In this paper, the natural language dialogue understanding sytem, based on discourse information and plan recognition, is designed and implemented. The system needs to analyze the user's input utterance and acquire the discoruse information to perform plan recognition and facilitate cooperative response. This paper proposes the mehtod of controlling a dialogue, based on the algorithm for extracting the discourse information. When the discourse information for dialogue understanding is extracted, the information-based value in feature structure that is obtained form korean parser is used. And the system makes use of the structure. Thus it can offer the response that the user wants to take, and let the dialogue to study in utterance level and enhance the efficiency of dialogue understanding. In this paper, we apply the system to the hotel reservation domain and show the mehtod of using the discoruse information to control the dialogue.
Objectives : This study was to examine the recognition and understanding of the use, application of oral hygiene supplies among dental clinic patients in a bid to stress the necessity of education on the right awareness and use of oral hygiene supplies, to provide information on the development of educational programs and ultimately to help promote the oral health of people in general. Methods : The subjects in this study were 314 patients who visited dental clinics in North Jeolla Province in June 2009. Results : 1. Out of oral hygiene supplies, the largest number of the patients investigated(74.6%) were best cognizant of dental floss, and the greatest group(77.7%) had the right understanding of the use of toothpick. Currently, the oral hygiene supplies that were most widely in use were toothpicks(43.2%). 2. As to the relationship of awareness and understanding of the use, application of oral hygiene supplies to subjective oral health status, 50.0 percent of the patients who understood the use of toothpick found themselves to be in good health, and the gaps between them and the others were statistically significant. Among those who were aware of dental floss, the largest group(51.4%) considered themselves to be in good shape, and in the event of those who understood the use of dental floss, the greatest group(49.2%) deemed themselves to be in good health. Out of those who understood the use of mouse rinse, the largest group(53.7%) thought they were in good health(p<0.05). 3. Recognition of interdental brush, understanding of its use and whether to use it currently or not were identified as parents to use oral hygiene supplies recommended by dental clinics(p<0.05). 4. Recognition of interdental brush, understanding of its use and whether to use it currently or not were identified as patients to use oral hygiene supplies recommended by dental clinics(p<0.05). 5. The largest group of those who didn't put dental floss to use didn't use it for other reasons unspecified in the questionnaire, and the second greatest group of them didn't use it since it was so onerous to do that. There were statistically significant differences in the reason why they didn't use the oral hygiene supplies(p<0.05). 6. Awareness of dental floss and interdental brush, understanding of the use of the two and whether to use the two at present or not made statistically significant differences to whether they were likely to use the oral hygiene supplies in the future. And whether they were likely to use the oral hygiene supplies in the future was statistically significantly different according to awareness of mouse rinse and understanding of the use of it as well(p<0.05). Conclusions : Dental hygienists have to provide patients with various data of oral hygiene devices through oral health education and then only patients caring in dental clinics can choose the appropriate devices to claim for their own disease.
We introduce a vision-based hand gesture recognition fer understanding musical time and patterns without extra special devices. We suggest a simple and reliable vision-based hand gesture recognition having two features First, the motion-direction code is proposed, which is a quantized code for motion directions. Second, the conducting feature point (CFP) where the point of sudden motion changes is also proposed. The proposed hand gesture recognition system extracts the human hand region by segmenting the depth information generated by stereo matching of image sequences. And then, it follows the motion of the center of the gravity(COG) of the extracted hand region and generates the gesture features such as CFP and the direction-code finally, we obtain the current timing pattern of beat and tempo of the playing music. The experimental results on the test data set show that the musical time pattern and tempo recognition rate is over 86.42% for the motion histogram matching, and 79.75% fer the CFP tracking only.
본 연구는 초등예비교사들을 대상으로 과학교육 관련 자기이해와 변화역량에 대한 인식 조사 도구를 개발하고, 이를 활용하여 초등예비교사들이 가지고 있는 자기이해와 자신의 변화역량에 대한 인식을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 먼저 선행 연구 검토와 토론 등을 거쳐 초등예비교사들의 자기이해와 변화역량에 대한 인식 조사 도구를 제작하였다. 설문지의 전반부는 자기이해와 관련되는데 '자기개념 명료성', '진로정체성', '자기효능감'을 요인으로 하여, '초등예비교사로서의 자기이해'(12개 문항)와 '초등과학예비교사로서의 자기이해'(12개 문항)에 대한 내용으로 구성하였다. 설문지의 후반부는 '변화감수성', '목표의식', '협력', '성찰', '숙달'을 요인으로 하는 변화역량에 관한 내용으로, '일반적인 변화역량'(17개 문항)과 '초등예비교사로서의 변화역량'(17개 문항), '초등과학예비교사로서의 변화역량'(17개 문항)에 대하여 각각 인식 조사 문항을 작성하였다. 이 조사 도구를 사용하여 153명의 초등예비교사들을 대상으로 자기이해와 변화역량에 대한 인식을 조사한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등예비교사들은 자기이해와 변화역량에 대해 대체로 긍정적인 인식을 가지고 있었지만 초등과학예비교사로서의 자기이해와 변화역량에 대한 인식은 상대적으로 덜 긍정적이었다. 둘째, 초등과학예비교사로서의 자기 이해와 변화역량 요인들은 대체로 유의미한 상관을 가지고 있었으며, 특히 자기이해의 '자기효능감'과 변화역량의 '목표의식', '숙달' 사이에 높은 상관이 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 자기이해와 변화역량 관련 과학 교육을 위한 몇 가지 시사점에 대해 논의하였다.
