Data anomalies seriously threaten the reliability of the bridge structural health monitoring system and may trigger system misjudgment. To overcome the above problem, an efficient and accurate data anomaly detection method is desiderated. Traditional anomaly detection methods extract various abnormal features as the key indicators to identify data anomalies. Then set thresholds artificially for various features to identify specific anomalies, which is the artificial experience method. However, limited by the poor generalization ability among sensors, this method often leads to high labor costs. Another approach to anomaly detection is a data-driven approach based on machine learning methods. Among these, the bidirectional long-short memory neural network (BiLSTM), as an effective classification method, excels at finding complex relationships in multivariate time series data. However, training unprocessed original signals often leads to low computation efficiency and poor convergence, for lacking appropriate feature selection. Therefore, this article combines the advantages of the two methods by proposing a deep learning method with manual experience statistical features fed into it. Experimental comparative studies illustrate that the BiLSTM model with appropriate feature input has an accuracy rate of over 87-94%. Meanwhile, this paper provides basic principles of data cleaning and discusses the typical features of various anomalies. Furthermore, the optimization strategies of the feature space selection based on artificial experience are also highlighted.
The purpose of this study is to understand the meaning of clinical practice experience, including web-based simulation practice, in the context of the corona pandemic era. As for the research method, data were collected through a focus group interview on the experience of web-based simulation practice and subsequent clinical practice and analyzed by content analysis method. The contents of the two interview groups were analyzed, and the results were divided into 2 components, 7 topic groups, and 18 topics. The first component, the clinical practice, was divided into four topic groups: 'The anxious start of practice in a pandemic situation', 'Direct experience through various cases', 'Training opportunities to prepare as a future nurse', and 'The burden of performance and limited experience'. The second component, the web-based simulation practice, was divided into three topic groups: 'Unfinished nursing practice', 'Indirect experience of clinical nursing in virtual space', and 'Requirement of an integrated practice model'. Clinical practice is a very important part of the nursing education curriculum. However, the nursing that students can perform in the field is very limited. Therefore, to supplement the shortcomings of observation-oriented clinical practice and to increase the quality of practical education, it is necessary to consider a hybrid education model including web-based simulation practice.
Purpose: This study was done to identify the parenting experience of mothers of premature infants in order to provide basic data for educational solutions and desirable directions. Methods: Q-methodology was used as it provides a method of analyzing the subjectivity of each item. The participants were 33 mothers of premature infants who sorted 34 selected Q-statements which were then classified into the shape of a normal distribution using a 9-point scale. Subjectivity on parenting experience among the mothers was analyzed using the pc-QUANAL program. Results: Four types of parenting experience were identified. Type I was named 'struggling', type II, 'self blame', type III, 'information collecting', and type IV, 'self-introspection'. Conclusion: The results of this study indicate that different approaches to educational programs are needed for mothers of premature infants based on the four types of parenting experience.
With the advent of industrialization, consumers and end-users demand more reliable products. Meeting these demands requires a comprehensive approach, involving tasks such as market information collection, planning, reliable raw material procurement, accurate reliability design, and prediction, including various reliability tests. Moreover, this encompasses aspects like reliability management during manufacturing, operational maintenance, and systematic failure information collection, interpretation, and feedback. Improving product reliability requires prioritizing it from the initial development stage. Failure mode and effect analysis (FMEA) is a widely used method to increase product reliability. In this study, we reanalyzed using the FMEA method and proposed an improved method. Domestic railways lack an accurate measurement method or system for maintenance, so maintenance decisions rely on the opinions of experienced personnel, based on their experience with past faults. However, the current selection method is flawed as it relies on human experience and memory capacity, which are limited and ineffective. Therefore, in this study, we further specify qualitative contents to systematically accumulate failure modes based on the Failure Modes Table and create a standardized form based on the Master FMEA form to newly systematize it.
