EOTS(Electro-Optical Tracking System) is utilized in acquiring visual information to assess a guided missile's performance. As the missile travels so fast, it is almost impossible for operator to re-capture the lost target. The RADAR or telemetry data are used to re-capture the lost target however facilities to receive real time data is required, which constrains selection of tracking site. Unlike aforementioned data, pre-calculated nominal trajectory can be used without communication facility. This paper proposes a method to predict lost target's state by employing nominal trajectory. Firstly, observed trajectory and nominal trajectory are compared using DTW and current target's state is predicted. The predicted state is used as observation in Kalman filter's correction phase to predict target's next state. The plausibility of the proposed method is verified by applying on actual missile trajectory.
This study aims to develop a patient-specific radiation exposure dose prediction model based on anthropometric data that can be easily measurable during CT examination, and to be used as basic data for DRL setting and radiation dose management system in the future. In addition, among the machine learning algorithms, the most suitable model for predicting exposure doses is presented. The data used in this study were chest CT scan data, and a data set was constructed based on the data including the patient's anthropometric data. In the pre-processing and sample selection of the data, out of the total number of samples of 250 samples, only chest CT scans were performed without using a contrast agent, and 110 samples including height and weight variables were extracted. Of the 110 samples extracted, 66% was used as a training set, and the remaining 44% were used as a test set for verification. The exposure dose was predicted through random forest, linear regression analysis, and SVM algorithm using Orange version 3.26.0, an open software as a machine learning algorithm. Results Algorithm model prediction accuracy was R^2 0.840 for random forest, R^2 0.969 for linear regression analysis, and R^2 0.189 for SVM. As a result of verifying the prediction rate of the algorithm model, the random forest is the highest with R^2 0.986 of the random forest, R^2 0.973 of the linear regression analysis, and R^2 of 0.204 of the SVM, indicating that the model has the best predictive power.
This paper emphasizes the effect of using poetry in the University General English education and suggests the teaching method of English education with a Frost's poem, "Out, Out- ." These days, learner-centered English education and integrative study of four linguistic functions, reading, listening, speaking and writing are considered important in the University General English class. Poetry is very effective text for the education purposes. Poetry techniques like a visual image, rhythm, rhyme, or repetition are actually mnemonics and strongly connected to the enhancement of memory and oral linguistic function. This paper suggests the specific education methods in the poetry selection, pre-reading step, reading step and after- reading step with concrete examples of "Out, Out-." These education methods through the 'oral text' can be a good and sustainable model for learner-centered education.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.10
no.3
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pp.257-266
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2022
Purpose : This systematic review examined evidence published 2000-2021 for occupational therapy interventions for adult Attention Deficit Hyperactivity Disorder (adult ADHD). Methods : In order to find out the studies on the effect occupational therapy intervention on individuals with adult ADHD, studies published from 2000 to February 2022 were searched on Google Academic Search. The keywords used were "adult ADHD" AND "Occupational therapy". A total of 785 studies were searched, and from these, 3 studies were selected based on the application of the selection and exclusion criteria. The included studies comprised of 1 Quasi-experimental design study(one group pre-post test) and 2 randomized controlled trials design studies. The included studies were analyzed in PICO(patients, intervention, comparison, outcomes). Results : As a result of analysing the subjects of the included studies, subjects diagnosed with adult ADHD or classified as high-risk group in Adult ADHD Self-Report Scale test, the number of subjects was 97, and the average age was about 33 years old. Occupational therapy intervention methods for adult ADHD include Tailored Intervention, Computerized Cognitive Training, and Cognitive-Functional Intervention. The Adult ADHD Self-Report Scale was the most used to check the symptoms of ADHD, and the COPM was used the most to measure the effects of occupational therapy interventions. The dependent variables of occupational therapy intervention were occupational performance, quality of life, executive function (behavioral regulation, metacognition), self-regulation function, stress management, and sustained attention. The effect of the intervention was statistically significant in 78.5% of the total. Conclusion : It is expected that the results of this study can be used as basic data for evidence-based practice for occupational therapists to apply adult ADHD interventions. In the field of occupational therapy in Korea, research on various interventions that can improve the occupational performance of adults ADHD should be conducted.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.2
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pp.131-138
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2023
Globally, the eco-friendly industry is developing due to the climate crisis. Electric vehicles are an eco-friendly industry that is attracting attention as it is expected to reduce carbon emissions by 30~70% or more compared to internal combustion engine vehicles. As electric vehicles become more popular, charging stations have become an important factor for purchasing electric vehicles. Recent research is using artificial intelligence to identify local demand for charging stations and select locations that can maximize economic impact. In this study, in order to contribute to the improvement of the performance of the electric vehicle charging station demand prediction model, nationwide data that can be used in the artificial intelligence model was defined and a pre-processing technique was proposed. In addition, a preprocessor, artificial intelligence model, and service web were implemented for real charging station demand prediction, and the value of data as a location selection factor was verified.
