The operation and monitoring (OM) interface is the digital medium between nuclear power system and operators. The cognitive load of OM interface has an important effect on the operation errors made by operator during OM task between operator and computer. The cognitive load model of OM interface is constructed for analysing the composition and influencing factors of OM interface cognitive load. And to study the coping strategies and methods for cognitive load of nuclear power system. An experiment method based on eye movement is proposed to measure the cognitive load of OM interface. Experiment case is carried out with 20 subjects and typical OM interface of a nuclear power system simulator. The OM interface is optimized based on the experiment results. And the results comparison between the original OM interface and the optimized OM interface shows that the cognitive load model and proposed method is valuable contributions in reducing the cognitive load and improving the interaction efficiency of OM tasks.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.2
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pp.117-129
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2023
High-utility itemset mining (HIUM) has emerged as a key data-mining paradigm for object-of-interest identification and recommendation systems that serve as frequent itemset identification tools, product or service recommendation systems, etc. Recently, it has gained widespread attention owing to its increasing role in business intelligence, top-N recommendation, and other enterprise solutions. Despite the increasing significance and the inability to provide swift and more accurate predictions, most at-hand solutions, including frequent itemset mining, HUIM, and high average- and fast high-utility itemset mining, are limited to coping with real-time enterprise demands. Moreover, complex computations and high memory exhaustion limit their scalability as enterprise solutions. To address these limitations, this study proposes a model to extract high-utility frequent closed itemsets based on an improved cumulative summary list structure (CSLFC-HUIM) to reduce an optimal set of candidate items in the search space. Moreover, it employs the lift score as the minimum threshold, called the cumulative utility threshold, to prune the search space optimal set of itemsets in a nested-list structure that improves computational time, costs, and memory exhaustion. Simulations over different datasets revealed that the proposed CSLFC-HUIM model outperforms other existing methods, such as closed- and frequent closed-HUIM variants, in terms of execution time and memory consumption, making it suitable for different mined items and allied intelligence of business goals.
Purpose: Marginal fit is one of the important components for the successful prosthodontic restoration. Poor fitting margin of the restoration causes hypersensitivity, secondary caries, and plaque accumulation, which later result in prosthodontic failure. CAD/CAM zirconia all-ceramic restorations, such as $LAVA^{(R)}$ (3M ESPE, St.Paul, MN) and $EVEREST^{(R)}$ (KaVo Dental GmbH, Biberach, Germany) systems were recently introduced in Korea. It is clinically meaningful to evaluate the changes of the marginal fit of the CAD/CAM zirconia systems before and after build-up. The purposes of this study are to compare the marginal fit of the two CAD/CAM all-ceramic systems with that of the ceramometal restoration, before and after porcelain build-up Material and methods: A maxillary first premolar dentiform tooth was prepared with 2.0 mm occlusal reduction, 1.0 mm axial reduction, chamfer margin, and 6 degree taperness in the axial wall. The prepared dentiform die was duplicated into the metal abutment die. The metal die was placed in the dental study model, and the full arch impressions of the model were made. Twenty four copings of 3 groups which were $LAVA^{(R)}$, $EVEREST^{(R)}$, and ceramometal restorations were fabricated. Each coping was cemented on the metal die with color-mixed Fit-checker $II^{(R)}$ (GC Cor., Tokyo, Japan). The marginal opening of each coping was measured with $Microhiscope^{(R)}$ system (HIROX KH-1000 ING-Plus, Seoul, Korea. X300 magnification). After porcelain build-up, the marginal openings of $LAVA^{(R)}$, $EVEREST^{(R)}$,and ceramometal restorations were also evaluated in the same method. Statistical analysis was done with paired t-test and one-way ANOVA test. Results: In coping states, the mean marginal opening for $EVEREST^{(R)}$ restorations was $52.00{\pm}11.94\;{\mu}m$ for $LAVA^{(R)}$ restorations $56.97{\pm}10.00\;{\mu}m$, and for ceramometal restorations $97.38{\pm}18.54\;{\mu}m$. After porcelain build-up, the mean marginal opening for $EVEREST^{(R)}$ restorations was $61.69{\pm}19.33\;{\mu}m$, for $LAVA^{(R)}$ restorations $70.81{\pm}12.99\;{\mu}m$, and for ceramometal restorations $1115.25{\pm}23.86\;{\mu}m$. Conclusion: 1. $LAVA^{(R)}$ and $EVEREST^{(R)}$ restorations in comparison with ceramometal restorations showed better marginal fit, which had significant differences (P < 0.05) in coping state and also after porcelain build-up . 2. The mean marginal opening values between $LAVA^{(R)}$ and $EVEREST^{(R)}$ restorations did not showed significant differences after porcelain build-up as well as in coping state (P > .05). 3. $EVEREST^{(R)}$, $LAVA^{(R)}$ and ceramometal restorations showed a little increased marginal opening after porcelain build-up, but did not show any statistical significance (P > .05).
