The purpose of this study is to draw attention to the distinction of Korean food as well as to find ways to universalize Korean food. Not only does Korean food a big part of representing the Korean culture itself, the ingredients in the Korean food are extremely nutritious. The excellence in the ingredients has been verified through scientific studies over and over. Today, this is recognized widely by the food experts in the U.S. This study also points out some of the hurdles in universalizing Korean food. First of all, many people around the world are not aware of the positive aspects of the Korean food. There have been minimal efforts, if at all, to find ways to make fusion Korean food to be part of a world cuisine. The lack of research and development in the Korean food industry also does not help the situation much. Lastly, the limited knowledge of the actual people working in the food service sector regarding Korean food hinders the Korean food going universal. Currently, the food industry in the U.S. is quite favorable for Korean food to enter its markets to become part of the American cuisine. The Americans' appetite continues to change towards more healthy living leaning them naturally towards Asian food. For Korean food to become part of the American cuisine, the follow recommendations are given in the study: 1) Korean food must be localized, become a fusion cuisine; 2) standardize the cooking method; 3) change the focus to rice-centered trend food; 4) foster more Korean food experts; and, 5) promotion of strengthening food advertisements while increasing research and development. It is also important during this whole process, traditional Korean food be discovered and implemented to the overall food program in universalizing Korean food.
The wave of the information age gradually accelerates, and fusion analysis solutions that can utilize these knowledge data according to accumulation of various forms of big data such as large capacity texts, sounds, movies and the like are increasing, Reduction in the cost of storing data accordingly, development of social network service (SNS), etc. resulted in quantitative qualitative expansion of data. Such a situation makes possible utilization of data which was not trying to be existing, and the potential value and influence of the data are increasing. Research is being actively made to present future-oriented education systems by applying these fusion analysis systems to the improvement of the educational system. In this research, we conducted a big data analysis on Twitter, analyzed the natural language of the data and frequency analysis of the word, quantitative measure of how domestic windows education problems and outcomes were done in it as a solution.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.6
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pp.754-761
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2008
As the automobile industry and technologies are developed, driver's tend to more concern about service matters than mechanical matters. For this reason, interests about recognition of human knowledge and emotion to make safe and convenient driving environment for driver are increasing more and more. recognition of human knowledge and emotion are emotion engineering technology which has been studied since the late 1980s to provide people with human-friendly services. Emotion engineering technology analyzes people's emotion through their faces, voices and gestures, so if we use this technology for automobile, we can supply drivels with various kinds of service for each driver's situation and help them drive safely. Furthermore, we can prevent accidents which are caused by careless driving or dozing off while driving by recognizing driver's gestures. the purpose of this paper is to develop a system which can recognize states of driver's emotion and attention for safe driving. First of all, we detect a signals of driver's emotion by using bio-motion signals, sleepiness and attention, and then we build several types of databases. by analyzing this databases, we find some special features about drivers' emotion, sleepiness and attention, and fuse the results through Multi-Modal method so that it is possible to develop the system.
The purpose of this study was to observe the current consumption of bedding products, purchase behavior, and to compare between purchase criteria and degree of satisfaction after the purchase. Independent variables are age, consumer's knowledge and involvement about the bedding materials. This study can contribute for bedding product marketing strategies and design development. We used questionnaires that were distributed to 500 females aged in 20s to 50s, using stratified sampling method. Only 457 reliable questionnaires were selected for statistical analysis. Data were analyzed statistically through frequencies, paired t-test, ANOVA, Dunnett T3, Chi-test, using SPSS (Version 12.0). The results of this study are as follows. The types of bedroom was significantly associated with age variables. Women in 20's to 30's were using the mixture of Ondol and bed(chimdaie), while 40's to 50's women were using bed for all their rooms. The usage of filling material for the comforter(ibul) was significantly associated with the age group. 20's to 30's age group preferred synthetic fibers for the filling, while 40 to 50's women preferred cotton fibers. Generally, the most of people used quilted comforter and they used cotton material as filling materials of comforters. As to purchase behavior, the most frequent place of purchase was specialty store of bedding products, and the highest percentage of motivation for purchase was "deformation after the use/throwing away". Purchase motivation for bedding was related with the age variable and the clusters based on the knowledge of bedding materials. We analysed the comparison test purchase criteria and satisfaction. In all attributes except brand image, people evaluated lower in satisfaction after purchase than in criteria before purchase.
