76059 research outputs found
Sort by
Speckle Noise Removal in Synthetic Aperture Radar Image using Generative Adversarial Network
������ ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ��������������������� ��������������� ������������ ������. ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ������ ������ ������ ��������� ������ ��������������� ��������������� ��������� ������������ ������. ������ Synthetic Aperture Radar (SAR) ��������� ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ������ ��� ������ ������������ ��������� ������ ������������. ��������� SAR ������ ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ������ ���, ������ ��������� ������ ������������ ������. ��������� ��������� SAR ��������� ������ ������������������ ��������� ������������������ ��������� ��������������� ��������� ������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ���������������������.
������ ������ ������ ��������������� ������ ��� ������ ������������ ������������ ��� ���������, ������ ��������� ������������ ������ ������ ��������� ��� ������ ��������� ������������ ������ ������ ��������� ��������� ��� ������. ��������� ������������ ������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������������� ��������������� ������ ������ ������������ ��������� ��������������� ������������, ������������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ������������������ ���������, ��������� ������������������ ��������������������� ��������� ������. ������ ��������� ������������ ��������� ��� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ���������, ��������� ��������� ������������ ������ ������������ ������ ������ ��������� ������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ������. ������ ��������� ������������ ��������������� ������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������ ������ ������������ ��������� ���������. ��������� ������������ ��� ������������ ��������� ��������� ������ ��������������� ������ ��������� ��������� ��������� ������.
��� ��������������� ��������� ������ ��� ���������(Convolutional Neural Network) ��������� ��� ������ ������ ������ ��������� ��������� ������ ���������(Generative Adversarial impracticalNetwork) ��������� ������������ ������ ������ ������ ��������� ��������� ������ ��������� ��������������� ��������������� ������������. ��� ��������� ��������� ������ ��� ��������� ������������ ������ ������ ������ ������������ ��������������� ������������ ������������, ������ ��������������� ��������� MSE (Mean Square Error)��� ������������ ������ ������ structural similarity index (SSIM)��� ��������������� ������������������ ������ ������������ ��������� ���������. ������������ ��������������� ��������������� ��������� SAR ��������� ������ SAR ������ ��������� ������ ������ ������, ��������� ������ ��������� ������������, ������������ ������ ������( homogeneous region) ������������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������������� ��������� ���������.Maste
A Study on Cosmetic Brand Naming in Chinese
��� ��������� ��������� ������ ������������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ���������.
������ ��������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ��� ��������� ������������������ ��������� ��������� ������������ ������, ������, ������ ��� ��������������� ������������ ������ ���������������. ������ ������ ������ ��������������� ������������ ������ ��� ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ���������.
��� ��������� ��������������� ��� ������ ��������������� ������������ ��������������� ������������ ��������� ��������� ��� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������������.Maste
The Effect of Service Quality on Customer Satisfaction by the Golf Club Usage Pattern
��� ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ��������������� ������ ��������� ��������� ������������ ��������� ��������� ������ �������������������� ��������������� ������ ������������ ������������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������������� ������ ������������ ��� ��������� ��������������� ������ ������������ ������ ��������� ������ ��������� ��������������� ������ ������ ������ ��������� ������.
��������������� ������, ������, ������������ ��������� ������������ ������������ ������������ ���������������. ��� ������������ ������ ������������ ������ ������������ ������������ ������ ��� 410��������� ��������������� ������ 371������ ��������������� ���������������. ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ������ 7������, ��������������� 25������, ��������������� 20������������ ��� 52������������ ���������������. ��������������� SPSS 21.0V ��������������� ������������ ���������������, ������������, t-test, ������������������(One-way ANOVA)��� ��������������������� ���������������.
��� ������������ ��������� ��������� ��������� ������. ������, ��������� ��������� ������������, ������, ������, ��������� ������������, ������������, ��������� ��������� ������ ������������������ ������������ ��������� ��������� ������������. ������, ������������������ ������������������ ��������� ��������� ��������� ���������������, ������ ������������������ ��������������� ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ������������.
