The Maritime Domain Awareness system is a component that is necessary to enhance the awareness of all situations occurring at sea in relation to security, safety, economy, and the environment. To establish a marine situation recognition system that is currently being introduced in major maritime countries after approval by the International Maritime Organization's Maritime Safety Committee in 2010, operational measures should be established. For the purpose of establishing a technological foundation for the efficient construction of a Korean maritime situation recognition system, this study analyzed the status of each system (RADAR, VHF, and V-PASS, etc.) and proposed the application of data and communication standards.
The purpose of this study was to test the reliability and validity of the SART(Situation Awareness Rating Technique) tool to measure the situational awareness of patients with acute coronary syndrome. The translated SART was tested on 118 hospitalized patients with acute coronary syndrome to verify the reliability and validity of the tool. The analysis was conducted with Cronbach's alpha, exploratory & confirmatory factor analysis. Study findings found that the tool's reliability and model fit index improved when the two problematic items, namely, Situation Awareness 1 (Instability of Situation) and Situation Awareness 7 (Spare Mental Capacity) were removed. According to the results, the revised K-SART is deemed to be an appropriate method for assessing the degree of situational awareness of patients with acute coronary syndrome in decision making about treatment-seeking.
본 연구의 목적은 아동성폭력의 정의에 대한 한국간호사들의 인식의 특성을 알아보는 것이다. 보다 구체적으로, 양호교사와 병원간호사 간의 인식의 일치정도를 밝히고, 간호사들이 아동성폭력의 심각도를 판단함에 있어, 아동성폭력과 관련된 다양한 변수들의 상대적 중요성을 규명하는데 초점을 두고 있다. 이를 위하여 503명의 병원 간호사와 526명의 양호교사를 대상으로 한 vignette디자인 설문조사를 실시하였다. 아동성폭력 상황을 구성하는 일곱 개의 변수 (성폭력 행위 성폭력 빈도, 피해자의 연령, 피해자의 저항, 가해자의 연령, 가해자와 피해자의 교차성별, 가해자와 피해자의 관계)의 조합을 통해 64개의 vignettes를 만들었는데, 이는 1/4 factorial 디자인의 결과이다. 각 설문 대상자에 대해 64개의 vignettes가운데 16개의 vignettes를 무작위로 추출하고, 그 vignettes에 나타난 각 성폭력상황들의 심각 정도를 표시하도록 하였다. 연구결과에서 양호교사와 병원간호사는 아동성폭력의 심각도 인식에 있어 일치를 나타냈다. 각 상황변수들이 미치는 영향에 있어서는 양호교사와 병원간호사 간에 다소 차이를 보였으나, 성폭력 상황을 정의함에 있어서는 근본적인 인식에 일치를 보였다 두 집단 모두에서 성폭력행위 피해자의 저항, 가해자와 피해자의 교차성별, 성폭력 빈도, 가해자의 연령이 아동성폭력 인식에 영향하는 주요 요인으로 나타났다 한편, 가해자와 피해자의 관계는 주요 영향요인이 아닌 것으로 나타났다. 피해자의 연령은 양호교사 집단에서는 어느 정도 영향을 미치는 변수로, 병원간호사 집단에서는 별다른 영향이 없는 변수로 분석되었다. 결론적으로, 양호교사와 병원간호사는 잠재되어 있는 아동성폭력의 심각도에 대해 동일하게 판단한다. 본 연구결과는 법적, 전문가적 의미에서 아동성폭력 신고자로서의 의무를 지닌 한국간호사들의 아동성폭력에 대한 인식일치가, 그 역할 수행에 도움이 될 수 있음을 시사한다.
Development of various sensors attached to mobile and wearable devices has led to increasing recognition of current context-based service to the user. In this study, we proposed a probabilistic model for recognizing user's food intake context, which can occur in a great variety of contexts. The model uses low-level sensor data from mobile and wrist-wearable devices that can be widely available in daily life. To cope with innate complexity and fuzziness in high-level activities like food intake, a context model represents the relevant contexts systematically based on 4 components of activity theory and 5 W's, and tree-structured Bayesian network recognizes the probabilistic state. To verify the proposed method, we collected 383 minutes of data from 4 people in a week and found that the proposed method outperforms the conventional machine learning methods in accuracy (93.21%). Also, we conducted a scenario-based test and investigated the effect contribution of individual components for recognition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.523-528
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2015
This paper proposes an algorithm for risk situation recognition using facial expression. The proposed method recognitions the surprise and fear expression among human's various emotional expression for recognizing risk situation. The proposed method firstly extracts the facial region from input, detects eye region and lip region from the extracted face. And then, the method applies Uniform LBP to each region, discriminates facial expression, and recognizes risk situation. The proposed method is evaluated for Cohn-Kanade database image to recognize facial expression. The DB has 6 kinds of facial expressions of human being that are basic facial expressions such as smile, sadness, surprise, anger, disgust, and fear expression. The proposed method produces good results of facial expression and discriminates risk situation well.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.4
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pp.737-743
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2017
The intelligent life-log system proposed in this paper is intended to identify and record a myriad of everyday life information as to the occurrence of various events based on when, where, with whom, what and how, that is, a wide variety of contextual information involving person, scene, ages, emotion, relation, state, location, moving route, etc. with a unique tag on each piece of such information and to allow users to get a quick and easy access to such information. Context awareness generates and classifies information on a tag unit basis using the auto-tagging technology and biometrics recognition technology and builds a situation information database. In this paper, we developed an active modeling method and an application that recognizes expressionless and smile expressions using lip lines to automatically record emotion information.
Currently, most context-aware services are built by developers. Some researchers argued that services should be defined by end users, who understand their own needs best. We view that the significance of enabling the user to define his/her personalized services will multiply as our living spaces grow smarter. This paper introduces a novel method called CASPER, which is capable of deriving personalized services from the log of user's activities of daily living. CASPER can generate useful services that even the user may not perceive, mining causality of events in the log. We present the algorithm of CASPER in detail and discuss the result of an experiment which we conducted as a proof of concept.
The context-awareness is one of the core technologies in ubiquitous computing environment. In this research, we incorporated the capability of context-awareness in a case-based music recommendation system. Our proposed system consists of Intention Module and Recommendation Module. The Intention Module infers whether a user wants to listen to the music or not from the environmental context information. Then, the Recommendation Module selects songs from the songs that are listened by similar users in similar context, and recommends them to the user. The results showed that our proposed system outperformed the traditional case-based music recommendation system in accuracy by about 9% point.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.222-225
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2010
휴대전화는 다양한 기술들이 융합되고 유비쿼터스 환경과 결합되면서 진화하고 있다. 이런 모바일 환경으로 인해 사용자의 상황을 인식하는 상황인식 기반 서비스들의 수요가 증가하고 있으며 사용자들은 그 상황을 실시간으로 공유하고 보기를 원한다. 따라서 본 연구에서는 모바일 사용자의 주변 상황을 인지하고 그 상황 정보를 공유할 수 있는 컨텍스트폰 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 안드로이드 플랫폼을 기반으로 하여 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하며 사용자간 자동 상황 공유 메커니즘을 지원한다. 또한 사용자 연락처의 상황 수집과 컨텍스트폰 플랫폼간 논리적인 연결을 위해 컨텍스트 서버를 구축하였으며 서버는 사용자간 동시다발적으로 발생하는 상황정보를 저장하고 사용자간 상황 정보를 전달해 준다. 또한 플랫폼이 수집하는 상황정보를 시각적으로 표현하기 위해서 컨텍스트 뷰어 어플리케이션을 구현하였으며 모바일 스크린에 시각화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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