Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.940-941
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2014
국내 MPI 시스템의 도입을 위하여 한글성명에 대한 유사도 비교 알고리즘이 필요하다. 기존의 영문성명 비교 알고리즘의 경우 조합형 글자를 지원하지 않기 때문에 한글에 적용할 경우 좋은 결과를 내지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 한글성명 매칭 알고리즘을 연구하였으며 본 논문에서는 한글 유사도 알고리즘에서 사용되는 여러 가중치의 최적 값을 시뮬레이션을 통해 산정하는 방법에 관하여 연구하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.668-671
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2010
In this paper, we present a novel automatic algorithm for scalp and skull segmentation in T1-weighted head MR images. First, the scalp and skull part are constructed by using intensity threshold. Second, the scalp outer surface is extracted based on an active level set method. Third, the skull inner surface is extracted using a canny edge detection algorithm. Finally, the fast sweeping, tagging and level set methods are applied to reconstruct surfaces from the detected points in three-dimensional space. The results of the new segmentation algorithm on MRI data acquired from eight persons were compared with manual segmented data. The average similarity indices for the scalp and skull segmented regions were equal to 84.42% for the test data.
In LBSNS(Location-based Social Network Service), users can share locations and communicate with others by using check-in data. The check-in data consists of POI name, category, coordinate and address of locations, nickname of users, evaluating grade of locations, related article/photo/video, and etc. If you analyze the check-in data from the location-based social network service in accordance with your situation, you can provide various customized services. Therefore, In this paper, we develop a location recommendation system based on LBSNS that can utilize the check-in data efficiently. This system analyzes the location category of the check-in data, determines the weighted value of it, and finds out the similarity between users by using the Pearson correlation coefficient. Also, it obtains the preference score of recommended locations by using the collaborated filtering algorithm and then, finds out the distance score by applying the Euclidean's algorithm to the recommended locations and the current users' locations. Finally, it recommends appropriate locations by applying the weighted value to the preference score and the distance score. In addition, this paper approved excellence of the proposed system throughout the experiment using real data.
Park, Hye Sun;Kim, Jeong Bin;Um, Myoung-Jin;Kim, Yeonjoo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.8
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pp.685-692
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2016
This study aimed to develop the indicator-based approach to assess water use vulnerability in watersheds and applied to the unit watershed within the Han River watershed. Vulnerability indices were comprised of three sub-components (exposure, sensitivity, adaptive capacity) with respect to water use. The indicators were made up of 16 water use indicators. Then we estimated vulnerability indices using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution approach (TOPSIS). We collected environmental and socio-economic data from national statistics database, and used them for simulated results by the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. For estimating the weighted values for each indicator, expert surveys for subjective weight and data-based Shannon's entropy method for objective weight were utilized. With comparing the vulnerability ranks and analyzing rank correlation between two methods, we evaluated the vulnerabilities for the Han River watershed. For water use, vulnerable watersheds showed high water use and the water leakage ratio. The indices from both weighting methods showed similar spatial distribution in general. Such results suggests that the approach to consider different weighting methods would be important for reliably assessing the water use vulnerability in watersheds.
Groundwater management vulnerability was assessed using TOPSIS (Techniques for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) for 21 administrative districts in Nakdong river basin. Ten indicators were selected for 21 administrative districts in the Nakdong river basin by collecting natural, human, and social data sets. The selected indicators were standardized using rescale method, and each indicator was weighted by considering the questionnaire of expert group. The results of the weights determination survey showed that the annual average groundwater level index was 0.157 and this is the highest value. The annual average precipitation index was 0.154 and the annual groundwater recharge index was 0.152. The lowest weighted index was 0.043 for population density. Finally, the result of assessment of groundwater management vulnerability showed that Sangju-si was the most vulnerable to groundwater management among 21 administrative districts in Nakdong river basin because the annual average precipitation, annual average groundwater recharge, and annual average groundwater use indicators were highly vulnerable. The second and the third vulnerable regions were Yecheon-gun and Haman-gun respectively. The assessment of groundwater management vulnerability for the five major river basins in Korea can be a essential basis for the establishment of groundwater management policy.
This study proposes the framework to select the representative general circulation model (GCM) for climate change projection. The grid-based results of GCMs were transformed to all considered meteorological stations using inverse distance weighted (IDW) method and its results were compared to the observed precipitation. Six quantile mapping methods and random forest method were used to correct the bias between GCM's and the observation data. Thus, the empirical quantile which belongs to non-parameteric transformation method was selected as a best bias correction method by comparing the measures of performance indicators. Then, one of the multi-criteria decision techniques, TOPSIS (Technique for Order of Preference by Ideal Solution), was used to find the representative GCM using the performances of four GCMs after the bias correction using empirical quantile method. As a result, GISS-E2-R was the best and followed by MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, and CCSM4. Because these results are limited several GCMs, different results will be expected if more GCM data considered.
