In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.
The appearance of web technology has accelerated the role of the application of multimedia technology, computer communication technology and multimedia application contents. Recently WBI model which is based on web has been proposed in the part of the new activity model of teaching-teaming. How to learn and evaluate is required to consider individual learner's learning level. And it is recognized that the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction is increased But many education systems that had been studied recently did not service fluently the courses which learners had been wanting and could not provide the way for the learners to study the learning weakness which is observed in the continuous feedback of the course. In this paper we propose design of multi-module system for course scheduling of learner-oriented using weakness analysis algorithm. First proposed system monitors learner's behaviors constantly, evaluates them, and calculates his accomplishment and weakness. From this weakness the multi-agent prepares the learner a suitable course environment to strengthen his weakness. Then the learner achieves an active and complete teaming from the repeated and suitable course.
Tn the data transmission service of the mobile host, it is needed to reduce the bandwidth and to make a reliable error recovery. there are two appropriate methods in that. One is FEC which retransmits the parity of error recovery, in case of happening of the loss after forming the parity of error recovery by grouping original data. The other is local recovery based on server which can block the implosion of transmission. The use of FEC and local recovery based on server at the same time enables the reliable multicast. This paper suggests algorithm that recovers the loss by FEC and local recovery based on server through the solution of the problems about triangle routing, tunnel convergence by dividing mobile host into two parts-the sender and the receiver. This model about the loss of algorithm tested the efficiency of performance by the homogeneous independent loss, the heterogeneous independent loss, the shared source link loss model. The suggested algorithm confirms effectiveness in the environment where there are much data and many receivers in mobile host.
Currently, as we enter the 21st century, the level and interest of society, culture, economy, and science are rapidly developing, but science education is still struggling. In order to increase the efficiency of science education, it is most important to focus on elementary education based on basic science. Therefore, this study aims to analyze the main causes of Korea's science museum's regression as a museum focusing on experience, interest, and fun such as simple science experience centers and science theme parks. To this end, the influencing factors were identified by applying the algorithm of the actor-based model based on the data on the exhibition space and the exhibition movement of the science museum completed and operated in Korea over the past 5 years, and the problem of the visitor movement in the exhibition space was analyzed through the space system. In this study, it was confirmed that the exhibition environment was the best when the linear plot movement system and the picalesque plot were applied simultaneously in the museum's exhibition narrative theory, and the arrangement of major exhibition spaces, width of exhibition spaces, and separation of spaces for exhibition purposes were derived.
To share and standardize information, especially in the database environments, MDR (Metadata Registry) can be used to integrate various heterogeneous databases within a particular domain. But due to the discrepancies of data element representation between organizations, global information integration is not so easy. And users who are searching integrated information on the Web have limitation to obtain schema information for the underlying source databases. To solve those problems, in this paper, we present a 3-layered Information Integration System (LI2S) based on MDRs and Ontology. The purpose of proposed architecture is to define information integration model, which combine both of the nature of MDRs standard specification and functionality of ontology for the concept and relation. Adopting agent technology to the proposed model plays a key role to support the hierarchical and independent information integration architecture. Ontology is used as for a role of semantic network from which it extracts concept from the user query and the establishment of relationship between MDRs for the data element. (MDR and Knowledge Base are used as for the solution of discrepancies of data element representation between MDRs. Based on this architectural concept, LI2S was designed and implemented.
The conversational agent, which is at the forefront of the 4th industry, aims to personalize the user-centered focus in the future and holds an important position to have a hub that can be connected to various IoT devices. It is a challenge for interactive agents to recognize the user's emotions and provide the correct interaction to personalization. The study first I looked at emotional definitions and scientific and engineering approaches. Then I recognized through social perspectives what social function and what factors emotions have and how they can be used to understand emotions. Based on this, I explored how users can be discovered emotional social factors in communication. This research has shown that social factors can be found in the user's speech, which can be linked to the social meaning of emotions. Finally, I propose a model to discover social factors in user communication. I hope that this will help designer and researcher to study user-centered design and interaction in designing interactive agents.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.161-166
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2006
Localization of mobile agent within a sensing network is a fundamental requirement for many applications, using networked navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, This paper describes a networked sensor-based navigation method in an indoor environment for an autonomous mobile robot which can navigate and avoid obstacle. In this method, the self-localization of the robot is done with a model-based vision system using networked sensors, and nonstop navigation is realized by a Kalman filter-based STSF(Space and Time Sensor Fusion) method. Stationary obstacles and moving obstacles are avoided with networked sensor data such as CCD camera and sonar ring. We will report on experiments in a hallway using the Pioneer-DX robot. In addition to that, the localization has inevitable uncertainties in the features and in the robot position estimation. Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And Extensive experiments with a robot and a sensor network confirm the validity of the approach.
