A speaker's intentions can be represented by domain actions (domain-independent speech act and domain-dependent concept sequence pairs). Therefore, it is essential that domain actions be determined when implementing dialogue systems because a dialogue system should determine users' intentions from their utterances and should create counterpart intentions to the users' intentions. In this paper, a neural network model is proposed for classifying a user's domain actions and planning a system's domain actions. An integrated neural network model is proposed for simultaneously determining user and system domain actions using the same framework. The proposed model performed better than previous non-integrated models in an experiment using a goal-oriented dialogue corpus. This result shows that the proposed integration method contributes to improving domain action determination performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.4
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pp.7-16
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2009
A robot must be able to generate various skills to achieve given tasks intelligently and reasonably. The robot must first learn affordances to generate the skills. An affordance is defined as qualities of objects or environments that induce actions. Affordances can be usefully used to generate skills. Most tasks require sequential and goal-oriented behaviors. However, it is usually difficult to accomplish such tasks with affordances alone. To accomplish such tasks, a skill is constructed with an affordance and a soft behavioral motivation switch for reflecting goal-oriented elements. A skill calculates a behavioral motivation as a combination of both presently perceived information and goal-oriented elements. Here, a behavioral motivation is the internal condition that activates a goal-oriented behavior. In addition, a robot must be able to execute sequential behaviors. We construct skill networks by using generated skills that make action selection feasible to accomplish a task. A robot can select sequential and a goal-oriented behaviors using the skill network. For this, we will first propose a method for modeling and learning Bayesian networks that are used to generate affordances. To select sequential and goal-oriented behaviors, we construct skills using affordances and soft behavioral motivation switches. We also propose a method to generate the skill networks using the skills to execute given tasks. Finally, we will propose action-selection-mechanism to select sequential and goal-oriented behaviors using the skill network. To demonstrate the validity of our proposed methods, "Searching-for-a-target-object", "Approaching-a-target-object", "Sniffing-a-target-object", and "Kicking-a-target-object" affordances have been learned with GENIBO (pet robot) based on the human teaching method. Some experiments have also been performed with GENIBO using the skills and the skill networks.
While there is universal agreement that the ecosystems approach to family resource management is the must influential currently, questions have arisen about the broad applicability of the Deacon & Firebaugh (1988) ecosystems framework. Engberg (1996) has characterized the dominant approach in family resource management as technical and argued that a technical approach substantially restricts feasible actions in much of the world and should not be used in ethical practice. The purpose of the present paper is to compare the family resource management patterns by dual role manager of business owning families in Korea and The United States. Such a comparison is an essential step in the assessment of the usefulness of the Deacon & Firebaugh framework, in particular, and the ecosystems framework, more generally. Korean respondents are 105 family and business managers interviewed in 2000 as part of a survey of owners of small to medium size family business enterprises in Seoul. U.S. respondents are 259 dual role managers in the National Family Business Survey (NFBS 1997). Chi squared statistics indicated country differences on each of the ten(goal setting, standard setting, demand clarification, resource assessment, action sequencing, actuating, checking, adjusting, demand responses, resource change)management practices. Mean responses on eight of the practices(goal setting, standard setting, action sequencing, actuating, checking, adjusting, demand responses, resource changes) were significantly different between two countries. U.S. total score means of family resource management were higher than Korea. Factor analysis of the management scale items yielded different patterns for Korea, and the United States. Korean dual role manager of family business were categorized into three different patterns as classic oriented manager, goal oriented manager, action oriented manager and U.S. were categorized into Process oriented manager and Production oriented manager. Both the number of managerial strategies and the types of strategies used varied in the two countries.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.2
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pp.120-125
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2013
This paper proposes a goal oriented action planning method that plans the behaviors of computer generated forces and a replanning method that replans new actions when the situations are changed in war game. This new method provides good expression because it is flexible and can do more realized description unlike the conventional finite state machines. As a result, proposed method has an advantage that it can describe the behaviors of computer generated forces as those of real soldier. However, since it is not deterministic it has some difficulties in analysing the decision processing of behaviors and making the computer generated forces do some specific actions. We employed combat plane models of air forces in order to verify the feasibility of our method. Finally, we could find that our method produced very similar behaviors to those of a real soldier. This paper describes our planning method, experimental results, and future works.
Control architecture of the action based robot engineering can be divided into two types of deliberate type - and reactive type- controller. Typical deliberate type, slow in reaction speed, is well suited for the realization of the higher intelligence with its capability to forecast on the basis of environmental model according to time flow, while reactive type is suitable for the lower intelligence as it fits to the realization of speedy reactive action by inputting the sensor without a complete environmental model. Looking at the environments in the application areas in which robots are actually used, we can see that they have been mostly covered by the uncertain and unknown dynamic changes depending on time and place, the previously known knowledge being existed though. It may cause, therefore, any deterioration of the robot performance as well as further happen such cases as the robots can not carry out their desired performances, when any one of these two types is solely engaged. Accordingly this paper aims at suggesting Goal-oriented Geometric Model(GGM) Based Intelligent System Architecture which leads the actions of the robots to perform their jobs under variously changing environment and applying the suggested system structure to the navigation issues of the robots. When the robots do perform navigation in human life changing in a various manner with time, they can appropriately respond to the changing environment by doing the action with the recognition of the state. Extending this concept to cover the highest hierarchy without sticking only to the actions of the robots can lead us to apply to the algorithm to perform various small jobs required for the carrying-out of a large main job.
