As a result of study on the names of local medicinal herbs which described in Chobu (Chapter of Grass) of Korean medical book Bonchojeonghwa, we came to the following conclusions. 1) Compared with the existing domestic medical books' local medicinal herb names, those of Donguibogam had the closest relationship with Bonchojeonghwa. Out of local medicinal herb names described in Chobu of Bonchojeonghwa, a third is only shown in Bonchojeonghwa, and another third is same as those in Donguibogam. 2) The notation of local medicinal herb names in Bonchojeonghwa is not so consistent as Donguibogam. In Bonchojeonghwa, we can see many examples of inconsistent notations over the same thing. Moreover, there are some examples, which are suspected to be an expression of dialect. 3) In spite of close similarity between the names of local medicinal herbs in Bonchojeonghwa and Donguibogam, the author of Bonchojeonghwa doesn't seem to directly refer to or quote Donguibogam, because it doesn’t make sense that the author of Bonchojeonghwa intentionally referred to regular, consistent Donguibogam in irregular, inconsistent way. 4) In spite of very low possibility of direct reference or quotation among Bonchojeonghwa, Donguibogam and Bangyakhappyon, there are many examples of common format in its notation way on local medicinal herbs, which cannot be explained only as coincidence. And it tells us that there must be another publication which had been referred to or quoted by the said three medical books. 5) From the fact that there are a lot of examples of local medicinal herb names which doesn't show palatalization, or labialization, the names of local medicinal herbs described in Bonchojeonghwa must be the expression around 17th century.
Bu, Hee-Hyung;Kim, Nam-Chul;Lee, Bae-Ho;Kim, Sung-Ho
Journal of Information Processing Systems
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v.13
no.5
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pp.1372-1381
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2017
In this paper, a texture feature extraction method using local energy and local correlation of Gabor transformed images is proposed and applied to an image retrieval system. The Gabor wavelet is known to be similar to the response of the human visual system. The outputs of the Gabor transformation are robust to variants of object size and illumination. Due to such advantages, it has been actively studied in various fields such as image retrieval, classification, analysis, etc. In this paper, in order to fully exploit the superior aspects of Gabor wavelet, local energy and local correlation features are extracted from Gabor transformed images and then applied to an image retrieval system. Some experiments are conducted to compare the performance of the proposed method with those of the conventional Gabor method and the popular rotation-invariant uniform local binary pattern (RULBP) method in terms of precision vs recall. The Mahalanobis distance is used to measure the similarity between a query image and a database (DB) image. Experimental results for Corel DB and VisTex DB show that the proposed method is superior to the conventional Gabor method. The proposed method also yields precision and recall 6.58% and 3.66% higher on average in Corel DB, respectively, and 4.87% and 3.37% higher on average in VisTex DB, respectively, than the popular RULBP method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.6
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pp.745-751
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2004
In conventional boolean retrieval systems, document ranking is not supported and similarity coefficients cannot be computed between queries and documents. The MMM(Max and Min Model), Paice and P-norm models have been proposed in the past to support the ranking facility for boolean retrieval systems. They have common properties of interpreting boolean operators softly In this paper we propose a new soft evaluation method for web Information retrieval using local context analysis feedback model. We also show through performance comparison that local contort analysis feedback is more efficient and effective than MMM, Paice and P-norm.
