The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.7
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pp.1763-1772
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1996
The conventional training set selection methods for the satellite image classification usually depend on the manual selection using data from the direct measurements of the ground or the ground map. However this task takes much time and cost, and some feature values vary in wide ranges even if they are in the same class. Such feature values can increase the robustness of the neural net but learning time becomes longer. In this paper,we propose anew training set selection algorithm using a rule-based method. By the technique proposed, the SPOT multispectral Imagery is classified in 3 bands, and the pixels which satisfy the rule are employed as the training sets for the neutralist classifier. The experimental results show faster initial convergence and almost the same or better classification accuracy. We also showed an improvement of the classification accuracy by using texture features and NDV1.
Choi, Jongmyung;Lee, Youngho;Kim, Sun Kyung;Moon, Ji Hyun
Journal of Internet of Things and Convergence
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v.7
no.1
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pp.21-25
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2021
Augmented reality systems are widely used in the fields of entertainment, shopping, education, and training, and the augmented reality technology is gradually increasing in importance. When augmented reality technology is used for education or training, it must be possible to represent different virtual objects depending on the work stage even for the same marker. Also, since the training content varies depending on the situation, it is necessary to describe it using a training scenario. In order to solve this problem, we propose a scenario markup language for an augmented reality system that can create training content based on a scenario and connect it with an augmented reality system. The scenario markup language for augmented reality provides functions such as a method for connecting a scene, a marker and a virtual object, a method for grasping the state of equipment or sensor value, and a method for moving a scene according to conditions. The augmented reality scenario markup language can flexibly increase the usefulness and expandability of the augmented reality system usage method and content usage.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.04a
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pp.159-164
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2000
치열한 경영 환경을 돌파하기 위해 제품 생산 기지를 해외에 구축하는 글로벌화가 진행되고 있다. 생산 요소 중 기계나 장비는 쉽게 이전 가능하나, 고참 작업자가 소지하고 있는 경험적 지식은 이전하기 어렵다. 그러나 해외 생산 거점을 조기에 안정화 시키기 위해서는 경험자의 생산 지식이 필수적인 요소이다. 기존에는 이를 위해 국내 생산 전문가의 현지 공장 파견 및 현지의 국내 교육이 이루어졌다. 그러나 이는 한시적인 지원에 불과하며, 좀더 체계적이고 지속적인 지원, 즉 글로벌 지식 네트워크 구축이 요구 되어졌다.본 논문에서는 웹기반의 지식관리 시스템 구축 및 이를 활용한 해외 공장 지식 전이 활동에 대한 소개를 담고 있다. 즉 먼저 노하우 및 경험적 지식을 가지고 있는 국내 공장에 지식 고유 시스템을 구축하고 이를 활성화시켰다. 국내 경험적 지식은 사례 기반 추론을 활용하여 수집 및 활용되었다. 그리고 일정 수준의 지식이 시스템에 축적되었을 때 해외 생산 법인에 훈련 및 문제 해결 활용에 사용하도록 하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.247-256
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2000
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity
Objective : The purpose of this study was to identify the characteristics of a single-subject research study and qualitative levels in which occupational therapy interventions were performed on children with cerebral palsy. Methods : This study targeted papers, published in Research Information Sharing Service (RISS), National Digital Science Library (NDSL), Koreanstudies Information Service System (KISS), and E-article from May 20 to 29, 2022. The search terms were 'cerebral palsy' AND 'single subject research design' OR 'individual subject study'. Eleven papers, were finally selected and analyzed. Results : Most of the studies were medium in methodological quality, and the subjects were pre-school age and spastic hemiplegia. Among the single-subject designs, intervention-removal designs were the most common, and among them, ABA designs were the most common. Interventions included assistive devices, constraint-induced therapy, neurodevelopmental therapy, and sensory integration therapy were 2, and upper extremity exercise, interactive metronome, and CO-OP were 1. Dependent variables were measured with 2 to 4 measurement tools, Significant improvements were found in postural control ability, gait and balance, hand function, and upper extremity function. Conclusion : This study confirmed that it is helpful to apply cerebral palsy occupational therapy by presenting the characteristics of cerebral palsy, intervention sessions and effects, measurement tools and methodological quality levels.
