This study was accomplished to investigate the recognition and the using practices about food-nutrition labeling system of 20's consumers. Two hundred and fifty-four man and women were examined using the questionnaire. The results were as follows. 1. The degree of recognition of subjects about food-nutrition labeling system was low (43.3%) and the using practices were even lower (18.1%). 2. The items considered as important were in the order of shelf life, manufactured date and cost. 3. The confidence score to the food-nutrition labeling system of consumers was 3.2 and was higher in the females compared to males. 4. The preferred method of food-nutrition labeling was in the order of picture and graphic type method, table type method and descriptive type method. 5. The expected effects of the current food-nutrition labeling system were easy to select foods for the prevention of the adult diseases and diet therapy. From these results, we might propose the conclusion as follows: Food-nutrition labeling system might be a good source of nutrition information and the consumers'demand for disease-prevention and dietary purpose. Therefore, the agencies concerned should make an every effort for the successful implementation of food-nutrition labeling system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.6
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pp.2483-2503
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2016
Traffic congestion is a severe problem in many modern cities around the world. Real-time and accurate traffic congestion identification can provide the advanced traffic management systems with a reliable basis to take measurements. The most used data sources for traffic congestion are loop detector, GPS data, and video surveillance. Video based traffic monitoring systems have gained much attention due to their enormous advantages, such as low cost, flexibility to redesign the system and providing a rich information source for human understanding. In general, most existing video based systems for monitoring road traffic rely on stationary cameras and multiple vehicle tracking method. However, most commonly used multiple vehicle tracking methods are lack of effective track initiation schemes. Based on the motion of the vehicle usually obeys constant velocity model, a novel vehicle recognition method is proposed. The state of recognized vehicle is sent to the GM-PHD filter as birth target. In this way, we relieve the insensitive of GM-PHD filter for new entering vehicle. Combining with the advanced vehicle detection and data association techniques, this multiple vehicle tracking method is used to identify traffic congestion. It can be implemented in real-time with high accuracy and robustness. The advantages of our proposed method are validated on four real traffic data.
The purpose of this study is to highlight the National Classification System related to cleanup the soil contaminated sites and to provide some guidance to address the priority management rank system before the remediation for Busan metropolitan city. Based on the previous soil investigation data, the quantitative classification of vulnerable areas for soil pollution was performed to successfully manage the contaminated sites in Busan. Ten evaluation factors indicating the high soil pollution possibility were used for the priority management ranking system and 10 point was assigned for each factor which was evenly divided by 10 class intervals. For 16 Gu/Guns in Busan, the score of each evaluation factor was assigned according to the ratio of the area (or the number) between in each Gu (or Gun) and in Busan. Ten scores for each Gu (or Gun) was summed up to prioritize the vulnerable Gu or Guns for soil pollution in Busan. Results will be available to determine the most urgent area to cleanup in each Gu (or Gun) and also to assist the municipal government to design a successful and cost-effective site management strategy in Busan.
The objectives of this study were to examine the propensity and to analyze some determinants of complaining behavior about the educational services of private institutes. The survey was conducted by means of self-administered questionnaire with 546 university students Living in Seoul and Cheongjoo. They had an experience of studying in the educational services of private institutes in recent two years. Major findings were as following: (1) The propensity of private complaining behavior about the educational services of private institutes averages 3.36 points out of 5. This score is beyond the middle slightly. Whereas the propensity of pubic complaining behavior is very low. (2) According to the discriminant analysis, tuition fee, information supplied for solving the dissatisfaction, and altitude about the complaining behavior are the determinants to distinguish between complaining/non complains behavior group of private complaining behavior. (3) Information supplied for solving the dissatisfaction, kindness of the stars, the establishment, the way of making tuition fees, the degree of awareness of cost, the attitude about complaining behavior, the confidence of success for complaining behavior are the determinants to distinguish between complaining/non complains behavior group of public complaining behavior.
"Online Alternative Dispute Resolution" can refer to the use of online methods of dispute resolution to resolve disputes arising either online or offline. The range of disputes covered by online ADR has been broad : from family law to internet domain name disputes : from small transaction to insurance disputes. Online and offline consumer disputes have been a major focus of online ADR sites. This article propsed that the mediator should explain the process and the mediator's role so as to forestall misunderstanding on that score. And mediators should consider including in either usual mediation agreements additional provisions applicable to communications by email. Online ADR sites should be designed 1) to provide a simple, easily understandable process, 2) to provide detailed information on process, cost and speed, 3) to enable users to move between online and offline processes, 4) to have authentication processes for parties and documents, 5) to have automatic translation system for language barriers. And Government should play an important role in assisting people to adapt technically and emotionally to new technology through information, training and ongoing support. The days of live online television-quality videoconferencing have not yet arrived. Until then, we must hone our skills with the written word.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the actual condition of the disabled due to Occupational accidents based on the functional evaluation tool. Method: The data were collected from 2 Workers Accident Medical Corporation, 311 subjects between February and August, 2007. The tool comprised of six components including physical function, cognitive function, communication, emotional and disturbing behavior, nursing skills and rehabilitation needs. Results: Among the disabled, the average point of physical function of 5 was found in 61.92% and to express and understand were evaluated as normal in 36.69% and 33.44%, respectively. Also, hearing and vision were evaluated as normal in 53.50% and 37.98%, respectively. 19.01% of the disabled had emotional problems and 13.78% had disturbing behavior. Most disabled were in need of nursing skills with 97.73% ROM and activities. The 78.18% and 76.90% of disabled were in need of rehabilitation because of right and left leg in full movement disorders, respectively. Conclusion: The evaluation score for the disabled caused by Occupational accidents was diverse showing 10 to 19 points and 140 to 150 points. The result means the care cost should be determined depending on the care needs of the disabled because there is such a diverse range of care needs for them.