Recently there has arisen concern in both the database community and the graphics society about data retrieval from large motion databases because the high dimensionality of motion data implies high costs. In this circumstance, finding an effective distance measure and an efficient query processing method for such data is a challenging problem. This paper presents an elaborate motion query processing system, SMoFinder (Similar Motion Finder), which incorporates a novel kinematic distance measure and an efficient indexing strategy via adaptive frame segmentation. To this end, we regard human motions as multi-linkage kinematics and propose the weighted Minkowski distance metric. For efficient indexing, we devise a new adaptive segmentation method that chooses representative frames among similar frames and stores chosen frames instead of all frames. For efficient search, we propose a new search method that processes k-nearest neighbors queries over only representative frames. Our experimental results show that the size of motion databases is reduced greatly (${\times}1/25$) but the search capability of SMoFinder is equal to or superior to that of other systems.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.27
no.6
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pp.477-484
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2014
Caldera is a large depression commonly formed by collapse of the ground following explosive eruption of a large body of stored magma. On earth, calderas and caldera complexes range in size from kilometers to tens of kilometers. Historical eruptions associated with caldera collapse have led to huge fatalities in Indonesia as well as left global impacts. This study presents case study on calderas in Indonesia which resembles to Mount Baekdu located at the border of China and North Korea; in the perspectives of similar characteristics, principal hazard, recent symptom of volcanic activity and the threat if eruption occurs in the near future. Calculation by using weighted evaluation matrix for Mount Krakatau, Mount Tambora, Mount Ijen, Tengger Caldera, Mount Rinjani and Ranau Caldera were taken for the selection of a site for future case study.
Chena, Lee;Eun-Gyu, Ha;Yoon Joo, Choi;Kug Jin, Jeon;Sang-Sun, Han
Imaging Science in Dentistry
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v.52
no.4
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pp.393-398
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2022
Purpose: This study proposed a generative adversarial network (GAN) model for T2-weighted image (WI) synthesis from proton density (PD)-WI in a temporomandibular joint(TMJ) magnetic resonance imaging (MRI) protocol. Materials and Methods: From January to November 2019, MRI scans for TMJ were reviewed and 308 imaging sets were collected. For training, 277 pairs of PD- and T2-WI sagittal TMJ images were used. Transfer learning of the pix2pix GAN model was utilized to generate T2-WI from PD-WI. Model performance was evaluated with the structural similarity index map (SSIM) and peak signal-to-noise ratio (PSNR) indices for 31 predicted T2-WI (pT2). The disc position was clinically diagnosed as anterior disc displacement with or without reduction, and joint effusion as present or absent. The true T2-WI-based diagnosis was regarded as the gold standard, to which pT2-based diagnoses were compared using Cohen's ĸ coefficient. Results: The mean SSIM and PSNR values were 0.4781(±0.0522) and 21.30(±1.51) dB, respectively. The pT2 protocol showed almost perfect agreement(ĸ=0.81) with the gold standard for disc position. The number of discordant cases was higher for normal disc position (17%) than for anterior displacement with reduction (2%) or without reduction (10%). The effusion diagnosis also showed almost perfect agreement(ĸ=0.88), with higher concordance for the presence (85%) than for the absence (77%) of effusion. Conclusion: The application of pT2 images for a TMJ MRI protocol useful for diagnosis, although the image quality of pT2 was not fully satisfactory. Further research is expected to enhance pT2 quality.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.9
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pp.1816-1821
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2016
Protein secondary structure is important for the study of protein evolution, structure and function of proteins which play crucial roles in most of biological processes. This paper try to effectively extract protein secondary structure information from the large protein structure database in order to predict the protein secondary structure of a query protein sequence. To find more remote homologous sequences of a query sequence in the protein database, we used PSI-BLAST which can perform gapped iterative searches and use profiles consisting of homologous protein sequences of a query protein. The secondary structures of the homologous sequences are weighed combined to the secondary structure prediction according to their relative degree of similarity to the query sequence. When homologous sequences with a neural network predictor were used, the accuracies were higher than those of current state-of-art techniques, achieving a Q3 accuracy of 92.28% and a Q8 accuracy of 88.79%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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