Objectives : This research aims to investigate the consumer's interest in the Korean Medicine (KM) industry by using Google-trends and Naver-Data lab. A quick and uncomplicated way for those who are already involved with KM industry but do not have expertise in utilizing Big-data searches, is introduced. Methods : 'Direct keyword' was set by FGI (Focus Group Interview) and 'Detailed keyword' was set by using relevant word search and autocomplete search functions in the search engine. By inquiring Naver-Data lab, keyword search volumes are compared by age and sex, date range, and originating region of the researcher. It is possible to determine whether the data is reliable or authentic through examining the associated query. Selected direct keywords used through FGI (Focus Group Interview) were 'Acupuncture', 'Herbal Medicine', 'Cupping', 'Musculoskeletal Disease', 'Diet', and 'Stemina'. Based on these keywords, the following results were derived from the keyword analysis. Results : From August 2016, there was a noticeable surge of interest in men's 'Cupping'. The search for 'Diet' increased in the second quarter of 2016 from all ages. The search volume of 'Stemna' for individuals in their 20s is higher than that of those in their 30s or 40s'. Researchers from the region of Chungcheongbuk-do had a higher level of interest in analgesics and less interest in Korean Medicine. There is a greater interest in the KM market from European countries and America, than from Korea, China, and other Asian countries. Discussion : Despite the limitations of the research, it is meaningful to introduce a quick and easy data search method to compare information by age, sex, and region. Conclusion : The future of research into Korea Medicine and this market is confirmed by our data results which indicate interest from Europe, the United States, and other western countries, but less interest from Korea, China and other Asian countries.
다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.
In this paper, a hybridization of Evolutionary Strategy (ES) and a Two-Phase Neural Network(TPNN) is applied to the optimal environmental and economic operation. As the evolutionary computation, ES is to search for the global optimum based on natural selection and genetics but it shows a defect of reducing the convergence rate in the latter part of search, and often does not search the exact solution. Also, neural network theory as a local search technique can be used to search a more exact solution. But it also has the defect that a solution frequently sticks to the local region. So, new algorithm is presented as hybrid methods by combining merits of two methods. The hybrid algorithm has been tested on Emission Constrained Economic Dispatch (ECED) problem and Weighted Emission Economic Dispatch (WEED) problem for optimal environmental and economic operation. The result indicated that the hybrid approach can outperform the other computational efficiency and accuracy.
In this work, Cell search which is one of the important abilities of W-CDMA system in Reyleigh s fading channel is studied by using Cell Searcher of asynchronous IMT-2000 system(3GPP) and Cell - search simulation. For the methods of cell search to optimize codes, three stages are considered: 1) slot synchronization, 2) frame synchronization, and 3) scrambling code identification. It is found that key system parameters such as Primary Synchronization Channel (P-SCH), Secondary L Synchronization Channel(S-SCH), and Common Pilot Channel (CPCH) loading factor are optimized. It is noted that the smaller Optimal threshold value, the larger SNR of the received singnal. Therefore, It is important that the optimal threshold value is selected in the region of SNR
This study attempts to explore and explain major socieconomic factors which determine the extent of rural consumers' external search behavior in cases of two product categories: electric appliances and clothing. For the purpose of this study, interviews were conducted with 201 home managers in four rural towns(Hwasun, Haenam, Naju, and Bulkyo) of South Cholla Province. On the whole, the hypotheses that socioeconomic status, age and the characteristics of region of rural consumers make significant differences in their shopping motivation and the extent of external search are generally supported in case of clothing. No substantial differences are found in case of electric appliances. This study suggests that the effective purchasing system and the providing of informative consumer information would be needed to rural consumers for their extensive search. It also suggests that psychological aspects and situational variables in addition to socioeconomic aspects presumably contribute to our understanding of search behavior.
