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Disease Detection Algorithm Based on Image Processing of Crops Leaf
박정현,이성근,고진광,Park, Jeong-Hyeon,Lee, Sung-Keun,Koh, Jin-Gwang Korea Bigdata Society 2016 한국빅데이터학회 학회지 Vol.1 No.1
최근 IT 기술을 활용하여 농작물의 병충해 조기 진단에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 카메라 센서를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 조기에 감지할 수 있는 이미지 프로세싱 기법에 대해 논한다. 본 논문은 개선된 K 평균 클러스터링 방법을 활용하여 잎사귀 질병 감염 여부를 진단하는 알고리즘을 제안한다. 잎사귀 감염 분류 실험을 통해, 제안한 알고리즘이 정성적인 평가에서 더 좋은 성능을 나타낸 것으로 분석되었다. Many Studies have been actively conducted on the early diagnosis of the crop pest utilizing IT technology. The purpose of the paper is to discuss on the image processing method capable of detecting the crop leaf pest prematurely by analyzing the image of the leaf received from the camera sensor. This paper proposes an algorithm of diagnosing leaf infection by utilizing an improved K means clustering method. Leaf infection grouping test showed that the proposed algorithm illustrated a better performance in the qualitative evaluation.
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Assessing the Relationship between MBTI User Personality and Smartphone Usage
라저스리 소카세인,김경백,Rajashree, Sokasane S.,Kim, Kyungbaek Korea Bigdata Society 2016 한국빅데이터학회 학회지 Vol.1 No.1
최근 스마트폰 사용 형태의 도움을 받아 사용자 특성을 예측하는 것은 매우 흥미롭고 주의를 사로잡는 연주 주제이다. 현재 몇몇 연구들은 사용자의 특성을 예측하기 위해 전화 사용 기록, 문자 메시지 사용 기록, 소셜 네트워크 서비스 사용 기록 등을 이용하고 있다. 이 논문에서, 우리는 MBTI 사용자 특성과 스마트폰 사용로그 간의 관계를 평가한다. 이를 위해, 스마트폰 사용 기록에서 부터 몇몇 특징들을 추출하고 이를 Naive Bayes와 SVM등의 분류기에 적용하여 사용자의 특성을 구분하였다. 사용자 특성 분석 결과의 분석을 통해 facebook사용 기록이 외향적인 사람과 내향적인 사람을 가장 잘 구분하는 것을 알 수 있었고, SVM 분류기가 Naive Bayes보다 사용자의 특성을 잘 예측하는 것을 확인하였다. Recently, predicting personality with the help of smartphone usage becomes very interesting and attention grabbing topic in the field of research. At present there are some approaches towards detecting a user's personality which uses the smartphones usage data, such as call detail records (CDRs), the usage of short message services (SMSs) and the usage of social networking services application. In this paper, we focus on the assessing the correlation between MBTI based user personality and the smartphone usage data. We used $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes and SVM classifier for classifying user personalities by extracting some features from smartphone usage data. From analysis it is observed that, among all extracted features facebook usage log working as the best feature for classification of introverts and extraverts; and SVM classifier works well as compared to $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes.
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