Purpose: This study was to identify the attributes, antecedents, their consequences, and empirical indicators of rehabilitation motivation in rheumatoid arthritis patients. Methods: Walker and Avant's method was used to analyze the concept. Articles published after 1990 were searched in Medline, CINAHL, NSDL, and RISS databases using "rehabilitation", "motivation" and their combination as keywords. Results: The attributes of rehabilitation motivation are: 1) certitude and trust toward rehabilitation treatment; 2) confidence in the rehabilitation process; 3) efforts and commitments to achieve health goals; 4) psychological needs to act toward health recovery. Its antecedents include: 1) rights of self-determination; 2) goal setting and goal-oriented attitude; 3) personal needs; 4) getting rewards; 5) social and family support; 6) professional behavior of healthcare providers; and 7) least risks or costs for actions taken. Conclusion: The study results could be used as a conceptual framework for developing tools to measure the motivation of rheumatoid arthritis patients.
Vu, Thi Ly;Do, Trung Dung;Jin, Cheng-Bin;Li, Shengzhe;Nguyen, Van Huan;Kim, Hakil;Lee, Chongho
Journal of Computing Science and Engineering
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v.9
no.1
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pp.29-38
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2015
Human action recognition has become an important research topic in computer vision area recently due to many applications in the real world, such as video surveillance, video retrieval, video analysis, and human-computer interaction. The goal of this paper is to evaluate descriptors which have recently been used in action recognition, namely Histogram of Oriented Gradient (HOG) and Histogram of Optical Flow (HOF). This paper also proposes new descriptors to represent the change of points within each part of a human body, caused by actions named as Histogram of Changing Points (HCP) and so-called Average Speed (AS) which measures the average speed of actions. The descriptors are combined to build a strong descriptor to represent human actions by modeling the information about appearance, local motion, and changes on each part of the body, as well as motion speed. The effectiveness of these new descriptors is evaluated in the experiments on KTH and Hollywood datasets.
My responses to Kim Kyung-Ok's Critique on my critique on the Hungerford approach can be summarized as follows; First, it was argued that possible confusions and misunderstandings around the concept of behavior in REB were mainly caused by Hungerford himself who has used the word in several different ways, from a bunch of overt actions to almost all kinds of responses including cognitive skills, without any clear operational definition of it for more than 20 years. It seems to be needed for future users of the word, 'Behavior' to Prevent unnecessary confusions by providing their operational definition of it. Second, REB is too ambiguous to be a legitimate goal of environmental education and too outcome-oriented to be a meaningful measure for environmental education research. Anyone who accept REB as a goal of EE or a measure for research should clearly suggest procedures and criteria for judging the environmental responsibility of actions under consideration. Third, the Hungerford approach has begun by realizing the limit of a linear traditional behavior change system and has been evolving toward a complex model with dynamic interactions among/between cognitive variables and affective variables. However, it still has one-way structural orientation toward 'Behavior' with no feedbacks. Addition of some feedback processes would make the model more flexible and realistic. Finally, both the Hines model and the Hungeford model were established based on a series of behavioristic studies including three doctoral dissertations equiped with a list of actions which were prejudged to be environmentally responsible by the researchers, not by the learners. What they were primarily interested in was not how mind functions during the learning processes but how learners' behavior can be effectively changed. Considering uncertainty and complexity associated with environmental problems, a great deal of efforts ought to be made toward more context-based and less normative studies applying cognitive psychology and quantitative approaches.
In a goal-oriented dialogue, speakers' intentions can be represented by domain actions that consist of pairs of a speech act and a concept sequence. Therefore, if we plan to implement an intelligent dialogue system, it is very important to correctly infer the domain actions from surface utterances. In this paper, we propose a statistical model to determine speech acts and concept sequences using conditional random fields at the same time. To avoid biased learning problems, the proposed model uses low-level linguistic features such as lexicals and parts-of-speech. Then, it filters out uninformative features using the chi-square statistic. In the experiments in a schedule arrangement domain, the proposed system showed good performances (the precision of 93.0% on speech act classification and the precision of 90.2% on concept sequence classification).
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.4
no.4
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pp.25-28
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2016
In this paper we expand on the notion of "integration" in terms of the variety of ways in which it would manifest itself in business education. Our main argument is that "integration" is multidimensional and has been manifest in pedagogy, research and service dimensions of university programs for a long time. However, assessments of "integration" efforts have been spotty thus far and only recently are being formalized. We present several examples in business curriculum and with increased focus on formal assessments of "integration" efforts, business education will become more pragmatic. The goal of this paper is to unpack the broad construct of "integration," and discuss its historical and current manifestations in business education. Ultimately, we conclude that while the process of integrative thinking is well underway for a long time in business education, the assessment of outcomes of integrative thinking is just taking root through formal ETS tests. We believe that integrative thinking in business education is an ultimate indicator of the effectiveness of the business curriculum, as students skilled in this area will be best prepared for the real-life jobs in the market place.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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