This study was conducted to develop an agent-based computing platform enabling simulation of on-farm produce contamination by enteric foodborne pathogens, which is herein called PPMCS (Preharvest Produce Microbial Contamination Simulator). Also, fecal contamination of preharvest produce was simulated using PPMCS. Although Agent-based Modeling and Simulation, the tool applied in this study, is rather popular in where socio-economical human behaviors or ecological fate of animals in their niche are to be predicted, the incidence of on-farm produce contamination which are thought to be sporadic has never been simulated using this tool. The agents in PPMCS including crop, animal as a source of fecal contamination, and fly as a vector spreading the fecal contamination are given their intrinsic behaviors that are set to be executed at certain probability. Once all these agents are on-set following the intrinsic behavioral rules, consequences as the sum of all the behaviors in the system can be monitored real-time. When fecal contamination of preharvest produce was simulated in PPMCS as numbers of animals, flies, and initially contaminated plants change, the number of animals intruding cropping area affected most on the number of contaminated plants at harvest. For further application, the behaviors and variables of the agents are adjustable depending on user's own scenario of interest. This feature allows PPMCS to be utilized in where different simulating conditions are tested.
An intelligent personal assistant (IPA) is a software agent that assists people to perform basic tasks or services for an individual by commonly providing information via natural language. In spite of the versatile capabilities of the IPA to answer a user's simple information-based queries, such as the weather and driving directions, the actual usage rates for IPA services are limited to date. In this research, to evaluate the factors affecting the intention to use IPA, we develop an empirical model based on technology acceptance model, innovation diffusion theory, and IS success model. Afterward, we collect 203 questionnaires from actual users of IPAs. Finally, the structural equation model validates the causal relationship between the constructs of the model. Consequently, the innovation characteristics of IPA drawn from innovation diffusion theory, namely, relative advantage, compatibility, observability, all exerted a positive influence on perceived usefulness. Furthermore, information quality, a quality characteristic of IPA obtained from DeLone and McLean's IS success model, presented a positive effect on perceived usefulness and perceived ease of use. Finally, the perceived intelligence of IPA displayed a positive influence on perceived usefulness and ease of use. This characteristic was also a major factor that can increase the intention to use the IPA. Given these research findings, this study is significant for identifying factors that may influence the intention to use the IPA by providing strategic guidelines to relevant business operators and establishing an integrated model.
The purpose of this study is (i) to explore arguments of post-kohlbergian approach in moral psychology and; (ii) to analyze Blasi's and Lapsley's positions regarding the relationship between moral philosophy and psychology in terms of reflective reasoning and; (ⅲ) to suggest their's implication concerning the future development of moral identity theory. Moral identity theory has emerged as an alternative approach of the Kohlberg's moral development theory. Theorists of moral identity theory commonly criticize Kohlberg's theory as a philosophical psychology and insist the autonomy of moral psychology. However, one can find different positions within this trend, especially concerning he meaning and role of the reflection in moral functioning. Blasi emphasizes the importance of the reflective reasoning of moral agent, while Lapsley supports moral automacy contrary to Kohlberg's phenomenalism. Although Blasi had been negative about building moral psychology based on the moral philosophy, he has articulated the moral identity theory based on the concept of free will by Frankfurt. However, recently he criticizes intuitionist theory of Haidit and suggests the notion of the moral agent with the skill of reflective reasoning, or post-conventional thinking in Kohlberg's terms. Blasi's perspective of moral identity has two version. The one emphasizes the moral understanding which means strong evaluation, while the other refers to reasoning with weak evaluation. This leads to an inevitable inner contradiction within his theory of moral identity. Lapsley considers moral identity as a heuristic idea and suggests moral chronic as a new model of moral identity. This model is based on the social cognitive theory. His social cognitive model of moral personality provides the account for implicit, tacit, and automatic of moral functioning, while reflecting the core of moral identity. Lapsley suggests that moral function involves conscious and unconscious processes. The former occurs in normal situations of life, while the latter in rare and unusual situations. He does not highlight reasoning in moral functioning as Blasi do. In consequence, I will argue the notion of the moral agent with the skill of reflective reasoning, or post conventional thinking in Kohlberg's terms in the moral functioning like Gibbs and Turiel positions in the Journal of Moral Education' s 2008 special issue. Moral philosophy and psychology should be in complementary relations. It means we explore not only more interdisciplinary researches on the moral functioning, but also researches based on the moral philosophy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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