The diagnosis of swine sarcoptic mange (Sarcoptes scabiei var. suis) was investigated by ELISA in order to replace current diagnostic methods such as skin scraping, scratching index, or lesion score of dermatitis. The current methods need many efforts and much times and cost much. They can not handle many samples simultaneously. Therefore, in this research we developed ELISA that can handle many samples at a time. The antigens of swine sarcoptic mite were isolated and examined by 12.5% SDS-PAGE and silver staining. The antigenicity of antigen was confirmed by Western blotting using the swine from the artificailly-infested swine with swine sarcoptic mite. The optical density (OD) values of the artificailly-infested positive sera and the naturally-infested positive sera of sows were measured and read in order to confirm the stability of antigens, the reproducibility and validity (sensitivity and specificity) of the manufactured ELISA of swine sarcoptic antigens. In above results, the developed ELISA would be possible to use the diagnostic tool of sarcoptic mange if OD values of piglets, fattening pigs and sows are interpreted reasonably and classified as mange-free and infested.
Intelligent tutoring system enables users to effectively learn by utilizing various artificial intelligence techniques. For instance, it can recommend a proper curriculum or learning method to individual users based on their learning history. To do this effectively, user's characteristics need to be analyzed and classified based on various aspects such as interest, learning ability, and personality. Even though data labeled by the characteristics are required for more accurate classification, it is not easy to acquire enough amount of labeled data due to the labeling cost. On the other hand, unlabeled data should not need labeling process to make a large number of unlabeled data be collected and utilized. In this paper, we propose a semi-supervised learning method based on feedback variational auto-encoder(FVAE), which uses both labeled data and unlabeled data. FVAE is a variation of variational auto-encoder(VAE), where a multi-layer perceptron is added for giving feedback. Using unlabeled data, we train FVAE and fetch the encoder of FVAE. And then, we extract features from labeled data by using the encoder and train classifiers with the extracted features. In the experiments, we proved that FVAE-based semi-supervised learning was superior to VAE-based method in terms with accuracy and F1 score.
Language Models such as BERT has been an important factor of deep learning-based natural language processing. Pre-training the transformer-based language models would be computationally expensive since they are consist of deep and broad architecture and layers using an attention mechanism and also require huge amount of data to train. Hence, it became mandatory to do fine-tuning large pre-trained language models which are trained by Google or some companies can afford the resources and cost. There are various techniques for fine tuning the language models and this paper examines three techniques, which are data augmentation, tuning the hyper paramters and partly re-constructing the neural networks. For data augmentation, we use no-answer augmentation and back-translation method. Also, some useful combinations of hyper parameters are observed by conducting a number of experiments. Finally, we have GRU, LSTM networks to boost our model performance with adding those networks to BERT pre-trained model. We do fine-tuning the pre-trained korean-based language model through the methods mentioned above and push the F1 score from baseline up to 89.66. Moreover, some failure attempts give us important lessons and tell us the further direction in a good way.
Kim, Young-Kyun;Kim, Hyun-Suk;Yi, Yang-Jin;Yun, Pil-Young
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.40
no.3
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pp.130-134
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2014
Objectives: The goal of this study was to estimate the overall satisfaction level of dental implant patients and further evaluate factors influencing satisfaction. Materials and Methods: Self-administered questionnaires were mailed to patients who received dental implant therapy at Seoul National University Bundang Hospital (Seongnam, Korea) from October 2003 to April 2005. The main portion of the questionnaire was shared to evaluate the level of satisfaction with implant therapy. The questionnaires contained evaluations of influencing factors, which were classified as pain-related, service-related, and complication-related. Results: The responses from 93 patients (41 males, 52 females) with a total of 325 implants were included in the analysis, and the mean score for overall satisfaction level with implant therapy was 8.26. Female patients showed higher visual analogue scale (VAS) scores for both pain during (P=0.000) and after implant surgery (P=0.016). Male patients showed more 'negative' values for the reasonability of treatment cost (P=0.008) and the adequacy of the treatment period (P=0.022). Conclusion: The subjective satisfaction of patients was influenced by various factors, especially complication-related factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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