The student dropout prediction is an indispensable for many intelligent systems to measure the educational system and success rate of all university. Therefore, in this paper, we propose an intelligent dropout prediction system that minimizes the situation by adopting the proactive process through an effective model that predicts the students who are at risk of dropout. In this paper, the main data sets for students dropout predictions was used as questionnaires and university information. The questionnaire was constructed based on theoretical and empirical grounds about factor affecting student's performance and causes of dropout. University Information included student grade, interviews, attendance in university life. Through these data sets, the proposed dropout prediction model techniques was classified into the risk group and the normal group using statistical methods and Naive Bays algorithm. And the intelligence dropout prediction system was constructed by applying the proposed dropout prediction model. We expect the proposed study would be used effectively to reduce the students dropout in university.
This study was conducted to examine how the types of housing values influence the preference for computerized housing (so called 'Intelligent Housing'). A questionnaire survey was conducted on 347 residents in Seoul metropolitan area. The following findings were obtained: 1) The housing values were classified into 6 types: ostentation, information & technology, tradition preservation, personality, practicality, and privacy pursuit. 2) There were significant differences in housing values by the generation and the level of familiarity with information technology. 3) In general, computerized housing was highly preferred, and the housing value types that affected the preference were 'ostentation' and 'information & technology.' 4) There is a need to develop diverse models of computerized housing systems to respond to consumer demands.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.301-308
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2009
In the modern life, machines are used for various areas in industries as the advance of science and industrial development has proceeded. In many machines, the rotating machines play an important role in many processes. Therefore, the development of fault diagnosis and monitoring system for rotating machines is required. An ubiquitous sensor network (USN) is a combination of the key computer science and engineering area technology including the wireless network, embedded system hardware and software, communication, real-time system, etc. It collects environmental information to realize a variety of functions. In this work, a data reduction algorithm for USN based remote fault diagnostic system which can be easily applied to previously built factories is proposed. To verify the feasibility of the proposed scheme, some simulations and experiments are executed.
The 3-dimensional measuring machine by using an ultrasonic sensor is used one of the NDE(Nondestructive Examination). It is applied to the inspection of pipelines, boreholes, pressure vessel and tank, and so on. In particular when a harsh environment prohibits the use of moving mechanical parts. The 3-dimensional measuring machine by using an ultrasonic sensor, which measure 1-dimensional information and 2-dimensional information simultaneously from a target of inspection, and then reembody 3-dimensional information. So we can find the situation in progress and predict remaining life and corrosion without destructive examination. It's a point of excellence that the 3-dimensional measuring machine is portable.
본 논문에서 시험 연구선 선박정보의 관리를 위한 지능형 통합 정보 시스템의 설계를 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 연구 시험선이 추구하는 혁신 및 개선 활동을 활성화하기 위해 기관 정보관리, 선박관리, 연구원들의 업무, 교육, 훈련 과제의 진도를 관리하고, 유효성을 검증하고, 그 이력을 관리하기 위한 목적을 가지고 있다. 각각의 시스템들의 자료가 저장되어, 정보 활용성을 높인다. 제안된 지능형 통합 정보 시스템을 통해 체계적으로 시험 연구선의 프로젝트의 진도를 관리하고 효율적인 업무 처리를 실현하는 효과를 기대할 수 있다.
In order to implement the smart home environment, we need an intelligence service platform that learns the user's life style and behavioral patterns, and recommends appropriate services to the user. The intelligence service platform should embed a couple of effective and efficient data mining algorithms for learning from the data that is gathered from the smart home environment. In this study, we evaluate the suitability of data mining algorithms for smart home intelligent service platforms. In order to do this, we first develop an intelligent service scenario for smart home environment, which is utilized to derive functional and technical requirements for data mining algorithms that is equipped in the smart home intelligent service platform. We then evaluate the suitability of several data mining algorithms by employing the analytic hierarchy process technique. Applying the analytical hierarchy process technique, we first score the importance of functional and technical requirements through a hierarchical structure of pairwise comparisons made by experts, and then assess the suitability of data mining algorithms for each functional and technical requirements. There are several studies for smart home service and platforms, but most of the study have focused on a certain smart home service or a certain service platform implementation. In this study, we focus on the general requirements and suitability of data mining algorithms themselves that are equipped in smart home intelligent service platform. As a result, we provide a general guideline to choose appropriate data mining techniques when building a smart home intelligent service platform.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.364-369
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2001
As the population of persons over the age of sixty-five is rapidly growing, the population of solitary senior person living at own home is growing in Japan. This situation has caused the social issue of how supports their healthy life. There have been some projects related to improve their quality of life and support their healthy life. Unfortunately mostly they focus the method of measuring vital signal and observing behavior. Nobody reports how utilize the measured data. Aim of our project is how find emergency of the aged people at home. As emergency is big different from regular life behavior, we have to recognize it. We propose concept of the human behavior model and show the some types human behavior knowledge constructed by observed human behavior model and show the some types human behavior knowledge constructed by observed human behavior. This idea is based on human having habitual life. And we discuss the possibility of finding emergency using knowledge and observed data.
스마트 홈과 같은 유비쿼터스 환경은 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 복잡한 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 환경하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)를 줄이고 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 사용자 행동 패턴 선호도 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 지식 발견(Knowledge Discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지 귀납(Fuzzy Inductive)학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성있는(consisitent) 퍼지 상관 룰(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.
In this thesis. the application of the synchronizing control of the intelligent indoor lift system is showed. The separate axes of the indoor lift system are driven independently. PID controller, synchronous flexible logic compensating method and tilt sensor are applied to enhance the performance of the intelligent indoor lift system. the tilt sensor senses the horizontal error of the whole system. PID controller and synchronous flexible logic are used to compensate the synchronous errors of both the separate axes and whole system to be zero. Namely, using not the hardware coupling but the software algorithm. the indoor life system is operated without the error. Before applying the real system, the simulation using matlab testifies the possibility of the lift system. And the realization of the system is demonstrated with two DC servo motors. In the experiment test, flexible logic to compensate the synchronous error is chosen by the comparative method. the indoor lift system has to be considered the loading factor as the disturbance. Because the intelligent indoor lift system is developed to support the patients who don't change for themselves to move. finally, the system which considers the weight of the patient as the disturbance can carry the patients safely without synchronous and position error.
Increase of aging population and demands for care and support systems, needs and demands for a variety of care services and housing facilities have increased. With the emergence of gerontechnology, tangible and intangible technologies and innovations have been explored and developed in many countries. Since housing environment is very important to define well-being and quality of life of the elderly, technology applications in the living environment are considered as important means. The purpose of this study is to enumerate and investigate technologies for the elderly to assist daily living and help care providers, and to explore technology applications in the built environments. This study also investigate how intelligent technologies are installed in the built environment and physical consideration for a variety of approaches. The content analysis was conducted to investigate technology developments for the elderly based on web materials and publication materials. The seven examples were chosen since they are seeking technologies especially for the elderly or aging-in place. General goals for the diffusion of intelligent homes expecially for the elderly are to be easy to install and remove, unobtrusive, redundant cueing, easy to use, and robust. The results of this study suggest application considerations for the technologies of the built environment for the elderly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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