As gas chromatography/infrared spectrometry (GC/IR) becomes routinely avaliable, methods must be developed to deal with the large amount of data produced. We demonstrate computer methods that quickly search through a large data file, locating thos e spectra that display a spectral feature of interest. Based on a modified library search routine, these selective data reduction methods retrieve all or nearly all of the compounds of interest, while rejecting the vast majority of unrelated compounds. To overcome the shifting problem of IR spectra, a search method of moving the average pattern was designed. In this moving pattern search, the average pattern of a particular functional group was not held stationary, but was allowed to be moved a little bit right and left.
Recently, Photo editing softwares such as digital cameras, Paintshop Pro, and Photoshop digital can create counterfeit images easily. Various techniques for detection of tamper images or forgery images have been proposed in the literature. A form of digital forgery is copy-move image forgery. Copy-move is one of the forgeries and is used wherever you need to cover a part of the image to add or remove information. Copy-move image forgery refers to copying a specific area of an image itself and pasting it into another area of the same image. The purpose of copy-move image forgery detection is to detect the same or very similar region image within the original image. In this paper, we proposed fast detection of forgery image using four step search based on discrete cosine transform and a four step search algorithm using discrete cosine transform (FSSDCT). The computational complexity of our algorithm reduced 34.23 % than conventional DCT three step search algorithm (DCTTSS).
2017년 기준, 데스크탑과 모바일 영역에서 90% 이상의 압도적인 점유율을 보이는 검색엔진은 Google로써, 대다수의 사람들은 Google 이 검색하는 영역이 웹의 전체라고 생각할 것이다. 그러나 웹 연구 결과에 의하면 전체 웹 데이터의 불과 10% 만이 Google에 의해 검색가능하다고 한다. 대부분의 영역은 딥 웹이라고 불리며 Google 과는 다른 종류의 검색엔진들에 의해 검색된다. 해당 엔진들은 자신만의 딥 웹 데이터베이스를 구축 후 특화된 알고리즘을 사용하여 높은 정확성과 전문성의 검색결과를 제공한다. 현재 사용되고 있는 검색엔진들 중, 전체 웹 영역을 검색하는 엔진은 존재하지 않는다. 광범위에 걸쳐 그리고 유효하면서 정확 신속한 검색을 수행하기 위한 최적의 방법은 Google 같은 일반적인 검색엔진과 딥 웹 검색엔진들을 동시에 적용하여 결과를 도출하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 검색엔진을 하이브리드검색엔진이라 명하고 기존 검색엔진들에 비해 갖는 차이점 및 특징에 대해 살펴본 후 개괄적인 프레임을 제시한다.
지역마다 성별, 연령별, 교육수준별 인적자본의 구조가 서로 상이하기 때문에 지역의 노동공급은 차이를 보인다. 또한 지역마다 산업구조와 인구학적 구조의 특성이 다르기 때문에 지역의 노동수요 또한 차이를 지닌다. 비수도권, 특히 산업구조가 취약한 호남권과 강원권, 제주권은 경기변동에 따라 구직자(노동공급)와 구인자(노동수요), 취업자 수의 변화가 많았다. 수도권은 구직자의 증가와 구인자의 감소에도 불구하고 취업조건과 고용조건의 일치로 취업률은 증가하였다. 이에 반해 비수도권, 특히 영남권과 호남권은 구직자의 감소와 구인자의 증가에도 불구하고 두 조건의 불일치로 취업률은 오히려 감소하였다. 서울권은 모든 인구집단에서 취업률이 높았으며 경인권과 영남권은 고졸자의 취업기회는 많았으나 취업률은 저조하였다. 서울권은 모든 직종에서 취업률이 높았으며 경인권과 영남권은 취업기회가 많은 기능직에서 취업조건과 고용조건의 불일치로 취업률은 낮았다. 그리고 취업기반이 취약한 강원권과 호남권, 제주권은 모든 인구집단과 직종에서 취업기회 및 취업률이 저조하였다.
공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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