New types of fire accidents appear or the existing types disappeared because of rapidly changing society. We proposed a methodology of extracting new nouns from fire investigation data each of which is an accident report producted by fire investigators. The new nouns could be used in modifying the existing categories for classifying fire accidents. We analysed morphology of the product names and the ignition summaries using the proposed method for the fire accidents classified as the etc sub-category of the category of equipments involved in ignition. In this paper, we found "dryer" as a new sub-category of the agricultural equipment category and "boiler" in the seasonal appliance category from the product names of the fire accidents. We also extracted the new input keywords of "aquarium" and "monitor" in the commercial facilities category and the video, audio apparatus category from the ignition summaries respectively. Using the four subcategories, we reclassified 548 (14.39%) of 3,808 fire accidents assigned to the etc sub-category.
This study, after analyzing 2019 Cannes Lion winners, suggests five creative trends. It was found that these global five creative trends are multi-sensory experience, integration between data and creativity, real humanism, brand activist, and consideration for socially disadvantaged. Not only visual impact or stimulus, but audio or scent could be utilized in an effort to stimulate consumers and promote brands. In 2019 Cannes Lions advertising campaigns which sought to find consumer insight through data and apply it to creativity received applause from Cannes Lions judges. In addition, advertising campaigns based on real humanism suggest that attitudes are best changed through positive experiences. Nike's 'Dream Crazy' campaign is a good example which shows a company's philosophy and brand purposes. Brands are becoming activists and are being encouraged to take real action, and for good reason. Lastly, projects such as Ikea's 'ThisAbles' and Microsoft's 'Xbox Adaptive Controller' are contrived for the socially disadvantaged.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.3
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pp.115-124
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2004
The content-based retrieval using low-level features can hardly provide the retrieval result that corresponds with conceptual demand of user for intelligent retrieval. Video includes not only moving picture data, but also audio or closed-caption data. Knowledge-based video retrieval is able to provide the retrieval result that corresponds with conceptual demand of user because of performing automatic indexing with such a variety data. In this paper, we present the knowledge-based video retrieval system using Korean closed-caption. The closed-caption is indexed by Korean keyword extraction system including the morphological analysis process. As a result, we are able to retrieve the video by using keyword from the indexing database. In the experiment, we have applied the proposed method to news video with closed-caption generated by Korean stenographic system, and have empirically confirmed that the proposed method provides the retrieval result that corresponds with more meaningful conceptual demand of user.
Purpose: This study was intended to present basic data of a more effective drug free education program by examining and analyzing the needs of drug and health education in the adolescent. Method: The study subjects were 480 students from six high schools in Pusan. The data were collected by a self-administered questionnaire between June 1 and June 10, 1999. Descriptive statistics, t-test, one-way ANOVA, Scheffe test in SPSS program were used for data analysis. Result: The scoring rate of knowledge for drug abuse of the subjects was 26.8%. For the scores of knowledge according to the type of drug, cigarettes were the highest at 38.4%, and for the scores of knowledge according to items, the abuse part was 59%, also the highest. The needs of drugs and drug education for the subjects had an average of 19.59. For the score of needs according to the items, plans to maintain and improve health was 1.72, the highest, methods to control anger and stress was 1.66, toxicity of drugs was 1.51, and medicinal use of drugs was 1.44. For the characteristics of the subject and characteristics relating to drugs, and the comparison of needs of drug education, consisted of students who said they liked or disliked their school life, those who have had drug education at school, who having received drug education by various kinds of materials, all had high needs for the education. Conclusion: It is necessary that drug free education plans including plans to maintain and improve health on the basis of the needs of drug education for the adolescent and other contents such as the methods to control anger and stress are established. Development of various kinds of audio-visual materials, publicity booklets and educational programs for parents etc. are needed in order to make the adolescent have an interest in drug free education, and recognize its importance.