General recognition on the role of a designer has differently changed according to the age and region respectively. This research has clarified general recognition on a designer's role among a designer, experts that designers mainly perform co-work and an ordinary people in a period when the design identity is more confused than any other time. The results of this research are as follows. First, the 13 definitions on a role of a designer in a company were identified through field interview survey by presidents and practical responsible persons in design-specialized companies. Second, it was proved whether there is a difference in recognition on a role of a designer between designers and non-designers. Third, this research divided a group of non-designers into two groups such as a design job-related group mainly performing co-work with designer, and an ordinary people's group that doesn't major design. After that, this research found out the most sympathizing definition on a role of a designer at a company in three groups divided into a designer's group, a design job-related group and an ordinary people's group. The awareness on the role of designer was more objectively regulated three-dimensionally in all aspects of a designers group and a non-designers group. In addition, the findings of recognition difference of each group on a designer's role will help comprehensive understanding on each experts group and an ordinary people. The findings of the research will help in performing co-work of designers and non-designers in design decisionmaking based on understanding of this recognition.
Due to the spread of COVID-19, the online lecture has become more prevalent. However, it was found that a lot of students and professors are experiencing lack of communication. This study is therefore designed to improve interactive communication between professors and students in real-time online lectures. To do so, we explore deep learning approaches for automatic recognition of students' facial expressions and classification of their understanding into 3 classes (Understand / Neutral / Not Understand). We use 'BlazeFace' model for face detection and 'ResNet-GRU' model for facial expression recognition (FER). We name this entire process 'Degree of Understanding (DoU)' algorithm. DoU algorithm can analyze a multitude of students collectively and present the result in visualized statistics. To our knowledge, this study has great significance in that this is the first study offers the statistics of understanding in lectures using FER. As a result, the algorithm achieved rapid speed of 0.098sec/frame with high accuracy of 94.3% in CPU environment, demonstrating the potential to be applied to real-time online lectures. DoU Algorithm can be extended to various fields where facial expressions play important roles in communications such as interactions with hearing impaired people.
In this paper, we propose a framework for ontological knowledge-based image understanding systems. Ontology composed of concepts can be used as a guide for describing objects from a specific domain of interest and describing relations between objects from different domains The proposed framework consists of four main subparts ⅰ) ontological knowledge bases, ⅱ) primitive feature detectors, ⅲ) concept inference engine, and ⅳ) semantic inference engine. Using ontological knowledge bases on various domains and features extracted from the detectors, concept inference engine infers concepts on regions of interest in an image and semantic inference engine reasons semantic situations between concepts from different domains. We present a outline for ontological knowledge-based image understanding systems and application examples within specific domains such as text recognition and human recognition in order to show the validity of the proposed system.
Purpose & Method: Based on a large amount of research concerning the recognition of local residents in an era of an increasing number of multi-cultural families, this study aimed to provide fundamental data for program development and policies. As well, the data was stratified based on understanding of multi-cultural society, recognition of multi-cultural families, and social and economic adaptability of multi-cultural families. Result: The available literature supports the view that an understanding of a multi-cultural society and recognition of multi-cultural families encourages an emphasis on maintaining ethnicity and respect for diverse cultures. Parental approval for friendships with members of multi-cultural families tends to be encouraged, although there is still resistance to marital ties with such families. The literature indicates that immigrant women participate in economic activities of their adopted locale and adapt to the new societal structure. A positive correlation between recognition and interests in social and economic adaptiveness was apparent. Conclusion: Findings of the study suggest that complement, development, and application of realistic programs and institutional policies are required to understand multi-cultural families and establish a multi-cultural society. Ongoing research will be valuable in resolving outstanding questions and clarifying political alternatives.
The study on speech recognition and understanding has been done for many years. In this paper, we propose a new type of recurrent neural network architecture for speech recognition, in which each output unit is connected to itself and is also fully connected to other output units and all hidden units [1]. Besides that, we also proposed the new architecture and the learning algorithm of recurrent neural network such as Backpropagation Through Time (BPTT, which well-suited. The aim of the study was to observe the difference of Arabic's alphabet like "alif" until "ya". The purpose of this research is to upgrade the people's knowledge and understanding on Arabic's alphabet or word by using Recurrent Neural Network (RNN) and Backpropagation Through Time (BPTT) learning algorithm. 4 speakers (a mixture of male and female) are trained in quiet environment. Neural network is well-known as a technique that has the ability to classified nonlinear problem. Today, lots of researches have been done in applying Neural Network towards the solution of speech recognition [2] such as Arabic. The Arabic language offers a number of challenges for speech recognition [3]. Even through positive results have been obtained from the continuous study, research on minimizing the error rate is still gaining lots attention. This research utilizes Recurrent Neural Network, one of Neural Network technique to observe the difference of alphabet "alif" until "ya".
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제24권2호
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pp.83-89
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2013
Objectives : It is known that children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) experience significant difficulty in recognizing facial emotion, which involves processing of emotional facial expressions rather than speech, compared to children without ADHD. This objective of this study is to investigate the differences in facial emotion recognition between children with ADHD and normal children used as control. Methods : The children for our study were recruited from the Suwon Project, a cohort comprising a non-random convenience sample of 117 nine-year-old ethnic Koreans. The parents of the study participants completed study questionnaires such as the Korean version of Child Behavior Checklist, ADHD Rating Scale, Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Present and Lifetime Version. Facial Expression Recognition Test of the Emotion Recognition Test was used for the evaluation of facial emotion recognition and ADHD Rating Scale was used for the assessment of ADHD. Results : ADHD children (N=10) were found to have impaired recognition when it comes to Emotional Differentiation and Contextual Understanding compared with normal controls (N=24). We found no statistically significant difference in the recognition of positive facial emotions (happy and surprise) and negative facial emotions (anger, sadness, disgust and fear) between the children with ADHD and normal children. Conclusion : The results of our study suggested that facial emotion recognition may be closely associated with ADHD, after controlling for covariates, although more research is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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