Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.36
no.2
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pp.79-87
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1994
A real-time flood forecasting system(FLOFS) was developed for the real-time and predictive determination of flood discharges and stages, and to aid in flood management decisions in the Keum River Estuary Dam. The system consists of three subsystems : data subsystem, model subsystem, and user subsystem. The data subsystem controls and manages data transmitted from telemetering systems and simulated by models. The model subsystem combines various techniques for rainfall-runoff modeling, tidal-level forecasting modeling, one-dimensional unsteady flood routing, Kalman filtering, and autoregressivemovingaverage(ARMA) modeling. The user subsystem in a menu-driven and man-machine interface system.
Obtaining and applying information is considered as a critical task in the modern informationized society. Finding the one's necessary information and processing it into a detailed knowledge are becoming more priortized in the enormous amount of information. Data modelling is the process that does not only reflect the demands of the user but the one that also facilitates the user's comprehension of the model itself. Ultimately, data modelling fully supports the processes that are requisite for the implementation of a data base and minimizes the alternations of the model during the development of applications.
A data model is a diagram that describes the properties of different categories of data and the associations among them within a business or information system. In spite of its importance and usefulness, data modeling activity requires not only a lot of time and effort but also extensive experience and expertise. The data models for similar business areas are analogous to one another. Therefore, it is reasonable to reuse the already-developed data models if the target business area is similar to what we have already analyzed before. In this research, we develop a case-based reasoning system for data model reuse, which we shall call CB-DM Reuser (Case-Based Data Model Reuser). CB-DM Reuse consists of four subsystems : the graphic user interface to interact with end user, the data model management system to build new data model, the case base to store the past data models, and the knowledge base to store data modeling and data model reusing knowledge. We present the functionality of CB-DM Reuser and show how it works on real-life a, pp.ication.
Recently, many scan projects are gradually increasing for maintenance, construction. The scan data contains useful data, which can be generated in the target application from the facility, space. However, modeling the scan data required for the application requires a lot of cost. In example, the converting 3D point cloud obtained from scan data into 3D object is a time-consuming task, and the modeling task is still very manual. This research proposes Scan-to-Geometry Mapping Rule Definition (S2G-MD) which maps point cloud data to geometry for irregular building plane objects. The S2G-MD considers user use case variability. The method to define rules for mapping scan to geometry is proposed. This research supports the reverse engineering semi-automatic process for the building planar geometry from the user perspective.
3D Modeling Solution can reduce projecting error and also make possible to design visually, so that it can minimize human resources. On the other hand, it has defects of operating difficulties caused by too much complex function, thus it consequently prevent user from prompt handling. According to this paper, the developed party S/W will help that user can construct the parts easily, can let everybody use 3D modeling solution readily, and make fast development of new product. This software will carry out prompt development of new product and derive satisfaction of customers from high quality. Also, saving time and expense naturally raise competitive power in consequence.
Accuracy of the 3-D model is essential in model-based camera tracking. However, 3-D object modeling requires dedicated and complicated procedures for precise modeling without any errors. Even if a 3-D model contains a certain level of errors, on the other hand, the tracking errors cause by the modeling errors can be different from its perceptual errors; thus, it is an important aspect that the camera tracking can be successful without precise 3-D modeling if the modeling errors are within the user's permissible range. In this paper, we analyze the tolerance of 3-D object modeling errors by comparing computational matching errors with perceptual matching errors through user evaluations, and also discuss permissible ranges of 3-D object modeling errors.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.43
no.1
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pp.221-239
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2012
The information that has been created according to the complex environment and usage pattern of library user can provide context-aware information service through knowledge structuralization on whether it is a suitable situation for user. Accordingly, the development of a context model for defining the various contexts of library user and for the structuralization of interrelated context information is an essential requirement. This study examined the context concept and context modeling, and utilizing the concept of Activity Theory by Engestrom, the activity model of library user was designed as 1) subject, 2) object, 3) tools, 4) divison of labor, 5) community, and 6) rules. In addition, for the purpose of analyzing the context of library user, activity information was tracked to utilize the Shadow Tracking for observing and recording their forms, and the methodology of CAbAT (Context Analysis based on Activity Theory) was utilized for the collected activity information to analyze the user context model.
Recently, character agents are used as a user-friendly interface. In this paper, we have studied a generic framework for emotional character agents which are designed to infer emotions from diverse personalities, situations, user behaviors and to express them. The method of emotion inference is based on blackboard systems which are used to solve the problems in AI. Because it keeps independence between knowledge sources which are rules of emotions, a blackboard-based inference engine is easy to manage knowledge sources, Blackboard-based systems gave the system flexibility. So we can adapt the engine to various application systems. Each emotional agent monitors user behavior, learns user profile and infers user behavior. And it generates characters emotions according to the user profile. So, in case of same situations, the agent can generate different emotions according to users. We have studied to build an personalized emotional character agent which according to situations and user modeling.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.2
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pp.154-158
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2007
As the technology developed, the system is being developed as the structure that is adapted to the intelligent environment. Therefore, the existing situation information system couldn't provide satisfactory service to the user as it provides service only by the information which it received from the sensor. This paper analyzed the problems of the existing user intention awareness system and suggested user intention awareness system to provide a stable and efficient service that fits to the intention of the user compensating this. This paper has collected the behavior data based on the scenario of the sequential behavior course of the user that occurs at breakfast time in the kitchen which is the home domain environment thai is closely related to our lives. This scenario course also showed the flow that the goal intentional user intention awareness system acted that it suggested, and showed the sequential course processing the user behavior data by tables and charts.
In this paper, we proposed a multi-subject-level sentiment analysis model for user reviews using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method targeting user-generated content (UGC). Data were collected from users' online reviews of hotels in major tourist cities in the world, and 30 hotel-related topics were extracted using the entire user reviews through the LDA technique. Six major hotel-related themes (Cleanliness, Location, Rooms, Service, Sleep Quality, and Value) were selected from the extracted themes, and emotions were evaluated for sentences corresponding to six themes in each user review in the proposed sentiment analysis model. Sentiment was analyzed using a dictionary. In addition, the performance of the proposed sentiment analysis model was evaluated by comparing the emotional values for each subject in the user reviews and the detailed scores evaluated by the user directly for each hotel attribute. As a result of analyzing the values of accuracy and recall of the proposed sentiment analysis model, it was analyzed that the efficiency was high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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