Purpose: Research and development of human capital in countries bring sustainable development to the nations. Especially for developing countries, the attraction of foreign direct investment not only brings economic growth to the country but also contributes to improving human capital. This study aims to assess the impact of foreign direct investment on human capital in ASEAN countries. Research design, data and methodology: With data collected from ASEAN countries from 1990 to 2019, panel data analysis is performed with revised model types (the Pooled OLS, Fixed effect model, Random effect model and regression with Driscoll-Kraay standard errors). Result: The results of the regression analysis show that FDI has a positive impact on human capital. At the same time, the study also found that public investment in education also positively affects human capital; the life expectancy factor does not affect human capital. Conclusions: With this research result, the authors also proposed a number of solutions to improve human capital by attracting FDI and improving the efficiency of investment for the education of ASEAN countries. Besides, public expenditure on education also plays an important role in raising human capital. Therefore, investment in education should be promoted further in the future.
Human-Robot interaction (HRI) has recently become one of the most important issues in the field of robotics. Understanding and predicting the intentions of human users is a major difficulty for robotic programs. In this paper we suggest an interaction method allows the robot to execute the human user's desires in an intelligent room-based domain, even when the user does not give a specific command for the action. To achieve this, we constructed a full system architecture of an intelligent room so that the following were present and sequentially interconnected: decision-making based on the Bayesian belief network, responding to human commands, and generating queries to remove ambiguities. The robot obtained all the necessary information from analyzing the user's condition and the environmental state of the room. This information is then used to evaluate the probabilities of the results coming from the output nodes of the Bayesian belief network, which is composed of the nodes that includes several states, and the causal relationships between them. Our study shows that the suggested system and proposed method would improve a robot's ability to understand human commands, intuit human desires, and predict human intentions resulting in a comfortable intelligent room for the human user.
Human Carcinogenic Potency (HCP) can be estimated based on human daily exposure dose to carcinogen (Dh), body weight (Wh), 10% tumorigenic dose (TD10), and slope factor at TD10 (Q10) from 2-yr bioassay data. This approach is more relevant to humans generally exposed to low doses of carcinogens and can reduce more of extrapolation errors from high dose in animal experiments to low dose in humans than HERP (human exposure dose/rodent potency dose) proposed by Ames et al. (Science, 236, 271-280, 1987). TD50 and HERP have been routinely used to compare rodent carcinogenic potency and human carcinogenic potency, but those approaches have had limitations in extrapolation of high dose to low dose in humans. The advantages of HCP are to estimate human exposure dose (Dh) by human monitoring instead of environmental monitoring, to consider slope factor (Q10) which reflects the tendency of curve at low dose, and to use TD10 which represents much lower dose thant TD50 or HERP. HCP will be a useful parameter for the estimation of human carcinogenic potency in risk assessment and management of carcinogens.
The purpose of this study was to assess the sanitary education performance for employee through school foodservice dietitians in Jeonju area. Questionaires were distributed to 67 dietitians of school foodservice. The statistical analysis of data was completed using SPSS 10.0 program. The results were summarized as follows: 47.8% of dietitians were $31{\sim}35$ years old and 73.1% were regular employee. 37.3% had a dietitian career less $5{\sim}10$ years old. Most dietitians(74.6%) provided verbal training to the school foodservice employees at least once every month. This training included details of personal, facility and food processing hygiene, food poisoning and microorganism. Because of 'missing time' had 65.7% of dietitian a problem to conduct the sanitary training. The working experience and academic background of dietitians influenced on the item of sanitary training, not on the frequency of training.
Human material is considered as an independent object after departing from human body. But unlike other materials, that is not allowed for the trading because of the nature of personality. According to the present legal system, the human material is only permitted to donate to the researcher or biobank for scientific study. Bur after the collection, the human materials are regarded as a valuable assets and the collectors want to get more economic gains. If the neutral modulators serve for the justifiable circulation. The economic motivations could be prevented within material transfer processes. In real life, the neutral modulator is hard to find and most of partipants are involved in the economic interests. In this situation, it may be justifiable to permit the person who donate his body material to pursue reach through right on his material. The problem is how to measure the value of human material and how to treat the informed consent. If the essential portion of human personality is contributed to the value of human material and if only his material can be served for the invention, the tissue donator can get economic interests on his body material as his property. That is based on the rule of processing of human efforts on civil law.
Most human-error case of accident database is written by various description and expression because accident database is produced by two or more person. And extracted information by searching of database varies in researcher's judgment criteria and the capability. Furthermore, much time and effort are required to examine manually information related to the human error from each accident case. Accordingly, it is difficult to explore objectively the accidents relevant to the human-error from the accident data base which is accumulated enormously. In this study, to solve these problems, it was developed an searchig method which is not influenced by researcher's judgment criteria and capability. For this, human-error keywords were extracted from a Japanese-English dictionary to examine objectively the accident case related to human-error in data base. This searching method by the human-error keywords can be applicable in most accident databases, although a database will be accumulated in future. Also, using the searching technique of this research, knowledge obtained by searching result can be compared with other research's results by the same method. Although the number of accident case increasese, searching results from database have the objectivity because it is not necessary to modify the based searching method or change the human-error keywords. However, as subject of future investigation, it would be necessary that the extension and investigation on human-error keywords improve and the technique to enhance searching accuracy would be modified.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
Visual inspection is regarded as one of the critical activities for quality control in a manufacturing company. it is thus important to improve the performance of detecting a defective part or product. There are three probable working modes for visual inspection: fully automatic (by automatic machines), fully manual (by human operators), and semi-automatic (by collaboration between human operators and automatic machines). Most of the current studies on visual inspection have been focused on the improvement of automatic detection performance by developing a better automatic machine using computer vision technologies. However, there are still a range of situations where human operators should conduct visual inspection with/without automatic machines. In this situation, human operators'performance of visual inspection is significant to the successful quality control. However, visual inspection of components assembled into a mobile camera module belongs to those situations. This study aims to investigate human performance issues in visual inspection of the components, paying more attention to human errors. For this, Abstraction Hierarchy-based work domain modeling method was applied to examine a range of direct or indirect factors related to human errors and their relationships in the visual inspection of the components. Although this study was conducted in the context of manufacturing mobile camera modules, the proposed method would be easily generalized into other industries.
The development and maintenance of human capacity in economies is critical to long term competitiveness, but also for the overall health and environment of regions. Yet, human science and technology-based capacity is multidimensional and has interrelated characteristics which present certain policy challenges. This paper addresses a range of issues specific to a discussion on human capacity in S&T. First, the paper emphasizes the importance of acknowledging the complexity of human capacity issues and how they evolve along the STEM (science, technology, engineering, and mathematics) pipeline. The pipeline is an often used reference to describe the training and development in STEM disciplines, from early childhood education, to more advanced training, and finally to professional collaboration and interaction and serves as a useful organizing framework for the discussion of capacity along the career evolution process. Second, the paper offers an organizing framework for discussion of policy mechanisms that have been developed to address issues and gaps that occur along this STEM pipeline. Specifically, it contrasts the traditional mechanisms of building human capacity in STEM areas with newer "gap filling" and integrated approached to addressed human capacity disparities and priorities. Third, the paper addresses core challenges in human capacity in STEM, including the education and training, participation of women and underrepresented groups, brain drain/brain circulation issues, and the globalization of science. The paper concludes with a discussion of policy implication for the development of human capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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