The smart phone application to provide auto identification and answer explanation of multiple choice answer for each OMR answer item in the test paper different from ordinary OMR test by using smart phone is very useful in terms of a self learning and a smart learning. In this paper, smart phone application of OMR mark identification for each question item in test paper is proposed. QR code for each OMR answer is provided for the encrypted correct answer and the reference location of multiple choice answer rectangle location. The OMR answer region is extracted and the marked answer is identified in each question of test paper, in order to compare between the marking answer and the correct answer. Experimental result of smart phone application of the proposed algorithm for the OMR answer images with various size and direction shows excellent recognition performance.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.2
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pp.205-213
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2024
This study uses a large language model (LLM) to identify Aristotle's rhetorical principles (ethos, pathos, and logos) in COVID-19 information on Naver Knowledge-iN, South Korea's leading question-and-answer community. The research analyzed the differences of these rhetorical elements in the most upvoted answers with random answers. A total of 193 answer pairs were randomly selected, with 135 pairs for training and 58 for testing. These answers were then coded in line with the rhetorical principles to refine GPT 3.5-based models. The models achieved F1 scores of .88 (ethos), .81 (pathos), and .69 (logos). Subsequent analysis of 128 new answer pairs revealed that logos, particularly factual information and logical reasoning, was more frequently used in the most upvoted answers than the random answers, whereas there were no differences in ethos and pathos between the answer groups. The results suggest that health information consumers value information including logos while ethos and pathos were not associated with consumers' preference for health information. By utilizing an LLM for the analysis of persuasive content, which has been typically conducted manually with much labor and time, this study not only demonstrates the feasibility of using an LLM for latent content but also contributes to expanding the horizon in the field of AI text extraction.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.39
no.4
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pp.105-118
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2005
As the number of users who ask and give answers in the query-answer documents retrieval system is growing exponentially, the query-answer document become a crucial information resource, as a new type of information retrieval service. A query-answer document Consists of three structural parts : a query, explanation on query, and answers Chosen by users who asked the query. To identify the role of each structural part in representing the topics of documents, the three structural parts were clustered automatically and the results of several clustering tests were compared in this study.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.5
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pp.457-463
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2015
This paper presents the need for the concept of collective intelligence based system for the timely learning and incorrect notes show the utilization and satisfaction. The old wrong answer note system is characterized by the provision of uniform right answer explanations for the questions whose answers were wrong by checking whether the evaluation items were answered right or wrong. The characteristic requires a lot of improvements in terms of wrong answer analysis and feedback since it cannot properly receive feedback on the items that a learner got right by luck in spite of poor understanding of them and on the errors in the selection process of wrong answers by individual learners. The SERO wrong answer note was designed to propose new ways to identify and capture such "score errors" and compensate for the practical weaknesses of learners. The Stability Emergency Risk Opportunity (SERO) wrong answer note is based on a method of categorizing and analyzing evaluation items answered by the examinee into four types (S, E, R and O type), and commentary correct as well as incorrect answers by presenting a variety of commentary notes using the collective intelligence of the study show that satisfaction is high.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.16
no.2
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pp.195-209
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2014
This study aimed to identify the preferred jeans design and needed improvements through survey research aimed at men aged 20~29. In order to identify the current wearing trends and problems of jeans, the study carried out survey research aimed at men in their twenties who had purchased and worn jeans. As a result of survey research aimed at consumers, it was discovered that fit was deemed most important during the purchase of jeans. As to the question which type of slacks was worn most frequently, the answer was slim type jeans. Regarding body parts that became the selection standard during the purchase of jeans, the answer was thigh and waist. The body parts that showed the lowest assessment result appeared to be thigh circumference, waist measurement, slacks length, and slacks bottom. To a question asking about things to be repaired and to be improved, they replied that there were problems in measurement fit, dissatisfaction with materials, and washing and management.