Le, Thanh Tuan;Yoo, Dae-Seung;Kim, Hyung-Joo;Jin, Gwang-Ja;Jang, Byung-Tae;Ro, Soong-Hwan
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.8B
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pp.613-619
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2012
The Long Term Evolution (LTE) system is already able to provide a background of variety services for mobile users with multimedia services such as audio, video, and data. In fact, the High Speed Packet Access plus (HSPA+) solution can greatly enhance bit rates on down-link. However, the supporting for multimedia applications with different QoS (Quality of Service) requirements is not devised yet. Hence, in this paper we propose an effective packet scheduling algorithm based on Proportional Fairness (PF) scheduling algorithms for the LTE. In this proposed packet scheduling scheme, we optimized instantaneous user data rates and the traffic class weight which prioritize user's packets. Finally, we evaluated and showed the performance of the proposed scheduling algorithm through simulations of multimedia traffics being transmitted to users over LTE links in a multi-cell environment.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.9
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pp.433-440
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2016
Railway point machines act as actuators that provide different routes to trains by driving switchblades from the current position to the opposite one. Since point failure can significantly affect railway operations with potentially disastrous consequences, early stress detection of point machine is critical for monitoring and managing the condition of rail infrastructure. In this paper, we propose a stress detection method for point machine in railway condition monitoring systems using sound data. The system enables extracting sound feature vector subset from audio data with reduced feature dimensions using feature subset selection, and employs support vector machines (SVMs) for early detection of stress anomalies. Experimental results show that the system enables cost-effective detection of stress using a low-cost microphone, with accuracy exceeding 98%.
Purpose : This research is aimed at developing a substantive theory related to the experience of adjustmented hemodialysis patients by identifying and analyzing the nature, process, and types of adjustment experienced by them. For this purpose, this study takes a grounded theory approach. Method : Data were collected from April, 2002 through September, 2002 through in-depth interviews and close observations of eleven hemodialysis patients who have experienced adjustment. With their consent, the interviews were recorded by audio tapes and later transcribed. Observation memos were also prepared on the subjects' behavior during the interviews. Data collection continued until saturated. The data were analyzed into concepts, subcategories, and categories with the open coding process. The axial coding was done to identify the relationships of the concepts and categories. And the selective coding was done to develop a core category, which is the central phenomenon of the hemodialysis patients who experienced adjustment. Result : This process resulted in 88 concepts, which may be grouped into 24 subcategories and 6 core categories. The 6 categories, in fact, depict the process of changes the patients experience from the sense of crisis, self-control, new life meaning, support system, coping ability, and quality of life improvement. And its core is self-control, which encompasses the dynamic stages from recognition, change attempts, belief solidification, and empowerment. Conclusion : The results of the research offer the following implications. First, research on adjustment is a formative stage in nursing, it is imperative for nursing researchers to develop them, which may be more relevant to nursing. Second, it is important to develop nursing intervention techniques that may be most effective in adjustment of hemodialysis patients and at the same time for each stage of changes taking place in adjustmented hemodialysis patients.
Recently, there have been a lot of researches to develop an archive system for news videos that usually has a fixed structure. However, since the meta-data representation and storing schemes for news video are different from each other in the previously proposed archive systems, it was very hard to exchange these meta-data. This paper proposes a scheme for news video based on MPEG-7 MDS that is an international standard to represent the contents of multimedia, and a summarization mechanism reflecting the characteristics of shots in the news videos. The proposed scheme for news video uses the MPEG-7 MDS schemes such as VideoSegment and TextAnnotation to keep the original structure of news video, and the proposed summarization mechanism uses a slide-show style presentation of key frames with associated audio to reduce the data size of the summary video.
Deep learning is one of the most widely accepted methods for the forecasting of time series data which have the complexity and non-linear behavior. In this paper, we investigate the modification of a state-of-art WaveNet deep learning architecture and walk forward validation (WFV) in order to forecast electric power consumption data 24-hour-ahead. WaveNet originally designed for raw audio uses 1D dilated causal convolution for long-term information. First of all, we propose a modified version of WaveNet which activates real numbers instead of coded integers. Second, this paper provides with the training process with tuning of major hyper-parameters (i.e., input length, batch size, number of WaveNet blocks, dilation rates, and learning rate scheduler). Finally, performance evaluation results show that the prediction methodology based on WFV performs better than on the traditional holdout validation.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.3
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pp.33-42
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2019
The purpose of this study is to investigate in depth the lived employers experiences of utilizing employment among people with mentally disabilities. Phenomenological approach was used for this study. A total of 9 employer on work of the mentally disabled people were recruited as research participants Data was collected through in-depth interviews from March, 2017 to September, 2018. Transcribed data from audio recordings on interviews were analyzed using the Braun & Clarke method. 6 clustered themes consisting of 12 sub-themes emerged through the qualitative data analysis and they include the following: 1) Getting to realize that a vague concern; 2) Being forced to withstand others' persuasion; 3) Fluctuating on boundaries of my work; 4) Moving forward from individual to team; 5) Being together work expected workers with mentally disabled; and 6) Seeking for company progress. Study findings suggest that expanding employment and improving its quality for work of the mentally disabled people are needed. Additionally, the field of mental health needs an increase in the experiences of employment with expertise in dealing with employers on work of the mentally disabled people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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