��� ��������������� ������������ ������������ ������, ������ ������������ ��������� ��������������� ������ ��������� ������������ .������ ��������� ���������������. ������ ������������ ������������ ������ ������������������ ��������� ��������� ������������ ��� ������ ��������� ���������������. ��������� ������������ ������ ������������ ������������ ��������� ������ Amenity������ ������������ SNS ������������ ������ ������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ��������������� ��� ���������. ������ ������������ ������ ��� ��������� ��������� ������������ ��������������������� ������������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������������, ������������ ��������� ������ ������������ ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������������ ��������� ��������������� ��������������� ��� ���������.
��������������� ������, ������������������ ��������� ��������� ��������� ������������������ ������ ������, ��������������� ������ ��������������������� ��������������������� ��������������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������ ��������� ������. ������, ��� ��������������� ��������������� ������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ������������ ������ ��������� ������������������ ������ ��������������� ��������� ������������ ������������ ��������� ��������� ������ ������������ ������ ������ ������ ��������������� ��������� ��������� ������������������.The main purpose of this study is to investigate and analyze the effect of service quality on satisfaction according to the golf course usage type of customers who had experienced using any golf course, and to investigate how the service quality of golf course according to usage type affects satisfaction to suggest marketing strategies for activation according to the usage type of each golf course.
The study subjects were selected as golf course users in Seoul, Gyeonggi, and Chungcheong provinces. The researcher visited these golf courses and distributed questionnaires to 410 customers, 371 of which were used for final analysis. The questionnaire consisted of 52 items, including 7 about the general characteristics of the subjects, 25 about service quality items, and 20 about customer satisfaction.
Data were analyzed by reliability, factor analysis, t-test, one-way ANOVA and multiple regression analysis using SPSS 21.0V program.
The results of this study are as follows. First, there was a significant difference in service quality and satisfaction according to general characteristics such as usage type, gender, age, average annual household income, average scores, and number of rounding. Second, service quality has an effect on customer satisfaction. Especially, tangibility and empathy, which are sub - factors of service quality, are the most important factors.
As a result, the satisfaction of golf courses was low for women, young customers and groups with low average household income. In addition, the cost satisfaction and empathy about service quality in the public system were higher those in the membership system.
Therefore, golf courses should provide amenities to increase the satisfaction of young women, and encourage the use of young customers through SNS activation by exposing discounted time to them. In addition, membership golf courses need to require attention and education from employees to increase empathy by giving their individual attention to non-members. And continuously investing and maintaining the state-of-the-art equipments and facilities, which are part of the facility service of the golf course to improve the tangibility, should be carried out.
As for suggestions, first, the area of the subject selected for the study is limited. Second, because the researcher reminded some golfers of the golf practice area and received the questionnaire, the mistake of recall and space and time are not the same. Third, in this study, the data were collected without distinguishing the members and non-members of the membership golf course in the usage type, but in the follow-up study, it is considered necessary to conduct a follow-up study to compare the satisfaction according to the presence or absence of membership by distinguishing the member and non-member.Maste
An Advanced ACF Detector with the RGMMK Algorithm for Object Detection in Autonomous Vehicles
��������� ��������� ������ ������������ ������������ ���������(Autonomous Vehicle)��� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������������ ��������������� ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ���������������. ��������� ������������ ��������������� Camera, RaDAR(Radio Detection And Ranging), LiDAR(Light Detection And Ranging) ��������� V2X(Vehicle to Everything)��� ������ ��������������� ������. ������ ��������� ������������ ��������������� RaDAR��� ������������ ������������ ������ ������������ ��������� ���������������, ������ ������������ ������ ��������� ��������� LiDAR��� ��������� ������������ ������������ ��������� ���������������, ������������ ��������� ��������� ������������ ������, ������������ ������������������ ��������� ������ ��� ��� ������ ��������� ������. ��������� Camera��� ������ ��������������� ������������ ������. ������������ Camera��� ������ ��������� ��������� ������������������, ��������� ������������ ������������������ ���������(false positive)������, ������������ ��������� ������������ ������, ACF(Aggregated Channel Features) ������������ ������ ��������� ������������ ������(true positive)��� ������������. ��������� ACF ������������ ������ ������������ ��������� ���������������, ������������ ������ ������������ ��������� ������ ������ ��������� ������������.
��� ��������������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������ ��������� ������������ ��������������� ������ RGMMK(Retinex Gaussian Mixture Model with Knn) ��������������� Max Pooling��� ��������� ��������� ACF ������������ ������������. ������ RGMMK ��������������� ������������ ������ ������(Gaussian Mixture Model, GMM), Retinex ������������, K-NN(K-Nearest Neighbor)������ ������������ ������. ������������ ������ ��������� ������ ������ ������������ ������������ ������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������������, Retinex ��������������� ������ ������ ��������� ��������� ��������� ��������� ������ ��������� ��������� ������������ ��������� K-NN��� ������ ������������ ��������� ������ ��������� ������������, ������ ��������� ��������� ��������� ������������ ������������. ������ ��������� Fast Feature Pyramid��� Max Pooling��� ������������, ��������� ������ ������������ ��������������� ������ ������������ ������������ ������������, ��������������� ��������� ������������.
��������� ACF ������������ ��������� ������������ ������ ��� ��������������� Ubuntu 16.04��� ������ ������������ ������ ��������� ������������. ������ ��������� ������ ������ ������ 1��� ������ ������ ��������� ������ ������ ������, ������ ������ 2��� ������ ������ ��������� ������ ������ ������ ��������� ������ ������ 3��� ������ ������ ������������ ������ ������ ��������� ������. ������ ������ 1��� ACF ������������ 216ms������ 359ms ��������� ��������� ACF ������������ 165ms������ 302ms��� ������������. ������ ������ 2��� ACF ������������ ������ 3��������� ������ 5������ ������ ��������� ��������� ��������� ACF ������������ ������ 3��������� ������ 6������ ������������. ��������������� ������ ������ 3��� ACF ������������ 78.57% ��������� ��������� ACF ������������ 82.96%��� ������������. ������ ��������� ������ ��������� ACF ������������ ��������� ��������� ��������� ��� ���������.An autonomous vehicle is a vehicle that judges and controls the situation in the form of a software-oriented form with high-performance computers and artificial intelligence, as well as existing hardware-oriented forms. These autonomous vehicles run autonomously through Camera, RaDAR, LiDAR and V2X. In addition, autonomous vehicle use RaDAR to measure the distance from nearby objects using ultrasonic waves, distance accuracy of radar is not high. LiDAR measure the distance from the object using radio waves. Because black objects do not reflect radio waves and can not be measured from black objects. It is necessary to grasp the object information through the Camera. However, in order to prevent accidents caused by false positives in the algorithm that judges the object by the camera. So, an ACF(Aggregated Channel Features) detector is used to detect the object correctly(true positive). Nevertheless, since the ACF detector computes the characteristics of all the objects, the computation efficiency is wasted by computing the non-critical objects.
����In this paper, we propose an Advanced ACF detector with RGMMK algorithm and Max Pooling to shorten the time to calculate object features with high object detection accuracy. First, the RGMMK algorithm consists of a GMM(Gaussian Mixture Model), a Retinex algorithm, and a K-NN(K-Nearest Neighbor). We apply the selected sliding window technique to calculate only the selection area through the GMM, convert the brightness of the backlight and low-light areas to the brightness of the middle area through the Retinex algorithm, and then use the K-NN to calculate the brightness Only the brightness of the backlight region and the low-illuminance region is predicted. In addition, Max Pooling is added to the existing Fast Feature Pyramid to reduce the size of the frame and to extract additional features to improve object detection accuracy.
