This study is a model of research for the developing 3D character contents about facial expression as a sort of non-linguistic signs, focusing on an expression of emotion factors of a person. It contributes a framework for symbolic analysis about Human's emotions along with a general review of expression. The human face is the most complex and versatile of all species. For humans, the face is a ich and versatile instrument serving many different functions. It serves as a window to display one's own motivational state. This makes one's behavior more predictable and understandable to others and improves communication. The face can be used to supplement verbal communication. A prompt facial display can reveal the speaker's attitude about the information being conveyed. Alternatively, the face can be used to complement verbal communication, such as lifting of eyebrows to lend additional emphasis to stressed word. The facial expression plays a important role under the digital visual context. This study will present a frame of facial expression categories for effective manufacture of cartoon and animation that appeal to the visual emotion of the human.
Telephone directories ille still being used as the sampling frame in almost all fixed-line telephone surveys in Korea, causing potentially serious coverage error. RDD (random digit dialing) sampling is an obvious alternative to solve the problem. The aim of this paper is twofold: 1) proposal of RDD methodology suitable to the telephone system of Korea and 2) the identification of socio-demographic and socio-psychological differences between listed-number and unlisted-number respondents. Major findings of RDD telephone survey conducted experimental]y are as follows. 1) Population coverage by telephone directories is 60% or less. 2) Unlisted-number households have statistically larger income compared to listed-number households. 3) Unlisted-number households have smaller family size compared to listed-number households. 4) Unlisted-number respondents are more sensitive about confidentiality, leaks, 5) Unlisted-number respondents are more liberal compared to unlisted-number respondents. These facts suggest that directory-based telephone surveys tend to be biased in socio-economic aspects.
With the recent machine learning paradigm of using nonparametric Bayesian statistics and statistical inference based on random sampling, the Dirichlet distribution finds many uses in a variety of graphical models. It is a multivariate generalization of the gamma distribution and is defined on a continuous (K-1)-simplex. This paper presents a sampling method for a Dirichlet distribution for the problem of dividing an integer X into a sequence of K integers which sum to X. The target samples in our problem are all positive integer vectors when multiplied by a given X. They must be sampled from the correspondingly gridded simplex. In this paper we develop a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) proposal distribution for the neighborhood grid points on the simplex and then present the complete algorithm based on the Metropolis-Hastings algorithm. The proposed algorithm can be used for the Markov model, HMM, and Semi-Markov model for accurate state-duration modeling. It can also be used for the Gamma-Dirichlet HMM to model q the global-local duration distributions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.6
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pp.1304-1316
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2009
This study is for the pursuit of the basic application of the efficient conversion factor in the fee contract. This aims to investigate the effects of DEA efficiency index and conversion factors to identify and group the 60 hospitals with intern and residents education. To achieve the aims, AHP was used to select the inuput and output variables for DEA. It was found that the more inefficient in the technical and scale side, the higher the conversion factors were. Conversion factor and DEA efficiency index can be used very effectively to group and discriminant hospitals into a specialized general hospital and a general hospital. Even if the variables used to calculate DEA efficiency are applied to discriminant analysis, The conversion factor and DEA efficiency index have a significant power to make a function modeling. So, if we can make a more conclusive proof based on the large number samples, We can imagine to introduce a efficiency concept in the insurance fee contracts about a conversion factor in Korea Health Insurance System.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.2
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pp.153-158
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2017
In this paper, we take into account topology optimization problems considering spatial randomness in the material property of elastic modulus. Based on 88 lines MATLAB Code, Monte Carlo analysis has been performed for MBB(messerschmidt-$b{\ddot{o}}lkow$-blohm) model using 5,000 random sample fields which are generated by using the spectral representation scheme. The random elastic modulus is assumed to be Gaussian in the spatial domain of the structure. The variability of the volume fraction of the material, which affects the optimum topology of the given problem, is given in terms of correlation distance of the random material. When the correlation distance is small, the randomness in the topology is high and vice versa. As the correlation distance increases, the variability of the volume fraction of the material decreases, which comply with the feature of the linear static analysis. As a consequence, it is suggested that the randomness in the material property is need to be considered in the topology optimization.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.5
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pp.917-922
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2018
In the conventional interchannel interference self-cancellation (ICI-SC) schemes, the length of sampling window is the same as the symbol length of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM). Thus, the number of complex operations to compute the interference coefficient of each subchannel is significantly increased. To solve this problem, we present an approximated mathematical model for the coefficients of ICI-SC schemes. Based on the proposed approximation, we analyze mean squared error (MSE) and computational complexity of the ICI-SC schemes with the length of sampling window. As a result, the presented approximation has an error of less than 0.01% on the MSE compared to the original equation. When the number of subchannels is 1024, the number of complex computations for the interference coefficients is reduced by 98% or more. Since the computational complexity can be remarkably reduced without sacrificing the self-cancellation capability, it is considered that the proposed approximation is very useful to develop an algorithm for the ICI-SC scheme.
