Contents of water soluble vitamin $B_6$ in a total of 62 agricultural products cultivated in local areas in Korea were analyzed by high performance liquid chromatography with fluorescence detector (HPLC/FLD). To verify the method of vitamin $B_6$ analysis, a quality control chart was formulated with in-house control using a mixture of broccoli and shiitake mushrooms. Among cereals, high content of vitamin $B_6$ measured $234.3{\sim}260.3{\mu}g/100g$ in dried mung bean and soybean. Vitamin $B_6$ content of non-glutinous and glutinous black rice measured $105.0{\mu}g/100g$ and $129.7{\mu}g/100g$, respectively. In vegetables, high content of vitamin $B_6$ were measured in passion fruit ($104.3{\mu}g/100g$), gat ($55.7{\sim}84.3{\mu}g/100g$), gomchwi ($31.3{\sim}88.0{\mu}g/100g$) and garlic ($72.7{\sim}98.3{\mu}g/100g$). Among fruits, gold kiwi 'Zespri' and green kiwi 'Hayward' revealed high vitamin $B_6$ content of $116.3{\mu}g/100g$ and $78.7{\mu}g/100g$, respectively. In persimmons, daebongsi had high vitamin $B_6$ content ($36.0{\sim}72.7{\mu}g/100g$) than bansi and sweet persimmon. Vitamin $B_6$ content in dried jujube and persimmon increased more than $86.7{\mu}g/100g$ compared to fresh materials. Among specialty crops, green tea powder ($64.7{\sim}251.0{\mu}g/100g$) and sansuyu ($172.3{\mu}g/100g$) revealed high content. Of mushrooms, vitamin $B_6$ content of Sparassis crispa ($139.3{\mu}g/100g$) was the highest. Vitamin $B_6$ content information of agricultural products in local areas in Korea collected from this experiment will be used as valuable preliminary data for grasp national nutritional status.
컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.4
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pp.50-57
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2017
In the injection molding process, a core that builds a space for a product is installed at the internal place in the mold and fabricated as the frame of the mold. In this make up, the fabricating partial form of the mold at a pin is a core pin. The core pin is finer because an injection mold produces miniaturization and integration. On the other hand, when the core is manufactured using the existing centerless grinder, it generates vibrations because of the lack of a fixed zig for a micro size workpiece. For this reason, an existing centerless grinder without a micron size fixed zig, makes a defective product due to vibration and deformation. In this study, a compact grinding system that can be installed using an existing centerless grinder was fabricated to make a micro size core pin. Using the compact grinding system, grinding experiment for core pin was carried out. The performance of the system was confirmed by measuring the surface roughness, roundness, and cylindricity.
In this paper, we propose a recognition application of facial expression for laughter theraphy on smartphone. It detects face region by using AdaBoost face detection algorithm from the front camera image of a smartphone. After detecting the face image, it detects the lip region from the detected face image. From the next frame, it doesn't detect the face image but tracks the lip region which were detected in the previous frame by using the three step block matching algorithm. The size of the detected lip image varies according to the distance between camera and user. So, it scales the detected lip image with a fixed size. After that, it minimizes the effect of illumination variation by applying the bilateral symmetry and histogram matching illumination normalization. After that, it computes lip eigen vector by using PCA(Principal Component Analysis) and recognizes laughter expression by using a multilayer perceptron artificial network. The experiment results show that the proposed method could deal with 16.7 frame/s and the proposed illumination normalization method could reduce the variations of illumination better than the existing methods for better recognition performance.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.2
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pp.127-136
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2012
Many research of hand gesture recognition based on vision system have been conducted which enable user operate various electronic devices more easily. 3D position calculation and meaningful gesture classification from similar gestures should be executed to recognize hand gesture accurately. A simple and cost effective method of 3D position calculation and gesture spotting (a task to recognize meaningful gesture from other similar meaningless gestures) is described in this paper. 3D position is achieved by calculation of two cameras relative position through pan/tilt module and a marker regardless with the placed position. Fuzzy garbage model is proposed to provide a variable reference value to decide whether the user gesture is the command gesture or not. The reference is achieved from fuzzy command gesture model and fuzzy garbage model which returns the score that shows the degree of belonging to command gesture and garbage gesture respectively. Two-stage user adaptation is proposed that off-line (batch) adaptation for inter-personal difference and on-line (incremental) adaptation for intra-difference to enhance the performance. Experiment is conducted for 5 different users. The recognition rate of command (discriminate command gesture) is more than 95% when only one command like meaningless gesture exists and more than 85% when the command is mixed with many other similar gestures.
