The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.11
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pp.502-510
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2006
In this paper, we describe implementation of a computer access device for the severly motor-disability. Many people with severe motor disabilities need an augmentative communication technology. Those who are totally paralyzed, or 'locked-in' cannot use conventional augmentative technologies, all of which require some measure of muscle control. The forehead is often the last site to suffer degradation in cases of severe disability and degenerative disease. For example, In ALS(Amyotrophic Lateral Sclerosis) and MD(Muscular dystrophy) the ocular motorneurons and ocular muscles are usually spared permitting at least gross eye movements, but not precise eye pointing. We use brain and body forehead bio-potentials in a novel way to generate multiple signals for computer control inputs. A bio-amplifier within this device separates the forehead signal into three frequency channels. The lowest channel is responsive to bio-potentials resulting from an eye motion, and second channel is the band pass derived between 0.5 and 45Hz, falling within the accepted Electroencephalographic(EEG) range. A digital processing station subdivides this region into eleven components frequency bands using FFT algorithm. The third channel is defined as an Electromyographic(EMG) signal. It responds to contractions of facial muscles and is well suited to discrete on/off switch closures, keyboard commands. These signals are transmitted to a PC that analyzes in a time series and a frequency region and discriminates user's intentions. That software graphically displays user's bio-potential signals in the real time, therefore user can see their own bio-potentials and control their physiological signals little by little after some training sessions. As a result, we confirmed the performance and availability of the developed system with experimental user's bio-potentials.
This study explored at the potentials of exhibition appreciation classes using the metaverse platform, and identified what types of interactions could occur when elementary students participate in the exhibition appreciation education using metaverse platform. We had a user observation research and FGI through implementation of actual elementary class and we analyzed problematic experiences from the viewpoint of user to content and user to user interaction. As a result, fifteen UX improvements were derived by Delphi technique for solving the problematic experiences and improving learner's interactivity.
Neural decoding is important to recognize the user's intention for controlling a neuro-prosthetic hand. This paper proposes a real-time decoding method for multi-channel peripheral neural activity. Peripheral nerve signals were measured from the median and radial nerves, and motion artifacts were removed based on locally fitted polynomials. Action potentials were then classified using a k-means algorithm. The firing rate of action potentials was extracted as a feature vector and its dimensionality was reduced by a self-organizing feature map. Finally, a multi-layer perceptron was used to classify hand motions. In monkey experiments, all processes were completed within a real-time constrain, and the hand motions were recognized with a high success rate.
Chang, Polun;Hsu, Chiao-Ling;Hou, I-Ching;Tu, Ming Hsiang;Liu, Che-Wei
Perspectives in Nursing Science
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v.5
no.1
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pp.45-58
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2008
The nursing informatics has been booming in Taiwan since 2003 when we started to use the end user computing strategy to promote it. We used Excel 2003, which was well known and used by our clinical nurses, as well as the embedded VBA to teach them how simple information applications could and should be built to meet their information management needs in order to support their professional responsibility. Many cost-effective projects were successfully done and the importance and potentials of nursing informatics started to be noticed. Our training strategy and materials are introduced in this paper.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.36
no.4
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pp.103-111
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2020
Perforated metal sheets are used as panels of facades for controlling environmental factors while ensuring user's visibility. Despite their functional potentials, only a specific direction of facades or an orientation of a building was considered in the relevant studies. This study proposed a design methodology for the perforated panel facades that reflects the location on the facades and the user's requirements. The optimization of quantitative and qualitative performance is achieved through communication between designers and users in a VR system. In optimizing quantitative performances, designers use machine learning techniques such as clustering and genetic algorithm to allocate optimal panels on the facades. In optimizing qualitative performances, through the VR system, users intervene in evaluating performances whose preferences are depending on them. The experiment using the office project showed that designers were able to make decisions based on clustering using GMM to optimize multiple quantitative performances. The gap between the target and final performance could be narrowed by limiting the types of perforated panels considering mass customization. In assessing visibility as a qualitative performance, users were able to participate in the design process using the VR system.
Purpose: The purpose of this study is to provide information on building's energy consumption and efficiency for general building users through a mobile application. Method: This paper presents a mobile application process and building energy assessment models for general users to understand easily. There are two assessment models, one is based on the energy consumption. The other is based on the architectural planning factors of a building. The assessment models are proposed to understand buildings' energy efficiency and to compare the energy consumption level for general users. The applicability of proposed application has been evaluated by conducting a case study. The case study is targeting university buildings. Result: Energy efficiency potentials were proposed using weighting factor which was calculated by the impact on energy consumption of a building according to parameters. The mobile application used the simple energy assessment model by energy efficiency potentials and was developed for a smartphone By using the mobile application, numerous general users of smartphones can easily and conveniently access information pertaining to buildings, energy consumption, and reductions in energy consumption. The proposed application enables user to find more energy efficient buildings by comparing energy status and energy efficiency potential by given information.