The development of personal computers and the Internet led to changes of instructor-student and student-student relationships in design education. New resources of design education with proper materials and tools have to be offered for teaching and learning. The purpose of this research is to develop Basic Graphic Tools(BGTs) on screen that help students to practice the design principles, and to evaluate the BGTs' usability to enhance the credibility of extra tools for online design learning. The BGTs has to be developed to minimize the gap between the online and traditional classroom settings and to maximize the diverse advantage of lecture content driven from technology. Students were given certain design requirements to explore BGTs and a learning guide/performance test after the lecture to evaluate the tools. The test was performed under the e-learning program serviced by C college. This research has presented some encouraging results and raises questions toward future work: how do BGTs impact the feasibility of an online design lecture.
The purpose of this study is to analyze the role of the job competency assessor who assess achievement of job performance ability based on NCS (educational training, qualifications, field experience, etc.) through competency assessment. For this purpose, job analysis including development and verification of the job model and selection of core task are conducted. As a result, main duties of the job competency assessor are to understand the NCS based assessment principle, establish an assessment plan, design and develop assessment tools, assess competence, provide feedback and re-assessment, record and manage assessment result, verify the internal assessment result, establish the RPL (recognition of prior learning) plan, implement the RPL and verify the RPL assessment result, and 48 task are derived. In addition, a total of 21 core tasks are derived based on the threshold value multiplied by the importance and difficulty of the task for each duty. Based on this, implications for job analysis of the job competency assessor are presented.
Objective : The purpose of this study was to investigate the effects of virtual reality-based activities of daily living (ADL) training on ADL and rehabilitative motivation in patients with traumatic brain injury. Methods : This study was performed using a pre-post design with seven traumatically brain injured patients. Subjects were subjected to virtual reality-based ADL training for 30 minutes a day, 2 to 3 times a week for 4 weeks. Evaluation was conducted before and after the intervention using the Korean Modified Barthel Index (K-MBI), Cognitive Functional Independence Measure (C-FIM), and Volitional Questionnaire (VQ). Changes before and after intervention were analyzed by Wilcoxon signed-rank test, and correlations were analyzed using Spearman's coefficient. Results : After intervention, patients with traumatic brain injury showed significant improvements in K-MBI (p<.05). There was no significant change in total C-FIM score and VQ score (p>.05). Total C-FIM score correlated significantly with VQ score (p<.05, r=.755). The social cognition domain of C-FIM had a significant correlation with VQ score (p<.05, r=826). Conclusions : Virtual reality-based ADL training can improve ADL performance, but further research is needed to determine whether improvements in social cognition and rehabilitative motivation are possible.
The aim of this paper is the improvement of identification performance and the reduction of computational quantities in the face recognition system based on SIFT-Grid. Firstly, we propose a composition method of integrated template by removing similar SIFT keypoints and blending different keypoints in variety training images of one face class. The integrated template is made up of computation of similarity matrix and threshold-based histogram from keypoints in a same sub-region which divided by applying SIFT-Grid of training images. Secondly, we propose a computation method of similarity for identify of test image from composed integrated templates efficiently. The computation of similarity is performed that a test image to compare one-on-one with the integrated template of each face class. Then, a similarity score and a threshold-voting score calculates according to each sub-region. In the experimental results of face recognition tasks, the proposed methods is founded to be more accurate than both two other methods based on SIFT-Grid, also the computational quantities are reduce.
Objective : This study aimed to investigate the effects of home-based action observation training on upper extremity in brain tumor patient. Methods : Among the single case study design, this experiment used ABA' design. The evaluations were carried out 4 times during pre baseline period(A) and post baseline period(A') respectively. At the intervention period(B), a total of 25 times of action observation training and 10 times of evaluation were administered. Results : Study results indicate that 9-hole peg test, Box and Block Test, Manual Function Test were increased when compared to action observation intervention(B) to pre intervention baseline(A). Conclusion : Based on these results, home-based action observation training may be an effective upper extremity intervention strategy for tumor-induced hemiparetic patient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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