The purpose of this study is to find personal characteristics that affect users' cognitive characteristics of system, and to verify correlations between this users' cognitive characteristics and selection of system usage in using end -user searching systems (EUSS), For corroborative analysis of this study, preliminary model was constructed referring to Davis' Technology Acceptance Model. The model consists of exogenous variables (personal characteristics) , parameter variables (perceived usefulness, perceived ease of use), and effect variables (selection of system usage), When exogenous variables affect parameter variables, exogenous variables are independent variables and parameter variables are dependent variables. In addition, in correlation of parameter variables, which have been affected by exogenous variables, with effect variables, parameter variables are independent variables and effect variables are dependent variables, As for the research methodology, this study regards the Academic Information System connected with the Internet as EUSS, So questionnaires have been sent to researchers in universities who were conducting direct searching for the system. 229 valid responses to questionnaires have been analyzed according to Pearson Correlation Analysis and Stepwise Selection of Multiple Regression in the statistical software packages, 'SPSS PC+'. The findings and conclusions made in this study are summarized as follows; 1. Among the personal characteristics (age, disciplinary, computer literacy level, perceived usefulness of use education and training, perceived satisfaction of end-user searching, perceived satisfaction of system characteristics), all characteristics but age affect perceived usefulness and perceived ease of use. Specifically, perceived satisfaction of end user searching and perceived satisfaction of system characteristics most affect perceived usefulness and perceived ease of use respectively. 2. Perceived usefulness and perceived ease of use have a direct effect on selection of system usage in using EUSS. 3, Perceived usefulness more affect selection of system usage than perceived ease of use in using EUSS.
Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.
본 논문은 모바일 환경 하에서 효과적인 그래프 기반의 이미지 분할 적용 시, 실행시간 및 메모리 사용량 향상시키고, 이를 이용해 surface layout의 전처리 작업으로 수퍼 픽셀을 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 그래프기반의 이미지 분할은 영상으로부터 오브젝트 영역을 추출하는 알고리즘으로 입력 영상의 각 화소 정보를 이용한 에지 생성 및 그래프를 구성한다. 그래프 구성 시 기준 화소 및 주변 화소 위치 정보 및 색상 강도 차이 값(edgeweight)을 이용하여 에지를 구성하며, 색상 강도 차이 값에 따른 문턱치 값을 기준으로 각 에지를 연결함으로써 객체 영역을 추출하고 있다. 따라서 에지의 수는 그래프 기반의 이미지 분할의 실행시간 및 메모리 사용량을 결정하게된다. 모바일 디바이스는 PC에 비해 프로세서 속도 및 메모리 사용량 등 하드웨어적인 제약사항이 많으며, 프로그램 응답 시간이 주요 이슈가 되고 있다. 이러한 모바일 디바이스 상의 영상 처리 기술 적용 시 빠른 프로그램 응답시간 제공은 반드시 이루어져야 하며, 이미지 분할 단계에서도 보다 빠른 응답 시간을 위한 프로세싱 시간과 메모리사용량을 줄여야만 한다. 본 논문은 그래프 상의 에지의 수를 효과적으로 선택하는 효과적인 에지 선택 알고리즘 적용을 통해 그래프 기반의 이미지 분할 알고리즘을 모바일 디바이스에 적용 시, 프로세싱 시간 및 메모리 사용량의 개선을 보이도록 하고, 수퍼 픽셀 당 정확도가 입력영상 사이즈에 관계없이 70%이상 생성되며, 그 정확도가 96%동일하다는 것을 보인다.
An efficient method for computing minimum norm quadratic unbiased estimates (MINQUE) of variance components in the mixed model is developed. This computing algorithm which used W-matrix saves both storage usage and computing time.