In recent years, IPTV attracts great attention along with the digital convergence of communication and media technologies. IPTV combines the advantages of TV and Internet and changes our lifestyle dramatically. In addition, the IPTV service is capable of becoming a new business model which has huge growth potentials in technology-converging marketplaces. This study examines critical factors on the consumer's adoption of the IPTV service. Based on the Innovation Diffusion Theory (IDT), IPTV specific attributes and personal characteristics, we derive eight key factors in the research model. compatibility, ease of use, image, diversity of contents, interactivity, monetary value, social influence, and user satisfaction. Using the partial least square (PLS) method on the data collected through a web-based survey, we test our research model with several hypotheses. From this study, we find that diversity of contents, compatibility and interactivity have a significant indirect effect on the use of IPTV service via user satisfaction, and user satisfaction and social influence also have a significant direct impact on the IPTV use. These findings not only provide practical insights on the consumer acceptance of new technology-converging services, but also help managers to plan their marketing strategies better.
So far, many methods for segmenting single images or video have been proposed, but few methods have dealt with multiple images with analogous content. These images, which we term consistent scene images, include concurrent images of a scene and gathered images of a similar foreground, and may be collectively utilized to describe a scene or as input images for multi-view stereo. In this paper, we present a method to segment these images with minimum user input, specifically, manual segmentation of one image, by iteratively propagating information via multi-level cues with adaptive confidence depending on the nature of the images. Propagated cues are used as the bases to compute multi-level potentials in an MRF framework, and segmentation is done by energy minimization. Both cues and potentials are classified as low-, mid-, and high- levels based on whether they pertain to pixels, patches, and shapes. A major aspect of our approach is utilizing mid-level cues to compute low- and mid- level potentials, and high-level cues to compute low-, mid-, and high- level potentials, thereby making use of inherent information. Through this process, the proposed method attempts to maximize the amount of both extracted and utilized information in order to maximize the consistency of the segmentation. We demonstrate the effectiveness of the proposed method on several sets of consistent scene images and provide a comparison with results based only on mid-level cues [1].
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.62-68
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2012
Steady-State Visually Evoked Potentials (SSVEP) are natural response signal associated with the visual stimuli with specific frequency. By using SSVEP, occipital lobe region is electrically activated as frequency form equivalent to stimuli frequency with bandwidth from 3.5Hz to 75Hz. In this paper, we propose an experimental paradigm for analyzing EEGs based on the properties of SSVEP. At first, an experiment is performed to extract frequency feature of EEGs that is measured from the image-based visual stimuli associated with specific objective with affordance and object-related affordance is measured by using mirror neuron system based on the frequency feature. And then, linear discriminant analysis (LDA) method is applied to perform the online classification of the objective pattern associated with the EEG-based affordance data. By using the SSVEP measurement experiment, we propose a Brain-Computer Interface (BCI) system for recognizing user's inherent intentions. The existing SSVEP application system, such as speller, is able to classify the EEG pattern based on grid image patterns and their variations. However, our proposed SSVEP-based BCI system performs object pattern classification based on the matters with a variety of shapes in input images and has higher generality than existing system.
Park, Seung-Woo;Chung, Ha-Woo;Kim, Byeong-Jin;Koo, Jee-Hee
Korean Journal of Hydrosciences
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v.2
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pp.99-113
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1991
Integrated irrigation management system (IIMS) that is incorporated with a microcomputer-based decision support system (DSS) has been developed and applied to paddy rice irrigation systems management. The system hardwares consist of field data acquisition units, data transmission units, central data processing units, and printing and displaying units. Ridld data to be collected include incremental rainfall, streamflow and reservoir water levels, and water levels at several irrigation canal sections within an irrigation sidtricts. The softwares are to process field data, real-time forecasting, irrigation control data, and decision variables from data-base and simulation model subsystems. And the user-interface subsystems are incorporated to present the water system operators and managers the results from data and model sugsystems. User-friendly menu with animated graphic modules are adopted to help understand irrigation controls for the district. This paper issues the overal descriptions of DSS as applied to Anjuk irrigation district. The details of major model components for the irrigation controls are presented along with real-time data collection systems. The potentials of DSS have been appraised very practical and promising for better irrigation system operation and management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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