Recently, a cutting-edge large-scale image database system has demanded these attributes: search with alarming speed, performs with high accuracy, archives efficiently and much more. An image identifier (descriptor) is for measuring the similarity of two images which plays an important role in this system. The extraction method of an image identifier can be roughly classified into two methods: a local and global method. In this paper, the proposed image identifier, LFH(Local Feature's Histogram), is obtained by a histogram of robust and distinctive local descriptors (features) constrained by a district sub-division of a local region. Furthermore, LFH has not only the properties of a local and global descriptor, but also can perform calculations at a magnificent clip to determine distance with pinpoint accuracy. Additionally, we suggested a way to extract LFH via GPU (OpenGL and GLSL). In this experiment, we have compared the LFH with SIFT (local method) and EHD (global method) via storage capacity, extraction and retrieval time along with accuracy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.10
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pp.1886-1891
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2017
Denoising which is one of major research topics in the image processing deals with recovering the noisy images. Natural images are well known not only for their local but also nonlocal similarity. Patterns of unique edges and texture which are crucial for understanding the image are repeated over the nonlocal region. In this paper, a nonlocal similarity based denoising algorithm is proposed. First for every blocks of the noisy image, nonlocal similar blocks are gathered to construct a overcomplete data set which are inherently sparse in the transform domain due to the characteristics of the images. Then, the sparse transform coefficients are filtered to suppress the non-sparse additive noise. Finally, the image is recovered by aggregating the overcomplete estimates of each pixel. Performance experiments with several images show that the proposed algorithm outperforms the conventional methods in removing the additive Gaussian noise effectively while preserving the image details.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.2
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pp.153-162
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2012
In this paper, we propose a new shape similarity measure for M:N polygon pairs regardless of different object cardinalities in the pairs. The proposed method compares the projections of two shape functions onto Zernike polynomial basis functions, where the shape functions were obtained from each overall region of objects, thus not being affected by the cardinalities of object pairs. Moments with low-order basis functions describe global shape properties and those with high-order basis functions describe local shape properties. Therefore several moments up to a certain order where the original shapes were similarly reconstructed can efficiently describe the shape properties thus be used for shape comparison. The proposed method was applied for the building objects in the New address digital map and a car navigation map of Seoul area. Comparing to an overlapping ratio method, the proposed method's similarity is more robust to object cardinality.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.6C
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pp.465-474
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2005
In this paper, a directional reconstruction of lost block in image over noisy channel is presented. DCT coefficients or pixel values in the lost blocks are recovered by using the linear interpolation with available neighboring blocks that are adaptively selected by the directional measure that are composed of the DDC (Difference of DC opposite blocks)and SAC(Similarity of AC opposite blocks) between opposite blocks around lost blocks. The proposed directional recovery method is effective for the strong edge and texture regions because we do not make use of the fixed 4-neighboring blocks but exploit the varying neighboring blocks adaptively by the directional information in the local image. In this paper, we describe the novel directional measure(CDS: Combination of DDC and SAC) composed of the DDC and the SAC and select the usable block to recover the lost block with the directional measure. The proposed method shows about 0.6dB PSNR improvement in average compared to the conventional methods.
The Joseon dynasty had close communication with the Ming and Qing dynasties on multiple levels. In the development process of furniture modeling design, the same cultural source and mutual communication, and the same factor was reflected in each other's furniture modeling. In this paper, "Furniture in the later Joseon Period" and "Ming style furniture" are taken as the research noumenon, table furniture as the specific research object, and from the perspective of "similarity" in the history of exchanges between the two countries, the overall modeling design and the local modeling design are selected to discuss the modeling design of traditional furniture in the two countries. In the analysis of specific research cases, there are similar genes in the overall modeling design of table furniture such as soban, warp bed and inkstone bed in the later Joseon Dynasty and table furniture such as kang, square table, wine table and incense table in the Ming and qing dynasties. In terms of local modeling, the appearance of similar desktop, cloud horn, leg, foot and other modeling designs better confirms the similarity in modeling design between the two countries. In this paper for "type of air hole" formative source speculated that traditional furniture is for Korean peninsula a tentative study of cultural studies. Considering the fact that the exchanges between Korea and China are expanding in many aspects, exploring the similarities in the traditional furniture will help to analyze the cultural exchanges between the two countries and promote the exchanges.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06a
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pp.63-66
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1996
In this paper, we propose a new content-based color image retrieval algorithm. The algorithm makes use of two features; colors as global features and block classification results as local features. More specifically, we obtain R, G, B color histograms and classify nonoverlapping small image blocks into texture, monotone, and various edges, then using these histograms and classification results were make a similarity measure. Experimental results show that retrieval rate of the proposed algorithm is higher than the previous method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.12
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pp.81-89
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1997
In this paper, we propose a new image retrieval algorithm using the block classification. More specifically, we classify nonoverlappint small image blocks into texture, monotone, and various edges. Using these classification results and the RGB color histogram, we propose a new similarity measure which considers both local and global fretures. According to our experimental results using 232 color images, the retrieval efficiencies of the proposed and the previous methods were 0.610 and 0.522, respectively, which implies that the proposed algorithm yields better performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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