Kimchi is a traditional Korean food prepared by fermenting vegetables, such as Chinese cabbage and radishes, which are seasoned with various ingredients, including red pepper powder, garlic, ginger, green onion, fermented seafood (Jeotgal), and salt. The various unique microorganisms and bioactive components in kimchi show antioxidant activity and have been associated with an enhanced immune response, as well as anti-cancer and anti-diabetic effects. Red pepper inhibits decay due to microorganisms and prevents food from spoiling. The vast amount of biological information generated by academic and industrial research groups is reflected in a rapidly growing body of scientific literature and expanding data resources. However, the genome, biological pathway, and related disease data are insufficient to explain the health benefits of kimchi because of the varied and heterogeneous data types. Therefore, we have constructed an appropriate semantic data model based on an integrated food knowledge database and analyzed the functional and biological processes associated with kimchi in silico. This complex semantic network of several entities and connections was generalized to answer complex questions, and we demonstrated how specific disease pathways are related to kimchi consumption.
Lots of the agricultural information come from human experiences and are in non-numerical forms. Therefore, it is difficult to process to be processed in a conventional data processing way. An internet expert system for agricultural application using the ASP(active server page) was developed to solve this problem and consisted of databases, an inference engine, and an user interface. The databases were composed of rule base, question base and link data. The inference engine was developed with the ASP for connection with web between databases. The used interface was developed with the CGI(common gateway interface), so that question could be answered on a web browser, and the session technique was used to provide proper result to each of multi-users. A prototype internet expert system was developed for diagnosis of diseases and nutritional disorders of paddy rice. The expert system was interactively worked through WWW(world wide web) at remote sites by multi-users, even at the same time. The rule base could be easily updated and modified from a web server computer by a knowledge engineer.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.12
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pp.1020-1026
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2005
In the era of ubiquitous computing, human-friendly man-machine interface is getting more attention due to its possibility to offer convenient services. For this, in this paper, we introduce a 'Half-Mirror Interface System (HMIS)' as a novel type of human-friendly man-machine interfaces. Basically, HMIS consists of half-mirror, USB-Webcam, microphone, 2ch-speaker, and high-speed processing unit. In our HMIS, two principal operation modes are selected by the existence of the user in front of it. The first one, 'mirror-mode', is activated when the user's face is detected via USB-Webcam. In this mode, HMIS provides three basic functions such as 1) make-up assistance by magnifying an interested facial component and TTS (Text-To-Speech) guide for appropriate make-up, 2) Daily weather information provider via WWW service, 3) Health monitoring/diagnosis service using Chinese medicine knowledge. The second one, 'display-mode' is designed to show decorative pictures, family photos, art paintings and so on. This mode is activated when the user's face is not detected for a time being. In display-mode, we also added a 'healing-window' function and 'healing-music player' function for user's psychological comfort and/or relaxation. All these functions are accessible by commercially available voice synthesis/recognition package.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.1061-1065
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2004
The knowledge-based society of the 21st century requires effective education and learning methods in each professional field because the development of human resource determines its competence more than any other factors. It is highly desirable to develop an intelligent tutoring system, which meets ever increasing demands of education and learning. Such a system should be adaptive to each individual learner's demands as well as the continuously changing state of the learning process, thus enabling the effective education. The development of a learning environment based on learner modeling is necessary in order to be adaptive to individual learning variants. An intelligent learning environment is being developed targeting the heritage education, which is able to provide a customized and refined learning guide by storing the content of interactions between the system and the learner, analyzing the correlations in learning situations, and inferring the learning preference from the learner's learning history. This paper proposes a heritage learning system of Bulguksa temple, integrating the ontology-based learner modeling and the learning preference which considers perception styles, input and processing methods, and understanding process of information.
The Web Services descriptions such as DAML-S/OWL-S, BPEL4WS and WSMF focusing on the functional aspects of Web Services have limitations for the representation of the conceptual and semantic capabilities of Web Services, although WSMF is based on ontology and can represent the goal of Web Services. This paper proposes the new description formalism based on the competence ontology that can represent both functional and semantic aspects of Web Services. This paper also presents the integration and the composition of Web Services by means of Data Mediator(D-Mediator) and Control Mediator(C-Mediator) to mediate compositional in compatibility between heterogeneous Web Services.
In this paper, we present the plan execution model for dynamic mobile computing environments, and then introduce the smart script system developed on these base models. The smart script system includes the smart script language, in which the task knowledge of a mobile personal assistant is represented, and the script execution engine, by which the scripts are dynamically executed in response to the given task goal and the environmental changes. In order to evaluate the utility and the performance of our system, we implement an application service called Smart Reservation and conduct some experiments.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.4
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pp.149-154
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2014
A user should pick up relevant answers by himself from various search results when using user participation question answering community like Knowledge-iN. If refined answers are automatically provided, usability of question answering community must be improved. This paper divides questions in Q&A documents into 4 types(word, list, graph and text), then proposes summarizing methods for each question type using document statistics. Summarized answers for word, list and text type are obtained by question clustering and calculating scores for words using frequency, proximity and confidence of answers. Answers for graph type is shown by extracting user opinion from answers.
Being recently increased interests of our healthcare, a host of symptoms-diagnostic sites has been introduced on the World Wide Web. But conventional healthcare sites provide users with only a very restricted functions. In this paper, we propose the use of Artificial Neural Networks (ANNs) as a flexible symptoms-diagnostic tool that enables learning effects of ANNs (not expert's knowledge) to be incorporated into the diagnostic process. We develop a novel algorithm for predicting patient\`s disease that satisfy user (or expert)-specified symptoms on WWW. Our algorithm provides two important benefits : 1) enables users (patients) to be taken early diagnostic, and 2) enables experts to perform confidently diagnostic by referencing the predicted diseases-list with its respective possibility.
The prediction of protein function basically make use of a protein-protein interaction map based on the concept of guilt-by-association. The method however cannot determine the functions of proteins in case that the target protein does not interact with proteins with known functions directly. This paper studies protein function prediction considering the given problem as a K-class classification problem and proposes a predictive approach utilizing a modular neural network. The proposed method uses interaction data and protein related attributes as well. The experimental results demonstrate that the proposed approach can predict the functional roles of Yeast proteins whose interaction knowledge is not known and shows better performance than the graph-based models that use protein interaction data.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.19
no.2
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pp.1-9
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1995
The processing paper has devoted to the theory of the flow equations, the basic derivative procedure, the meaning of a valve flow coefficient $C_v$, the valve Reynolds R$R_{ev}$ and its application for liquid control valves, which applicable under the condition of a non-critical flow and the case of piping geometry factor $F_p$=1.0. However there is no information on the effects of fittings, a critical flow and the flow resistance coefficient of a valve equivalent to that of pipe which is conveniently used in the piping design. Since the piping systems of plants or ships generally contain various fittings such as expanders and reducers due to different size between pipes and valves and there may occur a critical flow, that a mass flowrate is maintained to be constant, due to the pressure drop in a piping when a liquid is initially maintainder ar a saturated temperature or at nearby corresponding to upstream pressure, system designer should have a knowledge of the effect to flow due to fittings and the critical flow phenomenon of a liquid. This study is performed to inform system designers with the critical flow phenomenon of a liquid, a valve resistance coefficient, a valve geometry factor and their applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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