Objective: The aim of this study is to offer a holism based Service Experience Analysis System(HSEAS) for service design. Background: Customer experience has been focused in a lot of service area. But it is difficult to understand the customer's needs and their experiences because it's so complex and uncertain. Thus it needs holistic approach that means it's difficult to explain general character merely through the understanding of small parts that composes an object and it must be analyzed within the overall context. Method: Accordingly, the thesis paper proposes the Service Experience Analysis System that satisfies the four following needs. (1) Need of solid Experience Framework in which the special quality of the service experience is considered, (2) need of support for the semantic cohesion between different kinds of data, (3) need of support for the management and search of vast data, and (4) need of building the knowledge base system for collaborative research. Results: HSEAS combines the short information in the customers' words and behaviors or situations and circumstances and provides a place of analysis where the context of the general experience can be read and allows concrete understanding of the actual state and factor of the problem as a Combined Data Analysis Tool. Conclusion: HSEAS becomes the center of information management, analysis and connection and it provides a free collaboration place where physical condition has no relations to as a knowledge base system based on network. Application: It is expected that length and width will be added to the analysis and assistance for effectively accumulating information will be provided in the area of diverse service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.3
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pp.97-104
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2016
In this paper, we propose spatial information based simulator for user experience optimization and minimize real space complexity. We focus on developing simulator how to design virtual space model and to implement virtual character using real space data. Especially, we use expanded events-driven inference model for SVM based on machine learning. Our simulator is capable of feature selection by k-fold cross validation method for optimization of data learning. This strategy efficiently throughput of executing inference of user behavior feature by virtual space model. Thus, we aim to develop the user experience optimization system for people to facilitate mapping as the first step toward to daily life data inference. Methodologically, we focus on user behavior and space modeling for implement virtual space.
This study aimed to evaluate the user experience of hearable devices for seniors and suggest possible development directions. A literature review, case study, and in-depth interviews were conducted. Based on the literature review, convenience, accessibility, transmissibility, wearability, aesthetics, and interest were determined as the user experience factors of hearable devices. Then, in-depth interviews were conducted with 12 participants aged 60 or older regarding four devices. Participants tried four different types of wireless earphones which were selected based on a case study: open-type, kernel-type, neckband-type, and earring-type. Regarding convenience, the participants preferred to carry small devices and regarding accessibility, participants responded positively for most product types. For transmissibility and wearability, there were differences depending on whether devices were put on correctly, but the participants preferred products that did not wholly block external sounds. For aesthetics, participants preferred small and cutting-edge designs. Interest was noticeable among those who had not used the devices before, and for stability, the neckband-type was the most preferred. Based on the results we suggest designing small cutting-edge designs and button-type assist devices, not blocking the external sound, providing a participation program, simplifying device functions, and establishing a method that can be combined with and stored in clothes and a delivery method that can signal danger.
This study starts from the awareness of the problem that consumers are isolated from the standing spray product planning, and thus suggests effective designs and methods to the new standing spray design process. The ultimate purpose of this study is to suggest practicable new standing spray design outputs. Service design is based on customer experience, and thus it is intangible, process-centered and based on various relations. Applying the service design to the development of new standing spray designs has the following significance. (1) Service design is an effective method for maximizing customer-centered experience. The customer-centered method of service design promotes practicability of new standing spray design. (2) Service design solves various problems by mediating opinions among various stakeholders. Effective and practicable solutions could not be found for new standing spray design despite various efforts that had been made for a long time. Since each step of the process is approached separately, it is necessary to take an overview of the whole process like service design. (3) Service design lays stress on process in which stakeholders participate. Participation and collaboration among stakeholders in the new standing spray design process will improve their satisfaction and enthusiasm to implement the new system.
Railway signal system has been more complex, larger and required high reliability. So, maintenance by experience must be changed to optimize maintenance program or introduced systematic method for estabilish new maintenance program. In this paper, we introduced the maintenance period decision method which are Age based method and Block replacement method based on the failure distribution for the equipment. So, we allocated optimum maintenacne period for the railway signal equipment using block replacement method.
Smart speaker is a device that provides an interactive voice-based service that can search and use various information and contents such as music, calendar, weather, and merchandise using artificial intelligence. Since AI technology provides more sophisticated and optimized services to users by accumulating data, early smart speaker manufacturers tried to build a platform through aggressive marketing. However, the frequency of using smart speakers is less than once a month, accounting for more than one third of the total, and user satisfaction is only 49%. Accordingly, the necessity of strengthening the user experience of smart speakers has emerged in order to acquire a large number of users and to enable continuous use. Therefore, this study analyzes the user experience of the smart speaker and proposes a method for enhancing the user experience of the smart speaker. Based on the analysis results in two stages, we propose ways to enhance the user experience of smart speakers by model. The existing research on the user experience of the smart speaker was mainly conducted by survey and interview-based research, whereas this study collected the actual review data written by the user. Also, this study interpreted the analysis result based on the smart speaker user experience dimension. There is an academic significance in interpreting the text mining results by developing the smart speaker user experience dimension. Based on the results of this study, we can suggest strategies for enhancing the user experience to smart speaker manufacturers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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