Following the previous ones, this study is intended to explore methods of qualitative assessment on the view from apartment units. It first complemented and analyzed the attributes of landscape elements and then set up questionnaire items based on these attributes to identify the tendencies in apartment inhabitants' recognition of landscape elements, and then conducted a preference assessment on the test cases sampled on the basis of picture and other data collected in the previous studies to identify the characteristics of the preference for the view from apartment units according to landscape elements. Consequently, the following results have been derived. First, the landscape elements seen from apartment units may be classified into a total of sixteen categories, and the overall ratio of natural elements to artificial ones is shown to be approximately one to three. Second, it is also shown that apartment dwellers tend to prefer natural landscape elements over artificial ones, and the preferences for the distance to and location of landscape elements exhibit certain variance depending on the type of the elements. Third, the analysis of the preference for landscape elements has revealed that the types of landscape elements, the make-up and diversity of landscape elements, and the perceived distance to landscape elements as well as the resultant feeling of openness all affect the preference tendencies.
This study was made to the adult females over 20's in the family that prepared the ritual food personally or in the family that conducts ritual or did not do the ritual for the religious reasons. And based on the prepare method of the ritual food, ritual and recognition of ritual good. 245 responses which took up 80.86% had responded they do the ritual or semi-ritual and Buddhism was most prominent religion among them. The cost for ritual food also had statically significant differences by the age, marriage status and income and on the terms of the income, more the income was more they spend on the ritual food. The ritual utensil used for the ritual food also show significant differences by the age, marriage status, family make-up formation, religion. The form and meaning of the ritual have been changed as the society changes but is still important subject matter for most of homes. Responders were preparing the ritual with all the sincerity to their ancestors with practical and realistic decisions.
It is generally known that accurate segmentation is very necessary for both an individual word and continuous utterances in speech recognition. It is also commonly known that techniques are now being developed to classify the voiced and the unvoiced, also classifying the plosives and the fricatives. The method for accurate recognition of the phonemes isn't yet scientifically established. Therefore, in this study we analyze the Korean language, using the classification of 'Hunminjeongeum' and contemporary phonetics, with the frequency band, Mel band and Mel Cepstrum, we extract notable features of the phonemes from Korean speech and segment speech by the unit of the phonemes to normalize them. Finally, through the analysis and verification, we intend to set up Phonemic Segmentation System that will make us able to adapt it to both an individual word and continuous utterances.
Most of the office-workers are worrying about their future and try to make diverse future plan. Fast shifting industry pattern make office-workers retire early and their remain life time are getting longer and many of them try to consider some kind of new start-up. In this article factors affecting entrepreneurial intention were discussed such as individual factors, psychological factors, environmental factors. Individual factors were economic situations and future life expectation were analyzed. Psychological factors were composed of risk taking tendency, self efficiency, career value, and entrepreneurial characteristics were discussed. Environmental factors were composed of recognition on social-economic risks and recognition on negative mind on start-up, and employment unstability. 340 sample questionaries were collected and 26 samples were excluded. Data were analyzed by SPSS Win 18.0 Version. The results of the study were as follows. Among individual factors life-expectation after retirement was positive impact on entrepreneurial intention. Among psychological factors risk taking factor has positive impact on entrepreneurial intention. Among Environmental factors negative recognition on start-up has negative impact on entrepreneurial intention. Based on the studies diverse understanding and implementation of policies were necessary to change negative social atmospheres on start-up.
This paper examined the impact of medical esthetic tourism and the recognition of Halleu consciousness (Korean wave) on tourism image, Korean food consciousness, tourist satisfaction and tourist behaviour intention to achieve the aimed purpose of the paper, pre-tested questionnaire that distributed by pre-arranged MA students to deluxe hotels and plastic surgery hospitals was questioned and filled up by Japanese and Chinese tourists who visited Korea for a medical-related purpose. For sampling technique and size, random sampling was used and 211 copies of the questionnaire were collected. Linear regression through PASW 18.0 as a main statistical analysing method was used to examine the hypothesis and the result showed that medical esthetic tourism and recognition of Halleu had positive effects on tourism image, Korean food consciousness, tourist satisfaction and tourist behavioral intention(p<0.001). In particular, the result revealed that esthetic tourism and the recognition of Halleu as the main key factors had strong effects on Korean food consciousness even though there were a number of variety components in tourism. Therefore, to make inbound medical esthetic tourism and the recognition of Halleu more stable and sustainable and make Korean food world-wide recognized, more strategic policies for a specific tourism market are required.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.11
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pp.2853-2873
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2013