The purpose of this study was to identify the education effect about AIDS related knowledge & attitude in industrial workers. This study examined the workers' knowledge and attitude at two times. (before education, 3days after education) This study 298 admitted workers on 3 work place who participated in health education by video material. Data were gathered from 1994. 12. 12 to 1994. 12. 22. The results were as follow: 1. The level of knowledge about AIDS; The correct answer mean score of knowledge before education was 13.7 out of 28. The correct answer mean score of knowledge after education was 17.6 out of 28. 2. The education effect about AIDS related knowledge according to 28 questions; Almost of questions were significantly increased correct answer rate about AIDS related knowledge except 2 questions. 3. The education effect about AIDS related knowledge according to workers' general characteristics: The significant general characteristics of health education effect that impact on the knowledge score were women, the teenth, the twentieth, unmarrige state, lower senior high school graduated, sexual experience had or not, over five occupational career, education time, health education experience had or not. 4. The education effect of AIDS related attitude: Significant change of attitude related AIDS were found 7 out of 9 questions.
The Journal of Korean Academy of Orthopedic Manual Physical Therapy
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v.22
no.2
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pp.29-33
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2016
Background: The purpose of this study was to investigate the difference of height cognition ability according to dominant or non-dominant eye. Methods: Forty one healthy adults (male: 19, female: 22, 22-43 years) participated in this study. Hole in the card test was performed to identify dominant eye. To figure out height cognition ability between dominant and non-dominant eye, we had subjects answer which point is higher or even on the monitor. Results: The Right answer on dominant eye was $8.15{\pm}1.44$ point and the right answer on non-dominant eye was $7.56{\pm}1.55$ point. There was a statistically significant difference between dominant eye group and non-dominant eye group (p<.05). Conclusion: We think that the dominant eye may be used for reliable diagnosis. In future study, investigate on relation between dominant hand and dominant eye and the difference of dominant eye and non-dominant eye when to palpation are required.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.11
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pp.509-520
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2015
College Scholastic Ability Test(CSAT) is a primary test to evaluate the study achievement of high-school students and used by most universities for admission decision in South Korea. Because its level of difficulty is a significant issue to both students and universities, the government makes a huge effort to have a consistent difficulty level every year. However, the actual levels of difficulty have significantly fluctuated, which causes many problems with university admission. In this paper, we build two types of data-driven prediction models to predict correct answer rate and to identify significant factors for CSAT English test through accumulated test data of CSAT, unlike traditional methods depending on experts' judgments. Initially, we derive candidate question-specific factors that can influence the correct answer rate, such as the position, EBS-relation, readability, from the annual CSAT practices and CSAT for 10 years. In addition, we drive context-specific factors by employing topic modeling which identify the underlying topics over the text. Then, the correct answer rate is predicted by multiple linear regression and level of difficulty is predicted by classification tree. The experimental results show that 90% of accuracy can be achieved by the level of difficulty (difficult/easy) classification model, whereas the error rate for correct answer rate is below 16%. Points and problem category are found to be critical to predict the correct answer rate. In addition, the correct answer rate is also influenced by some of the topics discovered by topic modeling. Based on our study, it will be possible to predict the range of expected correct answer rate for both question-level and entire test-level, which will help CSAT examiners to control the level of difficulties.
The purpose of this study was identify frequent misconceptions and indirect measurenent of the attitude toward the elderly. The measurenent tool was FAQ which is short, well-docunented and consist of 20 factual items only. The Results were as follows: The average right answer was $51.4\%$. - Regarding the difference between sex, male's rate is higher than female's. $(57.4\%,\;48.4\%)$ - Subjects had considerable indirect attitude toward the elderly.
This study conducted preliminary study to identify effective ways to use ChatGPT in traffic policing by analyzing ChatGPT's responses to the driver's license test and the road traffic accident appraiser test. I collected ChatGPT responses for the driver's license test item pool and the road traffic accident appraiser test using the OpenAI API with Python code for 30 iterative experiments, and analyzed the percentage of correct answers by test, year, section, and consistency. First, the average correct answer rate for the driver's license test and the for road traffic accident appraisers test was 44.60% and 35.45%, respectively, which was lower than the pass criteria, and the correct answer rate after 2022 was lower than the average correct answer rate. Second, the percentage of correct answers by section ranged from 29.69% to 56.80%, showing a significant difference. Third, it consistently produced the same response more than 95% of the time when the answer was correct. To effectively utilize ChatGPT, it is necessary to have user expertise, evaluation data and analysis methods, design a quality traffic law corpus and periodic learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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