Website creations and their renewal process are very difficult due to ever-changing mobile environments such as various operating systems and mobile devices. In this regard, HTML5 serves as the solution and guideline to developing well-functioning websites. Mobile websites using HTML5 can provide consistent contents and services even though users access them through various OS or device types. This paper examines a possibility of the HTML5-based website for a local private college located in Busan. For this, location-based map service and semantic auto dialing webform service have been implemented. After making the website available, students and staff members were satisfied with the improvement in the speed of loading time and error free contents service. In the future, the rest of HTML5 functionalities are planned to be implemented sequentially.
The purpose of this study was (1) to identify the experimental bias which could appear person perception as results of development methods (2) to find out the most desirable method in developments of stimulus. The research was a quasi experiment and the subjects were 358 male and female undergraduate students by convenient sampling. The experimental instruments consisted of a set of stimulus and semantic differential scales of 7-point bi-polar adjectives. The collected data were analyzed by Principle Component Analysis, ANOVA(analysis of variance), Scheffe's multiple range test. The independent variables were developing methods of stimulus(live person, photography of real person, 2 kinds of black and white line drawing, 2 kinds of color drawing). The results were as follows. First, five factors which were potency, sociality, appearance, evaluation, activity impressional dimensions emerged to account for the methods of development of stimulus. Second, the methods of development of stimulus had significant effects on potency, sociality, appearance, activity factors. In sociality factors, the impression of photographic stimulus was the closest to the live person's impression. However in the appearance and activity impressions, significant difference existed between live person and other developing stimulus. In the potency impression, black and white line-drawing gave the highest impressional bias. In the sociability and appearance impressions, color-drawing stimulus gave the highest impressional bias. Result: On conclusion the developments of stimulus can effect on stimulus person's impressions and these effects can produce experimental biases, the photographic stimulus gave the least impressional bias. The study shows that photography of real person will produce minimize measurement error.
In this paper, we designed a B-WLL MAC(Media Access Control) protocol and validated its operation for implementation of high-speed subscriber networks. Our MAC protocol was designed by SDL using the DAVIC specifications based upon the variable contention/reserved time slot allocation algorithm. For validation of our MAC protocol, Syntax and semantic error check were performed by the Simulation Builder of ObjectGeode and the MAC(Message Sequence Chart) respectively. The validation results showed that our B-WLL MAC protocol is working correctly and may successfully support B-WLL services.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.308-310
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2022
With the rise of the Al wave, task-oriented dialogue systems have become one of the popular research directions in academia and industry. Currently, task-oriented dialogue systems mainly adopt pipelined form, which mainly includes natural language understanding, dialogue state decision making, dialogue state tracking and natural language generation. However, pipelining is prone to error propagation, so many task-oriented dialogue systems in the market are only for single-round dialogues. Usually single- domain dialogues have relatively accurate semantic understanding, while they tend to perform poorly on multi-domain, multi-round dialogue datasets. To solve these issues, we developed a paddle-based multi-domain task-oriented Chinese dialogue system. It is based on NEZHA-base pre-training model and CrossWOZ dataset, and uses intention recognition module, dichotomous slot recognition module and NER recognition module to do DST and generate replies based on rules. Experiments show that the dialogue system not only makes good use of the context, but also effectively addresses long-term dependencies. In our approach, the DST of dialogue tracking state is improved, and our DST can identify multiple slotted key-value pairs involved in the discourse, which eliminates the need for manual tagging and thus greatly saves manpower.
The purpose of the present study is to investigate that word frequency has significant influence on noun definitions in Korean. The experimental group was 80 students from Elementary school, Middle school, High school and University. They rated familiarity and wrote definitions for nouns. Noun definitions were analyzed with semantic categories such as "use/purpose," "description," "association/relation," "partial explanation," "explanation," "error," "partial explanation-attribute," "partial explanation-specific class," "partial explanation-nonspecific class," "explanation-specific class," "explanation-nonspecific class." As a result, they showed familiarity for high-frequency nouns. "EXPL" categories that use class terms or critical attributes were used more frequently in definitions of high-frequency nouns compared with low-frequency nouns. They increased with age and errors decreased with age. Word frequency had a significant influence on noun definitions.
