Journal of Satellite, Information and Communications
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v.8
no.4
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pp.159-163
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2013
In this paper, we propose a new method to deinterleave multi-stage stagger PRI signals of pulse radars using the electronic intelligence systems. While former algorithms were based on hardware PRI tracker only using the first deviation of the TOA of radar signals, this paper uses the first and the second deviation of TOA of radar signals and uses the PRI histogram method to deinterleave multiple PRIs of pulse radars. This algorithm can be used for deinterleaving various PRI signals at electronic intelligence systems.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.05a
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pp.121-130
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2005
The evaluation of ubiquitous computing service is the important work for preparing the commercialization of the ubiquitous business services in which ubiquitous intelligence (ubitelligence) is embedded. However, the methodology for evaluating ubiquitous computing services has not been developed enough. Even the study of making a distinction what is 'ubiquitous' or not is insufficient yet. Hence, this paper aims to propose an integrated methodology to assess the ubiquitous computing services. A multi-layered approach is adopted to assess not only technical but also behavioral service levels.
In recent times, the volume of cross-border e-commerce has witnessed an upward trend and has been accompanied by increased disputes, with cross-border e-commerce being characterized mainly by low value and large volume issues. For this reason, Online Dispute Resolution (ODR) was formed to carry out dispute resolutions in cross-border e-commerce. A virtual multi-door ODR platform for small value, cross-border disputes in e-commerce is then proposed in this paper. For a couple of decades, researchers have tried to employ Artificial Intelligence (AI) to Law. However, it turns out that they were faced with a couple of obstacles to integrate AI to Law since it is highly difficult to program AI to process the common sense of a human being. For example, AI cannot assimilate the affective side of a human being, and it is problematic to integrate a human being's common sense into the AI system. Considering this situation, this study puts forward an ODR model for cross-border e-commerce in the evolutionary perspective.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.12
no.4
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pp.7-23
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2022
Media utilization in colleges of education in Nigeria is compulsory to train pre-service teachers. Psychological variables (emotional intelligence, and self-efficacy) and media improvisation were investigated on media resources utilization among lecturers in colleges of education in the South-West, Nigeria. The descriptive design was adopted and multi-staged procedure was used to select 812 (493 males; 319 females). Emotional intelligence (r = 0.79), media improvisation (r = 0.71), self-efficacy (r = 0.85 and media resources utilization r = 0.96) scales were used for data collection. The data were analyzed using descriptive statistics and Pearson product moment at 0.05 level of significance. The level of emotional intelligence, self-efficacy and media improvisation were high. Significant relationship existed among: emotional intelligence (r = 0.42), Media improvisation (r = 0.46) and Teaching self-efficacy (r = 0.31) to media resources utilization. It recommended that lecturers' emotional intelligence, self-efficacy and media improvisation are to be promoted in colleges of education.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.590-593
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2022
최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해서 다양한 비대면 서비스가 증가하고 있는데 그 중에서 사람과 인공지능 간 의사소통하여 정보를 얻는 대화 시스템이 대표적인 서비스이다. 대화 시스템은 입력되는 단일 문장에 대한 정보만을 응답하기 때문에 이전 대화의 정보를 알기 위해서는 질문했던 내용을 다시 입력해야 하는 문제점이 있다. 이런 문제를 해결하고 대화 진행에 도움을 주기 위해서 본 논문에서는 대화 내 문장들의 다중 의도 탐지를 통한 공통 대화 주제 식별 시스템을 제안한다.
This paper presents a new hybrid serial-parallel robot(HSPR), which has six degrees of freedom driven by ball screw linear actuators and motored joints. This hybrid robot design presents a compromise between high rigidity of fully parallel manipulators and extended workspace of serial manipulators. The hybrid robot has a large, singularity-free workspace and high stiffness. Therefore, the presented kinematic structure of the hybrid robot is particularly suitable for multi-tasking machining processes such as milling, drilling, deburring and grinding. In addition to the machining processes, the hybrid robot can be used for welding, fixturing, material handling and so on. The study on design of the hybrid robot is performed. A kinematic analysis and mechanism description of the hybrid robot with six-controlled degree of freedom is presented. In the virtual design works by DADS, workspace and force analysis are discussed. A numerical model is treated to demonstrate our analysis and to determine the range of permissible extension of the struts. Also, we determine some important design parameters for the hybrid robot.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.04a
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pp.26-29
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2000
This study would review how important to define emotional intelligence could be in measuring individual differences in emotional experience. For this purpose, the definitions of emotion, built by psychological theorists, would first reviewed, in connection to the newly developed techniques in the area of emotional engineering. Comparing peripheral theories of emotion and cognitive appraisal theories, the multi-facets of emotional experience would be illustrated and it would discussed what these facets mean to predict emotional health of individuals.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.3
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pp.65-77
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2014
Ubiquitous learning has aroused great interest and is becoming a new way for foreign language education in today's society. However, how to increase the learners' initiative and their community cohesion is still an issue that deserves more profound research and studies. Emotional intelligence can help to detect the learner's emotional reactions online, and therefore stimulate his interest and the willingness to participate by adjusting teaching skills and creating fun experiences in learning. This is, actually the new concept of smart education. Based on the previous research, this paper concluded a neural mechanism model for analyzing the learners' emotional characteristics in ubiquitous environment, and discussed the intelligent monitoring and automatic recognition of emotions from the learners' speech signals as well as their behavior data by multi-agent system. Finally, a framework of emotional intelligence system was proposed concerning the smart foreign language education in ubiquitous learning.
Mincheol Kim;Youngho Park;Kwangtae You;Jongrack Kim
Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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v.38
no.1
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pp.1-15
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2024
Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.
Tobacco sales enterprises often need to summarize and verify the daily sales bills, which may consume substantial manpower, and manual verification is prone to occasional errors. The use of artificial intelligence technology to realize the automatic identification and verification of such bills offers important practical significance. This study presents a novel multi-branch residual network for tobacco sales bills to improve the efficiency and accuracy of tobacco sales. First, geometric correction and edge alignment were performed on the input sales bill image. Second, the multi-branch residual network recognition model is established and trained using the preprocessed data. The comparative experimental results demonstrated that the correct recognition rate of the proposed method reached 98.84% on the China Tobacco Bill Image dataset, which is superior to that of most existing recognition methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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