As game players have been more diverse and new features of digital games have been emerged in recent days, it is important to find out and understand how recent game players recognize and classify digital games. Thirty game players conducted Q-analysis of twenty-nine Q-statements extracted from previous studies on game typology. By using a QUANL program, three different types were revealed. For game classification, 'Physical Environment Centric Players' type highly values external game elements from the outside perspectives. 'Contents Centric Players' type considers internal game elements as the most important criterion. 'Emotional Experience Centric Players' type values his/her subjective feeling and thoughts. Based on this study, it is expected to make a contribution in developing a framework of game players with their perspectives on game classification.
In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum for non-majors is proposed, and an education method using Orange machine learning model learning and analysis tools is proposed. Orange is an open-source machine learning and data visualization tool that can create machine learning models by learning data using visual widgets without complex programming. Orange is a platform that is widely used by non-major undergraduates to expert groups. In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum and weekly practice contents for one semester are proposed. In addition, in order to demonstrate the reality of practice contents for machine learning model learning and utilization, we used the Orange tool to learn machine learning models from categorical data samples and numerical data samples, and utilized the models. Thus, use cases for predicting the outcome of the population were proposed. Finally, the educational satisfaction of this curriculum is surveyed and analyzed for non-majors.
Gross examination techniques (GETs) of specimens collected from cancer surgery or endoscopy comprise the act of recording visual information about cancer for accurate histopathological diagnosis and collecting sections of the lesion to create microscopic specimens. GETs must include concise and accurate expressions, appropriate structuring, sufficient resections, error-free standardization of important information, and photo-diagramming of complex specimens. To increase the satisfaction of pathological interpretation, it is a task that must be performed accurately and carefully to gain confidence on a theoretical and practical basis with a sufficient understanding of gross examination. Based on the experience of clinical pathologists in the field of GETs, additional specimen types should be identified as viable candidates. Also, their needs and concerns regarding treatment should be carefully considered. In addition, departments at each institution should review the national focus on clinical partnerships, continuous professional training, diagnostic errors, and value-based healthcare provision.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.1
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pp.87-98
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2020
Globally SW education is becoming increasingly important, and the government is preparing for this trend as a mandatory implementation of SW education in the 2015 revised curriculum. However, because the 17 hours of annual education offered in the course of Practical Arts cannot have great educational effects, this study attempted to develop a robot-based SW education program related to other regular subjects. Also in order to verify the effects of the program related to future competencies, problem solving ability and communication ability were selected as key factors. The paired t-test was conducted to examine whether there was a significant difference between pretest and posttest results. As a result, it was verified that the subject-related SW education program using robots was effective in improving students' problem-solving ability and communication ability. In addition, after the program was completed a survey was conducted, and it was possible to confirm that students could have positive perception on SW education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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