While the difficulty of the music can be classified by a variety of standard, conventional methods are classified by the subjective judgment based on the experience of many musicians or conductors. Music score is difficult to evaluate as there is no quantitative criterion to determine the degree of difficulty. In this paper, we propose a new classification method for determining the degree of difficulty of the music. In order to determine the degree of difficulty, we convert the score, which is expressed as a traditional music score, into electronic music sheet. Moreover, we calculate information about the elements needed to play sheet music by distance of notes, tempo, and quantifying the ease of interpretation. Calculating a degree of difficulty of the entire music via the numerical data, we suggest the difficulty evaluation of the score, and show the difficulty of music through experiments.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.66-72
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2023
Little attention appears to have been paid to the relevance of learning a good representation function in solving long tail tasks. Therefore, we propose a new loss function to ensure a good representation is learnt while learning to classify. We call this loss function Triplet Class-Wise Difficulty-Based (TriCDB-CE) Loss. It is a combination of the Triplet Loss and Class-wise Difficulty-Based Cross-Entropy (CDB-CE) Loss. We prove its effectiveness empirically by performing experiments on three benchmark datasets. We find improvement in accuracy after comparing with some baseline methods. For instance, in the CIFAR-10-LT, 7 percentage points (pp) increase relative to the CDB-CE Loss was recorded. There is more room for improvement on Places-LT.
Kim, Jae-Young;Yong, Hae-Sung;Park, Kwang-Ho;Huh, Jong-Ki
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제45권6호
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pp.309-315
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2019
Objectives: The aim of this study was to evaluate the validity of the existing classification and difficulty index of impacted mandibular third molars in clinical situations and propose a more practical classification system. Materials and Methods: This study included 204 impacted mandibular third molars in 154 patients; panoramic x-ray images were obtained before tooth extraction. Factors including age, sex, and pattern of impaction were investigated. All impacted third molars were classified and scored for spatial relationship (1-5 points), depth (1-4 points), and ramus relationship (1-3 points). All variables were measured twice by the same observer at a minimum interval of one month. Finally, the difficulty index was defined based on the total points scored as slightly difficult (3-4 points), moderately difficult (5-7 points), very difficult (8-10 points), and extremely difficult (11-12 points). Results: The strength of agreement of the total points scored and difficulty index were 0.855 and 0.746, respectively. Most cases were classified as moderately difficult (73.0%). Although only 13 out of 204 cases (6.4%) were classified as extremely difficult, patients classified as extremely difficult were the oldest (P<0.05). Conclusion: For difficulty classification, the authors propose one more difficult category beyond the existing three-step difficulty index: the clinician should consider the patient's age in the difficulty index evaluation.
이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4016-4027
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2014
Understanding network latency is important for providing consistent and acceptable levels of services in network-based applications. However, due to the difficulty of estimating applications' network demands and the difficulty of network latency modeling the management of network resources has often been ignored. We expect that, since network latency repeats cycles of congested states, a systematic classification method for network status would be helpful to simplify issues in network resource managements. This paper presents a simple empirical method to classify network status with a real operational network. By observing oscillating behavior of end-to-end latency we determine networks' status in run time. Five typical network statuses are defined based on a long-term stability and a short-term burstiness. By investigating prediction accuracies of several simple numerical models we show the effectiveness of the network status classification. Experimental results show that around 80% reduction in prediction errors depending on network status.
In Korea, welfare needs brought on by the rapidly growing of elderly population. Also, the senior group with spare time, wealth and health is increasing. Currently, the people have known about needs welfare system for improving quality of life during senescence personally and socially. In addition to the senior friendly industry, having distinction with simple approach medical services, will be great expanding after 2010. And there will be a new welfare services plan supporting long term care insurance for senior citizens. But we don't have prepared systematically organized senior friendly industry and products yet. So, the purpose of the study is to analyze systematically the classification characteristics of the senior friendly products according to the difficulty of daily living for senior citizens. Above all, the study finds out the senior friendly products characteristics according to the consumer's various situations about health and housing space. Therefore the result of the study reveals that the simulation guidelines for choosing the products depend on the customer's needs are essential and useful to improve senior friendly industry. And the post evaluation data of senior friendly products would be put to practical use in the industry.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권1호
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pp.125-133
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2004
In this paper, we present a new method that combines the characteristics of edge in-formation and second-order neural networks for the classification of structural textures. The edges of a texture are extracted using an edge detection approach. From this edge information, classification features called second-order features are obtained. These features are fed into a second-order neural network for training and subsequent classification. It will be shown that the main disadvantage of using structural methods in texture classifications, namely, the difficulty of the extraction of texels, is overcome by the proposed method.
Ku, Jeong-Kui;Chang, Na-Hee;Jeong, Yeong-Kon;Baik, Sung Hyun;Choi, Sun-Kyu
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제46권5호
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pp.328-334
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2020
Objectives: This study aimed to validate the effectiveness of a recently proposed difficulty index for removal of impacted mandibular third molars based on extraction time and suggest a modified difficulty index including the presence of pathologic conditions associated with third molars. Materials and Methods: This retrospective study enrolled 65 male patients younger than 25 years with third molars. Extraction time was calculated from start of the incision to the last suture. The difficulty scores for third molars were based on spatial relationship (1-5 points), depth (1-4 points), and ramus relationship (1-3 points) using cone-beam computed tomography. The difficulty index was defined as follows: I (3-4 points), II (5-7 points), III (8-10 points), and IV (11-12 points). The modified difficulty score was calculated by adding one point to the difficulty score if the third molar was associated with a pathologic condition. Two modified difficulty indices, based on the presence of pathologic conditions, were as follows: the half-level up difficulty index (HDI) and the one-level up difficulty index (ODI) from the recently proposed difficulty index. Results: The correlations between extraction time and difficulty index and or modified difficulty indices were significant (P<0.001). The correlation coefficient between extraction time and difficulty index was 0.584. The correlation coefficients between extraction time and HDI and ODI were 0.728 and 0.764, respectively. Conclusion: Extraction time of impacted third molars exhibited a moderate correlation with difficulty index and was strongly correlated with the modified indices. Considering the clinical implications, the difficulty index of surgical extraction should take into consideration the pathologic conditions associated with third molars.
Most urban transit companies recognize the necessity of classification for facility management Classification for urban transit facility is necessary for standardization of maintenance management. The practical application. however. is not easy because of the absence of standardization of classification for urban transit facility and the difficulty in objectification of breakdown structure. This study suggests a proposal of classification for maintenance management in urban transit facility. This study defines standardization of classification as facility, work, maintenance and attribute to manage urban transit facility. And attribute classification consist of material, equipment and document. The suggested classification can be used as a useful maintenance management tool that enables evaluation of urban transit facility by standardization. The results of this study could be used as references for related urban transit companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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