인터넷의 급성장으로 소프트웨어 환경이 웹으로 급속하게 전환함으로써 사용성 중심 설계가 새로운 패러다임으로 등장하고 있다. 본 논문에서는 사용자 중심 설계의 문제점을 보완하여, 사용성 중심 설계를 기반으로 효율적인 사용자 인터페이스 프로토타입의 생성과정을 제안하였다. 요구분석 시나리오를 기반으로 사용성 중심의 요구분서 프로세스를 개발하여 미숙한 설계자도 수준 높은 프로토타입을 개발할 수 있고, 프로토타입의 반복 횟수를 줄일 수 있게 하였다. 그리고 웹 환경에 적합한 사용성 중심의 사용자 인터페이스 프로토타입을 생성함으로써 통합 설계를 지원하기 위한 통합 모델링 언어(UML)를 지원할 수 있도록 하였다.
One feature of a computer simulation experiment, different from a physical experiment, is that the output is often deterministic. Moreover the codes are computationally very expensive to run. This paper deals with the design and analysis of computer experiments(DACE) which is a relatively new statistical research area. We model the response of computer experiments as the realization of a stochastic process. This approach is basically the same as using a spatial linear model. Applications to the optimal mechanical designing and model calibration problems are illustrated. Algorithms for selecting the best spatial linear model are also proposed.
요즘 스마트폰을 사용하는 사람의 수가 늘어감에 따라 무분별한 스마트폰 사용으로 인한 스마트폰 중독의 사태가 일어나고 있다. 특히, 본인이 스마트 폰을 소유 하지는 않지만 부모의 스마트 폰을 가지고 사용하는 영유아들은 자제력이 부족할 뿐만 아니라 중독의 위험이 청소년이나 어른들보다 높은 실정이다. 스마트폰을 직접 소유한 10대 청소년뿐만 아니라, 어른들 역시 무분별한 스마트폰 사용으로 일상생활에 지장이 많다. 본 논문에서는 자제력이 부족한 청소년이나 어른들에게 스스로 사용시간 설정을 통하여 무분별한 스마트폰의 사용시간을 자제 시킬 수 있는 스마트폰 사용제한 어플리케이션을 설계하고 구현하였다.
This paper proposes a machine learning-based screening algorithm to build the retired battery pack of the energy storage system. The proposed algorithm creates the dataset of various performance parameters of the retired battery, and this dataset is preprocessed through a principal component analysis to reduce the overfitting problem. The retried batteries with a large deviation are excluded in the dataset through a density-based spatial clustering of applications with noise, and the K-means clustering method is formulated to select the group of the retired batteries to satisfy the deviation requirement conditions. The performance of the proposed algorithm is verified based on NASA and Oxford datasets.
웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 위키피디아 사용 데이터를 분석하여 국가별 관심도를 측정하는 기법을 제시하였다. 먼저 해당 국가에 대한 분야별 관심도를 측정하기 위해서 위키피디아 카테고리로부터 개념 계층 구조를 추출하여 관심도 온톨로지를 구축하였다. 관심도 온톨로지는 국가에 대한 관심 분야를 정치, 경제, 사회, 그리고 문화로 분류하고 각 대분류에 대해 다시 세부 분야으로 분류하였다. 다음으로, 특정 국가의 페이지에서 자주 편집된 기사들의 제목을 관심도 온톨로지에 매핑하여 분야별 페이지 뷰를 분석하였다. 마지막으로 한국, 중국, 그리고 일본에 대한 국가별 관심도를 측정하고 국가별로 위키피디아 사용자들의 관심 분야가 다른지 판별하기 위해서 카이 제곱 독립성 검정을 실시하였다. 실험 결과는 위키피디아 사용자들의 관심 분야가 각 국가와 연관성이 있음을 보여준다. 본 연구는 기존의 설문조사 방식으로 국가 이미지를 측정하는 경우보다 적시에 그리고 유연하게 분야별 관심도를 측정할 수 있는 방안을 제시하며, 위키피디아 사용 데이터 분석 결과를 국가 이미지 개선을 위해 분야별로 재고할 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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