As recently Privacy Acts in Korea enforced in domestic companies' personal information management needs of a growing obligation for the safety measures and the right of personal information collection, use, limitations, management, and destroyed specifically for handling personal information. Such this regulations should be required technical and policy supports. Accordingly, for the enterprise incident has occurred, the personal information management system behave correctly operating to verify that the safety measures taken, and be determined by the specific preparation to be done. So the first, preparation phase corresponds to the upcoming digital forensic investigation model. On the other hand, the response team also carried these measures out correctly, it needs to be done to check the compliance of Privacy Act. Thus a digital forensics investigation model is strictly related with the implementation of the Privacy Acts and improve the coping strategies are needed. In this paper, we suggest a digital forensic investigation model corresponding to Privacy Act.
This study conducted a survey with the 67 students who are in their 2nd year at 3 vocational high schools. The researcher of this study developed and operated the smoking cessation program based on the Transtheoretical model. To evaluate the effects, experiments were repeatedly done. The data were collected from June 21, 2004 till July 9, 2004. The survey was done based on the questionnaire-interview before and after education. The collected date was computerized by using SPSS-WIN 10.0 program. The results are as follows: Firstly. before education, the smoking cessation stage of change shows precontemplation stage $37.3\%$, preparation stage $37.3\%$, and contemplation stage $25.4\%$ respectively. However, after education it shows preparation stage $44.8\%$, action stage $25.4\%$, contemplation stage $19.4\%$, precontemplation stage $10.4\%$. The positive result was $62.7\%$ and smoking cessation stage of change made a 0.9 step increase. Secondly, process of change rose in all the areas except helping relationship. It also shows statistical improvement in all the fields except the dramatic relief of the experiential process, the helping relationship of behavioral process and stimulus control Thirdly, negative affective situation temptation, positive social situation temptation, and habitual strength temptation's average points decreased but showed statistical differences. Weight control temptation's average points decreased after education but didn't show statistical differences. Self efficiency increased measurably after education. Fourthly, concerning the social pros and coping pros caused by smoking, the average points were low after education and showed statistic decrease. As for the cons due to smoking, the average points increased but didn't show any statistical differences. In conclusion, thanks to the smoking cessation program applied by the Transtheoretical model, the smoking rate of vocational high school students became low and their smoking temptation also dropped considerably. In conclusion, while the pros for smoking were lessened, its corns were heightened through the educational awareness offered by this program.
In many developed countries, such as South Korea, efficiently maintaining the aging infrastructures is an important issue. Currently, inspectors visually inspect the infrastructure for maintenance needs, but this method is inefficient due to its high costs, long logistic times, and hazards to the inspectors. Thus, in this paper, a novel crack inspection approach for concrete bridges is proposed using integrated image processing techniques. The proposed approach consists of four steps: (1) training a deep learning model to automatically detect cracks on concrete bridges, (2) acquiring in-situ images using a drone, (3) generating orthomosaic images based on 3D modeling, and (4) detecting cracks on the orthmosaic image using the trained deep learning model. Cascade Mask R-CNN, a state-of-the-art instance segmentation deep learning model, was trained with 3235 crack images that included 2415 hard negative images. We selected the Tancheon overpass, located in Seoul, South Korea, as a testbed for the proposed approach, and we captured images of pier 34-37 and slab 34-36 using a commercial drone. Agisoft Metashape was utilized as a 3D model generation program to generate an orthomosaic of the captured images. We applied the proposed approach to four orthomosaic images that displayed the front, back, left, and right sides of pier 37. Using pixel-level precision referencing visual inspection of the captured images, we evaluated the trained Cascade Mask R-CNN's crack detection performance. At the coping of the front side of pier 37, the model obtained its best precision: 94.34%. It achieved an average precision of 72.93% for the orthomosaics of the four sides of the pier. The test results show that this proposed approach for crack detection can be a suitable alternative to the conventional visual inspection method.
