudinal and cross-sectional variables, a two-way error component panel model was used in this study. This analysis model includes variables reflecting land characteristics, macroeconomic volatility, and development project. The Paju LCD Industrial Complex was selected as a analysis area and an empirical analysis was performed. According to the analysis, the number of significant land characteristic variables were 14(31%) under 5% significance level. Macroeconomic volatility has had an influence on the land price and year variable reflecting development project has consistently been significant since the industrial complex was designated. Therefore, this study suggests that the land price evaluation model should be improved by simplifying land characteristic variables and including macroeconomic and regional economic variables.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.12-21
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2012
IEEE 802.11 MAC protocol standard, DCF(CSMA/CA), is originally designed to ensure the fair channel access between mobile nodes sharing the local wireless channel. It has been, however, revealed that some misbehavior nodes transmit more data than other nodes through artificial means in hot spot area spreaded rapidly. The misbehavior nodes may modify the internal process of their MAC protocol or interrupt the MAC procedure of normal nodes to achieve more data transmission. This problem has been referred to as a selfish node problem and almost literatures has proposed methods of analyzing the MAC procedures of all mobile nodes to detect the selfish nodes. However, these kinds of protocol analysis methods is not effective at detecting all kinds of selfish nodes enough. This paper address this problem of detecting selfish node using Tsallis-Entropy which is a kind of statistical method. Tsallis-Entropy is a criteria which can show how much is the density or deviation of a probability distribution. The proposed algorithm which operates at a AP node of wireless LAN extracts the probability distribution of data interval time for each node, then compares the one with a threshold value to detect the selfish nodes. To evaluate the performance of proposed algorithm, simulation experiments are performed in various wireless LAN environments (congestion level, how selfish node behaviors, threshold level) using ns2. The simulation results show that the proposed algorithm achieves higher successful detection rate.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.12
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pp.113-123
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2012
Recently, various attempts have been made to apply Intelligent Transportation System under various environments and conditions. Consequently, an accurate license plate recognition regardless of vehicle location and viewing angle is required. In this paper, we propose a novel license plate recognition system which exploits a) the format of license plates to remove false candidates of license plates and to extract characters in license plates and b) the characteristics of Hangul for accurate character recognition. In order to eliminate false candidates of license plates, the proposed method first aligns the candidates of license plates horizontally, and compares the position and the shape of objects in each candidate with the prior information of license plates provided by Korean Ministry of Construction & Transportation. The prior information such as aspect ratio, background color, projection image is also used to extract characters in license plates accurately applying an improved local binarization considering luminance variation of license plates. In case of recognizing Hangul in license plates, they are initially grouped according to their shape similarity. Then a super-class method, a hierarchical analysis based on key feature points is applied to recognize Hangul accurately. The proposed method was verified with high recognition rate regardless of background image, which eventually proves that the proposed LPR system has high performance regardless of the vehicle location or viewing angle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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