Over the last few years, one of the most common purposes of smart homes is to provide human centric services in the domain of u-healthcare by analyzing inhabitants' daily living. Currently, the major challenges in activity recognition include the reliability of prediction of each classifier as they differ according to smart homes characteristics. Smart homes indicate variation in terms of performed activities, deployed sensors, environment settings, and inhabitants' characteristics. It is not possible that one classifier always performs better than all the other classifiers for every possible situation. This observation has motivated towards combining multiple classifiers to take advantage of their complementary performance for high accuracy. Therefore, in this paper, a method for activity recognition is proposed by optimizing the output of multiple classifiers with Genetic Algorithm (GA). Our proposed method combines the measurement level output of different classifiers for each activity class to make up the ensemble. For the evaluation of the proposed method, experiments are performed on three real datasets from CASAS smart home. The results show that our method systematically outperforms single classifier and traditional multiclass models. The significant improvement is achieved from 0.82 to 0.90 in the F-measures of recognized activities as compare to existing methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3668-3684
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2021
Video action recognition is widely used in video surveillance, behavior detection, human-computer interaction, medically assisted diagnosis and motion analysis. However, video action recognition can be disturbed by many factors, such as background, illumination and so on. Two-stream convolutional neural network uses the video spatial and temporal models to train separately, and performs fusion at the output end. The multi segment Two-Stream convolutional neural network model trains temporal and spatial information from the video to extract their feature and fuse them, then determine the category of video action. Google Xception model and the transfer learning is adopted in this paper, and the Xception model which trained on ImageNet is used as the initial weight. It greatly overcomes the problem of model underfitting caused by insufficient video behavior dataset, and it can effectively reduce the influence of various factors in the video. This way also greatly improves the accuracy and reduces the training time. What's more, to make up for the shortage of dataset, the kinetics400 dataset was used for pre-training, which greatly improved the accuracy of the model. In this applied research, through continuous efforts, the expected goal is basically achieved, and according to the study and research, the design of the original dual-flow model is improved.
A reliable automatic passenger counting (APC) system is a key point in transportation related to the efficient scheduling and management of transport routes. In this study, we introduce a lightweight head detection network using deep learning applicable to an embedded system. Currently, object detection algorithms using deep learning have been found to be successful. However, these algorithms essentially need a graphics processing unit (GPU) to make them performable in real-time. So, we modify a Tiny-YOLOv3 network using certain techniques to speed up the proposed network and to make it more accurate in a non-GPU environment. Finally, we introduce an APC system, which is performable in real-time on embedded systems, using the proposed head detection algorithm. We implement and test the proposed APC system on a Samsung ARTIK 710 board. The experimental results on three public head datasets reflect the detection accuracy and efficiency of the proposed head detection network against Tiny-YOLOv3. Moreover, to test the proposed APC system, we measured the accuracy and recognition speed by repeating 50 instances of entering and 50 instances of exiting. These experimental results showed 99% accuracy and a 0.041-second recognition speed despite the fact that only the CPU was used.
The purpose of this study is to help develop high quality brassieres with functionality and comfort, fitting adolescents' physical features during their growth period. This study conducts a comparative analysis of juvenile brassiere and adult brassiere to identify the problems of brassieres in the market. The raw data for this study was processed by SPSS 10.1. The results of this study are summarized as follows: 1. The results of this survey show that the girls' satisfaction of their breasts has correlations between breast protrusion degree and volume. The girls think that if they have protrusive breasts their breast volume is big, and their breast satisfaction level shows high. 2. The results show that the objective of brassiere wearing is to prevent breasts sag and rupture, make good breast shape, balance their entire body shape, and make beautiful outer garment line. Brassiere functions are to prevent jiggle of breasts, make a good body line, and cover the nipples. For the grader school students, they are wearing brassiere to make a good balanced body and as their breasts developed, they are wearing brassiere for beautiful body shape not just to cover up their breasts. 3. In regard to brassiere cup size recognition, as students have higher grade at school, they have better recognition abouxt their cup size. As they are better aware of their cup size, they have better satisfaction with their cup size. Therefore, choosing the right size of brassiere for their bust is very important. 4. Girl students' brassiere preference shows that 317 students (56.9%) prefer white for brassiere colors, following pink and flesh color. Their most preferred brassiere material is cotton (354 people, 63.6%) because cotton is not sensitive even for weak skin. For brassiere style, 273 students (49%) prefer round style, following spots and mold. Their most preferred brassiere style is stake. In addition, brassiere should not press their breasts because their breasts are developing during puberty period.
In this paper, we propose method of correlation coefficients between sensors by statistical analysis that selects optimal sensors in odor recognition system of selective multi-sensors. The proposed sensor decision method obtains odor data from Metal Oxide Semiconductor(MOS) sensor array and then, we decide optimal sensors based on correlation of obtained odors. First of all, we select total number of 16 sensors eliminated sensor of low response and low reaction rate response among similar sensors. We make up DB using 16 sensors from input odor and we select sensor of low correlation after calculated correlation coefficient of each sensor. Selected sensors eliminate similar sensors' response therefore proposed method are able to decide optimal sensors. We applied to floral scent recognition for performance evaluation of proposed sensors decision method. As a result, application of proposed method with floral scent recognition using correlation coefficient obtained recognition rate of 95.67% case of using 16 sensors while applied floral scent recognition system of proposed sensor decision method confirmed recognition rate of 94.67% using six sensors and 96% using only 8 sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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