Course guidance is a mentoring process which is performed before students register for coming classes. The course guidance plays a very important role to students in checking degree audits of students and mentoring classes which will be taken in coming semester. Also, it is intimately involved with a graduation assessment or a completion of ABEEK certification. Currently, course guidance is manually performed by some advisers at most of universities in Korea because they have no electronic systems for the course guidance. By the lack of the systems, the advisers should analyze each degree audit of students and curriculum information of their own departments. This process often causes the human error during the course guidance process due to the complexity of the process. The electronic system thus is essential to avoid the human error for the course guidance. If the relation data model-based system is applied to the mentoring process, then the problems in manual way can be solved. However, the relational data model-based systems have some limitations. Curriculums of a department and certification systems can be changed depending on a new policy of a university or surrounding environments. If the curriculums and the systems are changed, a scheme of the existing system should be changed in accordance with the variations. It is also not sufficient to provide semantic search due to the difficulty of extracting semantic relationships between subjects. In this paper, we model a course mentoring ontology based on the analysis of a curriculum of computer science department, a structure of degree audit, and ABEEK certification. Ontology-based course guidance system is also proposed to overcome the limitation of the existing methods and to provide the effectiveness of course mentoring process for both of advisors and students. In the proposed system, all data of the system consists of ontology instances. To create ontology instances, ontology population module is developed by using JENA framework which is for building semantic web and linked data applications. In the ontology population module, the mapping rules to connect parts of degree audit to certain parts of course mentoring ontology are designed. All ontology instances are generated based on degree audits of students who participate in course mentoring test. The generated instances are saved to JENA TDB as a triple repository after an inference process using JENA inference engine. A user interface for course guidance is implemented by using Java and JENA framework. Once a advisor or a student input student's information such as student name and student number at an information request form in user interface, the proposed system provides mentoring results based on a degree audit of current student and rules to check scores for each part of a curriculum such as special cultural subject, major subject, and MSC subject containing math and basic science. Recall and precision are used to evaluate the performance of the proposed system. The recall is used to check that the proposed system retrieves all relevant subjects. The precision is used to check whether the retrieved subjects are relevant to the mentoring results. An officer of computer science department attends the verification on the results derived from the proposed system. Experimental results using real data of the participating students show that the proposed course guidance system based on course mentoring ontology provides correct course mentoring results to students at all times. Advisors can also reduce their time cost to analyze a degree audit of corresponding student and to calculate each score for the each part. As a result, the proposed system based on ontology techniques solves the difficulty of mentoring methods in manual way and the proposed system derive correct mentoring results as human conduct.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.7
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pp.221-228
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2020
Part-of-Speech (POS) tagged corpus is a collection of electronic text in which each word is annotated with a tag as the corresponding POS and is widely used for various training data for natural language processing. The training data generally assumes that there are no errors, but in reality they include various types of errors, which cause performance degradation of systems trained using the data. To alleviate this problem, we propose a novel method for detecting errors in the existing POS tagged corpus using the classifier of XGBoost and cross-validation as evaluation techniques. We first train a classifier of a POS tagger using the POS-tagged corpus with some errors and then detect errors from the POS-tagged corpus using cross-validation, but the classifier cannot detect errors because there is no training data for detecting POS tagged errors. We thus detect errors by comparing the outputs (probabilities of POS) of the classifier, adjusting hyperparameters. The hyperparameters is estimated by a small scale error-tagged corpus, in which text is sampled from a POS-tagged corpus and which is marked up POS errors by experts. In this paper, we use recall and precision as evaluation metrics which are widely used in information retrieval. We have shown that the proposed method is valid by comparing two distributions of the sample (the error-tagged corpus) and the population (the POS-tagged corpus) because all detected errors cannot be checked. In the near future, we will apply the proposed method to a dependency tree-tagged corpus and a semantic role tagged corpus.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.25