����In order to verify the performance of the Advanced ACF detector, we compared the performance on the Ubuntu 16.04 operating system. For performance evaluation, evaluation method 1 compares performance according to object detection time, evaluation method 2 compares performance according to object detection number, and evaluation method 3 compares performance according to object detection accuracy. Evaluation method 1 requires the ACF detector of 216 ms to 359 ms, and the Advanced ACF detector of 165 ms to 302 ms. Evaluation method 2 detected the ACF detector from a minimum of three to a maximum of five, and the Advanced ACF detector detected at least three to six persons. Finally, in the evaluation method 3, the ACF detector is 78.57% and the Advanced ACF detector is 82.96%. Performance comparison showed improved performance of the Advanced ACF detector.Maste
A Tool for Collecting and Classifying Information Spreading over Social Networks
������ ������������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ������ ��� ��������� ��������� ��������������� ��������� ������������ ��� ������. ��������� ������ ������������ ������������ ��������� ��������������� ��������� ��������������� ������, ��������� ������ ������ ��� ������ ������ ��������� ��������������� ��������� ������������������. ��� ��������������� ������ ��������������������� ������������ ������, ������ ������ ������ ������ ��� ��������� ��� ������ ������ ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ��������������� ������. ��������� ��������� ������������ 14,614������ ��������� ������������ ��������������� 4,969������ ������ ������ ������������ ��������� ������������ ���������������. ��������� ������ ��������� ������������������ ������������ ������ ��� ������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ���������������. ������ ������ ������������ ��������� ������ ������ ������ ��������� ������������.The information on SNS is spreading rapidly through sharing, so users using SNS can be exposed to a lot of news in a short time. Because of this feature of SNS, some companies use viral marketing to sell their products and people are forming public opinion by spreading misinformation. This thesis suggests a tool that collects and classifies abusing information spreading on SNS, especially unfounded slander and aversion or false news. Using the tool we developed, 14,614 Twitter IDs and 4,969 probably-abusing Twitter messages are collected. We evaluated the performance of the tool and found that the tool is very efficient to classify and collect data. Based on the result of the experience, it is expected that this tool is highly effective in reducing the cost for collecting SNS messages.Maste
Efficient time multiplexed access mechanism for low power 3D-IC testing
New technologies such as Big Data, AI and Internet-of-Things (IoT) are attracting attention. The interest and demand for semiconductor chips required for these technologies are also exploding. The market is demanding not only small but also high-performance semiconductor chips that provide various functions. In order to achieve small size as well as high performance, a method of increasing the degree of integration in a circuit using a microprocessor has been used. However, semiconductor microprocessing has reached its physical and cost limits. As a result, 3D-IC technology that stacks existing chips is emerging as an alternative to semiconductor microprocessing. 3D-ICs provide high capacity and performance, but their yield losses are high in the manufacturing process. The resulting yield test requires high power consumption, and the power consumption of the test is closely related to the test time. Since the test time in the semiconductor manufacturing process is directly related to the manufacturing cost, it is important to reduce the test time of the semiconductor chip.