Objectives: The purpose of this study is to verify the usefulness and practicality of the program in the daily life of the elderly by performing a three-dimensional tongue muscle exercise for the elderly to identify the dysphagia, swallowing ability, and tongue pressure. Methods: The subjects of the study were 29 elderly people aged 65 or older living in Busan, divided into a oral exercises group and tongue strength training program combined with oral exercises group, and operated 16 times for 8 weeks twice a week, and the pre and post-program evaluation was conducted in the 1st and 8th weeks. For variable selection, 7 general characteristics, 5 oral health-related characteristics, 5 Likert scale for swallowing disorder, repetitive swallowing ability test for swallowing power measurement, and tongue pressure measurement was used. Data analysis was conducted using SPSS window program 25.0 version (IBM), general characteristics and homogeneity tests, oral health-related characteristics and homogeneity tests were chi-square test, swallowing disorder, swallowing ability, and change in tongue pressure were paired t-test, Wilcoxon signed rank test, t-test, Mann-Whitney U test for swallowing disorder and changes in swallowing ability and tongue pressure, and Spearman's correlation for the relationship between swallowing disorder and swallowing ability and tongue pressure. Results: As a result of tongue strength training program combined with oral exercise, both relieve swallowing disorder and improve low eating and tongue pressure than oral exercise, and the difference in improvement effects of both relieve swallowing disorder, swallowing ability, and tongue pressure is higher. Conclusions: Based on the results of this study, it is believed that simple and practical oral muscle function reinforcement products and practical use are needed, and institutional devices to seek oral health promotion programs for the elderly are needed.
Attacks in wireless sensor networks (WSN), are similar to the attacks in ad-hoc networks because there are deployed on a wireless environment. However existing security mechanism cannot apply to WSN, because it has limited resource and hostile environment. One of the typical attack in WSN is setting up wrong route that using wormhole. To overcome this threat, Ji-Hoon Yun et al. proposed WODEM (WOrmhole attack DEfense Mechanism) which can detect and counter with wormhole. In this scheme, it can detect and counter with wormhole attacks by comparing hop count and initial TTL (Time To Live) which is pre-defined. The selection of a initial TTL is important since it can provide a tradeoff between detection ability ratio and energy consumption. In this paper, we proposed a fuzzy rule-based system for TTL determination that can conserve energy, while it provides sufficient detection ratio in wormhole attack.
Khodabandelu, Ali;Park, JeeWoong;Choi, Jin Ouk;Sanei, Mahsa
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.563-570
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2022
Industrialized and modular construction is a growing construction technique that can transfer a large portion of the construction process to off-site fabrication yards. This method of construction often involves the fabrication, pre-assembly, and transportation of massive and long volumetric modules. The module weight keeps increasing as the modules become more complete (with infill) to minimize the work at the site and, as higher productivity can be achieved at the fabrication shop. Thus, a volumetric module delivery gets more challenging and risky. Despite its importance, past research paid relatively insufficient attention to the problem related to the lifting of heavy modules. This can be a complex and time-consuming problem with multiple lifting for transportation-and-installation operations both in fabrication yard and jobsite, and require complex crane operations (sometimes, more than one crane) due to crane load capacity and load balance/stability. This study investigates this problem by focusing on the structural perspective of lifting such long volumetric modules through simulation studies. Various scenarios of lifting a weighty module from the top using four lifting cables attached to crane hooks (either a single crane or double crane) are simulated in SAP software. The simulations account for various factors pertaining to structural indices, e.g., bending stress and deflection, to identify a proper method of module lifting from a structural point of view. The method can identify differences in structural indices allowing identification of structural efficiency and safety levels during lifting, which further allows the selection of the number of cranes and location of lifting points.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.299-311
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2023
This study is to verify the development process and effectiveness of a learning strategy program for junior college students. The necessity and feasibility of learning strategy programs for junior college students were confirmed and reviewed through prior studies, and the program development process was divided into four stages: program planning, program development, program execution, and program evaluation, and integrated into program development management. In the first stage of program planning, the development direction, goals and objectives were set. In the second stage of program development, prior research analysis, content selection, program organization, and evaluation plan were conducted. In the third stage of execution, the program was executed, and in the fourth stage of evaluation, program evaluation was conducted to develop the program. In order to verify the effectiveness of the program, the test was conducted using the learning strategy diagnostic scale for junior college students to collect data, and the effectiveness was verified for the pre-, post-, and post-test scores.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.491-494
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2020
최근 언어 모델(Language model)의 기술이 발전함에 따라, 자연어처리 분야의 많은 연구들이 좋은 성능을 내고 있다. 정해진 주제 없이 인간과 잡담을 나눌 수 있는 오픈 도메인 대화 시스템(Open-domain dialogue system) 분야에서 역시 이전보다 더 자연스러운 발화를 생성할 수 있게 되었다. 언어 모델의 발전은 응답 선택(Response selection) 분야에서도 모델이 맥락에 알맞은 답변을 선택하도록 하는 데 기여를 했다. 하지만, 대화 모델이 답변을 생성할 때 일관성 없는 답변을 만들거나, 구체적이지 않고 일반적인 답변만을 하는 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위하여 화자의 개인화된 정보에 기반한 대화인 페르소나(Persona) 대화 데이터 및 태스크가 연구되고 있다. 페르소나 대화 태스크에서는 화자마다 주어진 페르소나가 있고, 대화를 할 때 주어진 페르소나와 일관성이 있는 답변을 선택하거나 생성해야 한다. 이에 우리는 대용량의 코퍼스(Corpus)에 사전 학습(Pre-trained) 된 언어 모델을 활용하여 더 적절한 답변을 선택하는 페르소나 대화 시스템에 대하여 논의한다. 언어 모델 중 자기 회귀(Auto-regressive) 방식으로 모델링을 하는 GPT-2, DialoGPT와 오토인코더(Auto-encoder)를 이용한 BERT, 두 모델이 결합되어 있는 구조인 BART가 실험에 활용되었다. 이와 같이 본 논문에서는 여러 종류의 언어 모델을 페르소나 대화 태스크에 대해 비교 실험을 진행했고, 그 결과 Hits@1 점수에서 BERT가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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