The objective of this paper is to analyze and characterize end-to-end packet statistics after modeling and simulation of WiFi (IEEE 802.11g) and WiMAX (IEEE 802.16e) of a virtual wireless network using OPNET Modeler Wireless Suite. Wireless internal and external network simulators such as Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) module, WinProp: W-LAN/Fixed WiMAX/Mobile WiMAX, and SMI system, are designed to consider data transfer rate based on wireless propagation signal strength. However, we approached our research in a different perspective without support for characteristic of these wireless network simulators. That is, we will discuss the purpose of a visual analysis for these packets, how to receive each point packets (e.g., wireless user, base station or access point, and http server) through end-to-end virtual network modeling based on integrated wired and wireless network without wireless propagation signal strength. Measuring packet statistics is important in QoS metric analysis among wireless network performance metrics. Clear packet statistics is an especially essential metric in guaranteeing QoS for WiMAX users. We have found some interesting results through modeling and simulation for virtual wireless network using OPNET Modeler Wireless Suite. We are also able to analyze multi-view efficiency through experiment/observation result.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.10
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pp.465-472
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2015
We propose a novel plane detection in disparity space and evaluate its performance. Our method simplifies and makes scenes in disparity space easily dealt with by approximating various surfaces as planes. Moreover, the approximated planes can be represented in the same size as in the real world, and can be employed for obstacle detection and camera pose estimation. Using a stereo matching technique, our method first creates a disparity image which consists of binocular disparity values at xy-coordinates in the image. Slants of disparity values are estimated by exploiting a line simplification algorithm which allows our method to reflect global changes against x or y axis. According to pairs of x and y slants, we label the disparity image. 4-connected disparities with the same label are grouped, on which least squared model estimates plane parameters. N plane models with the largest group of disparity values which satisfy their plane parameters are chosen. We quantitatively and qualitatively evaluate our plane detection. The result shows 97.9%와 86.6% of quality in our experiment respectively on cones and cylinders. Proposed method excellently extracts planes from Middlebury and KITTI dataset which are typically used for evaluation of stereo matching algorithms.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.10
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pp.383-392
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2014
The research for coatings is one of the most popular and active research in the polymer industry. For the coatings, electronics industry, medical and optical fields are growing more important. In particular, the trend is the increasing of the technical requirements for the performance and accuracy of the coatings by the development of automotive and electronic parts. In addition, the industry has a need of more intelligent and automated system in the industry is increasing by introduction of the IoT and big data analysis based on the environmental information and the context information. In this paper, we propose an optimization model for the design of experiments based coating formulation data objects using the Internet technologies and big data analytics. In this paper, the coating formulation was calculated based on the best data analysis is based on the experimental design, modify the operator with respect to the error caused based on the coating formulation used in the actual production site data and the corrected result data. Further optimization model to correct the reference value by leveraging big data analysis and Internet of things technology only existing coating formulation is applied as the reference data using a manufacturing environment and context information retrieval in color and quality, the most important factor in maintaining and was derived. Based on data obtained from an experiment and analysis is improving the accuracy of the combination data and making it possible to give a LOT shorter working hours per data. Also the data shortens the production time due to the reduction in the delivery time per treatment and It can contribute to cost reduction or the like defect rate reduced. Further, it is possible to obtain a standard data in the manufacturing process for the various models.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.1
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pp.55-64
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2013
Due to the popularization of digital high-performance capturing equipments and the emergence of powerful image-editing softwares, it is easy for anyone to make a high-quality counterfeit money. However, the probability of detecting a counterfeit money to the general public is extremely low. In this paper, we propose a counterfeit money detection algorithm using a general purpose scanner. This algorithm determines counterfeit money based on the different features in the printing process. After the non-local mean value is used to analyze the noises from each money, we extract statistical features from these noises by calculating a gray level co-occurrence matrix. Then, these features are applied to train and test the support vector machine classifier for identifying either original or counterfeit money. In the experiment, we use total 324 images of original money and counterfeit money. Also, we compare with noise features from previous researches using wiener filter and discrete wavelet transform. The accuracy of the algorithm for identifying counterfeit money was over 94%. Also, the accuracy for identifying the printing source was over 93%. The presented algorithm performs better than previous researches.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.22
no.2
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pp.132-137
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1993
These studies were carried out to investigate the effects of ascorbate and $\alpha$-tocopherol administration on the biochemical parameters of liver function and hydroperoxidation in liver of chronically ethanol-treated rats. Forty healthy Sprague-Dawley (SD) rats weighing about 120g were used for this experiment and divided into the following 5 groups: control group (CON), ethanol control group (ECON), ascorbate treated group (EASC), $\alpha$-tocopherol treated group (ETOC) and ascorbate.$\alpha$-tocopherol mixture treated group(EASC + ETOC). Ethanol was administered orally by 5ml per kg, body weight per day for 8weeks. Antioxidants treated groups were administered orally by 5mg per kg body weight per day in saline solution for 3 weeks. Lipid hydroperoxides were analyzed by using chemiluminescense-high performance liquid chromatography (CL-HPLC) method phosphatidylcholine hydroperoxide value (PCOOH) in liver tissues. Ethanol treatment significantly (p<0.05) resulted in an increase in GPT and GOT activities and liver hydroperoxide values comparing with the untreated control, while administration of $\alpha$-tocopherol and ascorbate+$\alpha$-tocopherol to the chronically ethanol-treated rats significantly (p<0.001) decreased GPT and GOT activities and liver hydroperoxide value. These results indicate that dietary $\alpha$-tocopherol and $\alpha$-tocopherol combined with ascorbate administration may inhibit the formation of liver lipid hydroperoxidation in vivo and were very effective in recovering the liver function in chronically ethanol-treated rats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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