��In this thesis, I present two methods for reducing the test cost of a 3D-IC. First, reconfigurable IEEE std. 1687 SIB structure eliminates unnecessary internal test circuitry from the test path while reducing test power consumption. Second, the temperature of the stacked die can be controlled by using TDM clock divider and clock controller. This method can prevent circuit damage by high temperature in testing and is also compatible with SIB structure. TDM clock divider and clock controller circuits are designed and simulated to verify the proposed method, which can reduce test power consumption and prevent damage to stacked die by heat.Maste
Dynamics of persistent organic pollutants (POPs) in finless porpoises (Neophocaena asiaeorientalis): Accumulation, tissue-specific distribution, and maternal transfer
Marine mammals accumulate a high level of organic contaminants, such as persistent organic pollutants (POPs), due to their high trophic level, large lipid contents, and low metabolic capacity. However, POPs are known to be toxic, which can ultimately adversely affect the population of marine mammals. In this study, the accumulation, tissue distribution, and maternal (placental) transfer of various POPs, including PCBs, OCPs (DDTs, CHLs, HCHs, and HCB), PBDEs, and PFASs, were analyzed in numerous organs and tissues of finless porpoises (Neophocaena asiaeorientalis) from Korean coastal waters. This is the first study to examine the time trends, tissue-specific distribution, and placental transfer of emerging PFASs (FOSA and F-53B) in marine mammals. DDTs followed by PCBs were still found at the highest concentration compared to other chemicals in the blubber of finless porpoises from 2015, suggesting the strong persistence of those chemicals after their long-term regulation. Among the PFASs, the concentration of PFOS was the highest in the liver, and long chain carboxylates (PFUnDA and PFTrDA) were dominantly present. In particular, the concentration of F-53B was the third highest followed by PFOS and PFUnDA, which indicates its historical and/or current use in Korea and its bioaccumulative properties. Depending on the age and sex of the specimens, lipophilic POPs increased with age and decreased after gestation and lactation, while PFASs showed the highest concentration in younger specimens. This result might be derived from matrix differences where blubber functions as a final storage site, while the liver reflects more current contamination. Approximately 15%, 23%, and 15% of the finless porpoises exceeded the toxicological criteria for PCBs, DDTs, and PFOS, respectively. The POPs in finless porpoises during 2002/03���2015 showed a decreasing trend of PCBs, OCPs, and PBDEs from 2003 to 2010, and the concentrations of PCBs, DDTs, HCHs, CHLs, and PBDEs subsequently plateaued. The concentration of PFASs, including F-53B, during 2002/03���2010, showed an increasing trend, whereas FOSA did not show any trend. After 2010, the concentration of FOSA and sulfonates decreased, while carboxylates and F-53B increased, which is consistent with the local and global regulation history. In the organs and tissues of the finless porpoises, PCBs, OCPs, and PBDEs mostly accumulated in the lipid-rich tissues of the blubber and melon. In the immature specimens and mature males, the blubber and melon showed similar concentrations of PCBs and PBDEs, whereas their concentrations were higher in melon than blubber tissue in mature females. This is because the lipids in blubber are excreted before those in the melon during gestation and lactation. PFASs mostly accumulated in the liver, kidneys, and gonads due to their protein binding properties. The partitioning ratios of kidney to liver and gonad to liver showed that PFOS, PFUnDA, and F-53B tended to remain in the liver. The body burden of POPs showed that over 90% of the PCBs, OCPs, and PBDEs were in the blubber, whereas PFASs were primarily found in the liver and muscles. Among four mother���fetus pairs, the concentration of PFASs was higher in the fetuses than in the mothers, which indicates that PFASs can be transferred to the fetus. The maternal concentration of PFASs was highly associated with parity, and fetus exposure was affected by gestational age. The umbilical cord to placenta ratio showed a high transport efficiency of long-chain carboxylates. Among the carboxylates, the velocity of placental transport was different depending on the carbon chain length. The total placental transfer ratios for PFASs, FOSA, and F-53B were 58%, 2.7%, and 74%, respectively, which implies that fetuses are exposed to PFASs to a greater extent than lipophilic POPs during pregnancy. Considering the higher accumulation and placental transfer of POPs, continuous regulation and management is needed to conserve populations of marine mammals.Docto
������ ��� ������ ������������ ������������ ������������ ������������ ������������ ��������� ��������� ��������� ������ ������
This study examined the influence of aerosols in summer and winter using the observational and reanalysis dataset, and model experiments of GRIMs-CCM. We performed three experiments using the GRIMs-CCM - (1) CONTROL-run, which includes both time-varying aerosol emission and SST, (2) SST-run, which includes only SST variation, and (3) AERO-run, which includes fixed climatological SST and time-varying aerosol emission.