no.5
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pp.765-772
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2011
Knowledge which is represented by formal logic are widely used in many domains such like artificial intelligence, information retrieval, e-commerce and so on. And for medical field, medical documentary records retrieval, information systems in hospitals, medical data sharing, remote treatment and expert systems need knowledge representation technology. To retrieve information intellectually and provide advanced information services, systematically controlled mechanism is needed to represent and share knowledge. Importantly, medical expert's knowledge should be represented in a form that is understandable to computers and also to humans to be applied to the medical information system supporting decision making. And it should have a suitable and efficient structure for its own purposes including reasoning, extendability of knowledge, management of data, accuracy of expressions, diversity, and so on. we call it ontology which can be processed with machines. We can use the ontology to represent traditional medicine knowledge in structured and systematic way with visualization, then also it can also be used education materials. Hence, the authors developed an Shanghanlun ontology by way of showing an example, so that we suggested a methodology for ontology development and also a model to structure the traditional medical knowledge. And this result can be used for student to learn Shanghanlun by graphical representation of it's knowledge. We analyzed the text of Shanghanlun to construct relational database including it's original text, symptoms and herb formulars. And then we classified the terms following some criterion, confirmed the structure of the ontology to describe semantic relations between the terms, especially we developed the ontology considering visual representation. The ontology developed in this study provides database showing fomulas, herbs, symptoms, the name of diseases and the text written in Shanghanlun. It's easy to retrieve contents by their semantic relations so that it is convenient to search knowledge of Shanghanlun and to learn it. It can display the related concepts by searching terms and provides expanded information with a simple click. It has some limitations such as standardization problems, short coverage of pattern(證), and error in chinese characters input. But we believe this research can be used for basic foundation to make traditional medicine more structural and systematic, to develop application softwares, and also to applied it in Shanghanlun educations.
Oh, Seungbin;Jang, Jun-Hyuk;Park, Jin Hyoung;Kim, Hongtae
Journal of Navigation and Port Research
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v.37
no.4
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pp.401-407
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2013
In parallel with the development of ship equipment, bridge systems have been improved, but marine accidents due to human error have not been reduced. Recently, research in nautical bridge equipment has focused on suitable ergonomic designs in order to reduce these errors due to human factors. In a bridge of a ship, there are numerous auditory signals that deliver important information clearly to the sailors. However, only a few studies have been conducted related to the human recognition of these auditory signals. There are three types of auditory signals: voice alarms, abstract sounds, and auditory icons. This study was conducted in order to design more appropriate auditory icons using a sensibility evaluation method. The auditory icons were rated to have five warning situations (engine failure, fire, steering failure, low power, and collision) using the Semantic Differential Method. It is expected that the results of this study will be used as basic data for auditory displays inside bridges and for integrated bridge alarm systems.
A congestion control algorithm to prevent buffer overflow in MSR(Mobility Support Router) for I-TCP is proposed. Due to high bit error rate and frequent hand-offs over wireless environment, the current congestion control scheme in TCP Reno over mixed(wired and wireless) network exhibits lower throughput than the throughput achieved over wired only network. I-TCP has been proposed to address this by splitting a TCP connection into two TCP connections over wired section and wireless section, respectively. However, buffer overflow in MSR may occur whenever there are excessive bit errors or frequent hand-offs. This may lead to the loss of packets acked by MSR(resident in buffer) to the sender, but not received by the receiver, breaking TCP end-to-end semantics. In this Paper, a new scheme is proposed to prevent the MSR buffer from overflow by introducing “flow control” between the sender and the MSR. Advertised window for the TCP connection between the sender and the MSR is tied to the remaining MSR buffer space, controlling the flow of packets to the MSR buffer before overflow occurs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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