Hee Jun Lee;Won Seok Lee;In Hyeok Choi;Choong Kwon Lee
Information Systems Review
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v.22
no.1
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pp.113-124
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2020
In the operation of farms, it is very important to evaluate the quality of harvested crops and to classify defective products. However, farmers have difficulty coping with the cost and time required for quality assessment due to insufficient capital and manpower. This study thus aims to detect defects by analyzing the epidermis of fruit using deep learning algorithm. We developed a model that can analyze the epidermis by applying YOLOv3 algorithm based on Region Convolutional Neural Network to video images of peach. A total of four classes were selected and trained. Through 97,600 epochs, a high performance detection model was obtained. The crop failure detection model proposed in this study can be used to automate the process of data collection, quality evaluation through analyzed data, and defect detection. In particular, we have developed an analytical model for peach, which is the most vulnerable to external wounds among crops, so it is expected to be applicable to other crops in farming.
This study analyzed the causal relationship among factors that influence the purchase intensions for individual pensions which have a growing importance as a financial means after retirement. For this purpose, structural equation modeling based on the survey data (N = 928) was conducted to analyze psychological factors and financial factors comprehensively. According to empirical results of the structural equation, in the case of non-subscribers of individual pensions, potential longevity and coping efficacy influenced the purchase intensions for individual pensions fully mediated by fear and worry about longevity. Trust in insurers and risk tolerance directly influenced the purchase intensions for individual pensions. These show that trust in insurers is the most important factor in purchase intensions for individual pensions. Also, only trust in insurers give a direct impact on individual pensions in the case of individual pension subscribers. Longevity-related emotional side is expected to help in marketing activities that target potential customers signing individual pensions. In addition, trust in insurers has the greatest impact on new and additional subscriptions that represent critical efforts to improve trust in insurers.
Park, Do-Hyun;Park, Ji-Man;Choi, Jae-Won;Kang, Eun-Sook;Bae, Eun-Bin;Jeon, Young-Chan;Jeong, Chang-Mo;Yun, Mi-Jung;Huh, Jung-Bo
The Journal of Advanced Prosthodontics
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v.9
no.5
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pp.341-349
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2017
PURPOSE. This study evaluated the accuracies of different bite registration techniques for implant-fixed prostheses using three dimensional file analysis. MATERIALS AND METHODS. Implant fixtures were placed on the mandibular right second premolar, and the first and second molar in a polyurethane model. Aluwax (A), Pattern Resin (P), and Blu-Mousse (B) were used as the bite registration materials on the healing abutments (H) or temporary abutments (T). The groups were classified into HA, HP, HB, TA, TP, and TB according to each combination. The group using the bite impression coping was the BC group; impression taking and bite registration were performed simultaneously. After impression and bite taking, the scan bodies were connected to the lab analogs of the casts. These casts were scanned using a model scanner. The distances between two reference points in three-dimensional files were measured in each group. One-way ANOVA and Duncan's test were used at the 5% significance level. RESULTS. The smallest distance discrepancy was observed in the TB group using the temporary abutments. The Blu-Mousse and HP groups showed the largest distance discrepancy. The TB and BC groups showed a lower distance discrepancy than the HP group (P=.001), and there was no significant difference between the groups using the temporary abutments and healing abutments (P>.05). CONCLUSION. Although this study has limitations as an in-vitro investigation, the groups using the temporary abutments to hold the Blu-Mousse record and bite impression coping showed greater accuracy than the group using the healing abutments to hold the pattern resin record.
Developing of digital technique, it is possible to fabricate implant prostheses for edentulous area using intraoral 3-dimentional information throughout implant diagnosis and treatment process. It is being changed that from the method using CAD/CAM, producing prostheses by model scanning after conventional impression and model processing, to the method of fabricating implant provisional restorations and customized abutments by digital impression after connecting digital impression copings (scanbody) and implant fixtures without models. But, this digital method has not been actively used for implant prostheses not yet. Specially, it is short of intraoral digital impression cases for immediate provisional restorations of the maxillary anterior implants. The gingival contour impression of maxillary anterior area is very important for esthetic restorations. Accordingly, in this case report, the using a digital impression coping (scanbody) and digital impression by CEREC Omnicam (Sirona, Bensheim, Germany) or Trios (3shape, Copenhagen, Denmark) were introduced for immediate provisional restorations in 3 cases needed a single implant restoration in maxillary anterior area. The clinical results were satisfactory on the convenience and accuracy of digital impression technique and the good esthetics of final restorations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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