We first estimate the influence of aerosols in a pre-monsoon season on post-monsoon season precipitation in East Asia for 2000-2017 using the satellite observational dataset and reanalysis dataset from ERA-interim. We found that the aerosol concentration in AMJ might influence on precipitation in JA by slightly enhancement of NPH which transports moisture into East Asia. To confirm the effect of only the aerosol, we used the AERO-run and conduct a similar analysis for 1979-2010. We obtained the expanding of NPH which is similar to the observation result.Maste
The Effect of Sustainable Living Product Design Factors on Product Design Attributes and Consumer Purchasing Behavior
������ 18������ ������������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������, ������ ��������� ������, ��������� ��������� ������ ������������������, ���������������������������� ��������� ������ ������ ��������������� ������������������ ��������� ��������� ��������������� ��������� ��������������� ��������� ������������ ���������������. ������ ������������ ������ ������������ ������������ ��������������� ������������, ������������ ������������ ������ ������������ ��������������� ������������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ���������������. ������ ������ ������ ��������� 1������ ������ ��������� ������������ ������ ��������� ��������������� ��������� ��������������� ������������������ ������ ��������� ������ ������������ ������������������ ������ ��������� ��������� ������ ������. ������ ������������������������ ��������� ��������� ������������ ������������ ���������, ���������, ��������� ��������� ��������� ������������ ������������ ������(Needs)��� ������������ ��� ��� ������ ��������������� ������������������������ ��������� ��������� ������ ������.
������������ ��� ��������� ��������������� ��������������������� ��������� ������������������������ ��������� ��������������� ��������� ��������������� ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������������ ��������� ������ ��������������� ��������������������� ������������ ��������������� ���������. ������ ��������������� ������������������������ ������ ��� ��������� ���������������, ��������� ������ ������ ��������� ��������������� ��������� ��������� ��������� ��������� ������.Maste
A Study of jewelry Based on the Characteristic of Collage
��� ��������������� ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ���������
��������� ������������ ��������� ��������� ������ ��������� ������������ ��������� ������. ������������
������������ ������ ������ ��������� ������ ������������ ��������� ���, ������������ ��������� ������
������ ������ ������ ��������� ������ ������ ������ ��������������� ������ ������, ��������������� ���
��������� ��������� ��������� ��������� ������ ������ ������ ��������� ������������ ������������ ������
��� ��������������� ������������ ������ ��������� ��������� ���������.
������������ ��������� ������������ ��������� ������������ ��������������� ������ ������������. ���
������������������ ������������ ������������ ��������� ��� ��������� ������ ������������ ��������� ���
������ ��� ��������� ������������, ��������� ��������� ��������� ������������ ��������������� ���������
������ ��������� ������������ ��������� ��������� ���������������. ������ ������������������ ���������
��� ������ ��� ������������ ������ ��� ��������� ��������� ��������������� ��������� ���������.
��������� ������ ��������� ��������� ������������ ��������� ������������ ��������� ������ ���������
������������ ��������� ������������ ��������� ��������� ������ ������������ ������ ������������ ������
������ ��������� ������������ ��������� ��������� ��������� ��������������� ������������ ������ ������
������ ��������������� ������.
��������� ������ ��������� ������������ ������������ ��������� ������������ ��������� ������ ������
��������� ������ ������������ ��������� ������ ������������ ��������� ��������������� ��������� ������
���������������. ������ ��� ��������� ��������� ������ ������������ ��������������� ������������ ������
��������� ��������� ������������ ������������ ��������������� ������������ ��� ������ ��������� ������
��������� ������������ ������������ ��������� ������ ������ ��� ���������.
������������ ������������ ��� ������ ������������ ������������, ������ ������������ ��������� ������
��� ��������� ������������ ������������ ��������� ������������ ��������������� ��������� ��������� ���
������ ���������������.Maste