Multicultural family members have difficulty in educating their children due to language differences. In order to solve these difficulties, it is necessary to provide smart translation services that enable them easily and quickly access real-life vocabularies. However, the current automatic translation technology is being developed in dominant languages such as English, Chinese, and Japanese. There are also limitations to translating special-purpose terms such as documents of schools and instructions of public institutions. In this study, we propose a real-time automatic word translation service for multicultural family members who understand beginner level Korean. The service automatically analyzes the semantics of each word in the Korean sentences and provides a word-by-word translation. This study includes semantic analysis research for Korean language, building multilingual translation knowledge, and fusion study of language education. We evaluated the word translation service for migrant women from Vietnam and Japan and obtained meaningful evaluation results.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
The purpose of this study was to examine the recognition about food preparation and cooking ability of college students majoring in food & nutrition and others. Data were collected from 729 students residing in Chonbuk area by using a self-administered questionnaire. Food and nutrition major students got significantly higher scores than non-major. ones in the recognition of significance and interest in cooking activity. Both food and nutrition major and non-major female students recognized the necessity of cooking ability than non-major male students. Sixty eight percent of the subjects answered that they have aided often his or her family to cook at home. The students majoring in food and nutrition were interested in various fields such as Korean, western style and fusion food. Most of the respondents teamed how to cook from family at home; however major students have learned cooking not only from family but also from various channels such as culinary school, TV and books. The practical use of knowledge about food science was very low in most respondents. The cooking methods used frequently were sauteing, broiling and deep-fat-frying. This study showed that both food and nutrition major and non-major students recognized the necessity of cooking ability and had interests in cooking activity, but cooking ability of non-major ones was significantly lower than that of major students, and the traditional consciousness that women have to take charge of cooking at home tends to be decreasing.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.217-231
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2015
A novel fuzzy learning framework that employs fuzzy inference to solve the problem of Multiple Instance Learning (MIL) is presented. The framework introduces a new class of fuzzy inference systems called Multiple Instance Mamdani Fuzzy Inference Systems (MI-Mamdani). In multiple instance problems, the training data is ambiguously labeled. Instances are grouped into bags, labels of bags are known but not those of individual instances. MIL deals with learning a classifier at the bag level. Over the years, many solutions to this problem have been proposed. However, no MIL formulation employing fuzzy inference exists in the literature. Fuzzy logic is powerful at modeling knowledge uncertainty and measurements imprecision. It is one of the best frameworks to model vagueness. However, in addition to uncertainty and imprecision, there is a third vagueness concept that fuzzy logic does not address quiet well, yet. This vagueness concept is due to the ambiguity that arises when the data have multiple forms of expression, this is the case for multiple instance problems. In this paper, we introduce multiple instance fuzzy logic that enables fuzzy reasoning with bags of instances. Accordingly, a MI-Mamdani that extends the standard Mamdani inference system to compute with multiple instances is introduced. The proposed framework is tested and validated using a synthetic dataset suitable for MIL problems. Additionally, we apply the proposed multiple instance inference to fuse the output of multiple discrimination algorithms for the purpose of landmine detection using Ground Penetrating Radar.
The fusion of virtual and reality and the revolution of gamification are beginning in human culture. As the quaternary industrial revolution enters the era, major developments of convergence main content games are expected as human-made play products. Now that we need a diverse game IP, we need a methodology that makes it easy to approach game scenario creation. The creation of the game scenario has a very large difference due to interactivity with the general video scenario. Therefore, without interactive knowledge, it is difficult to challenge game scenario creation. In this paper, 'Game Scenario Creation List' was created in order to lower the barriers to entering game scenario creation. I hope that this paper will be even a little positive for the development of game contents.
The recent advent of the digital age changes socio-cultural environments. Since the value of technology is moving to the value of culture, new research areas which are the convergence of emotion, knowledge, and technology. These trends enlarge interactive digital multimedia in daily human life. One of them, book, also envolves new concept. Over electronic book, we present digilog book which is fusion of old-media and digital media. In this paper, we define digilog book as a new conceptual media and discuss it in details. Several digilog books are showed as an example and its authoring tool, ARtalet is introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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