Globally, awareness about obesity is increasing rapidly. In Korea, obesity is recognized as a disease and steps are being taken to treat it. From the health governance point of view, such standardized measures amplify the risk of obesity and thus play an important part in the prevention of the disease. In this context, various obesity treatments act as a medium for the problem-solving process. In recent years, obesity surgery has been viewed as a rational solution to the problem of obesity. In the context of standardization of treatment, Callon's "Process of Translation" in STS theories highlights the importance of the central actor (Obligatory Passage Point; OPP). However, in the case of obesity, it is difficult to identify a single OPP to project different perspectives of an actor's needs. "Lapband surgery" often acts as a "boundary object" in this context. This article assesses this absence of central actors in the process of problem solving through a case study of adoption of Lapband surgery in Korea. Further, we attempt to suggest an analytical framework with a boundary object and multiple translation concepts to aid solving the problem of obesity.
Mobile Augmented Reality (mobile AR), as one of the most prospective mobile applications, intends to provide richer experiences by annotating tags or virtual objects over the scene observed through camera embedded in a handheld device like smartphone or pad. In this paper, we analyzed the current status of the art of mobile AR and proposed a novel Points of Interest (POIs) data model based on ontology to provide context-aware information retrievals on lots of POIs data. Proposed ontology was expanded from the standard POIs data model of W3C POIs Working Group and established using OWL (Web Ontology Language) and Protege. We also proposed a context-aware mobile AR platform which can resolve three distinguished issues in current platforms : interoperability problem of POI tags, POIs data retrieval issue, and context-aware service issue.
The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people's contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people's contexts.
The purpose of this study is to develop environmental inquiry activities for teaching the 10th grade students in science classes of high school. The activities are developed to perform goals of environmental education for sustainable development. In order to this, activities are sequently organized in order of context of laboratory, field, and problem solving in respect of one learning topic. The object of inquiry activities in laboratory context is understanding concepts related environment and environmental pollution. The inquiry activities in field context have an object of attaining good awareness and attitude toward environment. Throughout the activities in probem solving context students are expected to have a mind of participating in environmental issues. The activities are designed to learn and use integrated science knowledge in many domains. Some activities are intended to utilize MBL(Microcomputer-based Laboratory). The ICT materials, lesson plans, instructional sheets for teaching and student' sheets for inquiry were produced to guide these activities. It is expected that this effort will contribute to cultivate environmental literate persons who have not only scientific understanding but also practical will of environmental issues.
In this paper, we introduce an ubiWarehouse system for the management of automobile parts. Because automotive parts are very various in kinds according to companies, models and manufacture year, it's hard to find exactly the desired parts and to control goods in stock. To solve this problem, we propose the model of context recognizer in which context data are expressed in a systematic type of 5W1H. And initial context data are grouped and integrated, and some conflict context information is solved. Finally user's intention is interpreted and served. As a result, the proposed system can be used to enhance conveniency and correctness of the management of various kinds of part's.
This study aims to establish a research model to see how cultural differences affect negotiation outcomes. People from different countries tend to communicate in slightly different ways. So Recognizing the cultural differences in global businesses is an important preparation process and strategy. If such preparations are not made before doing business with companies in other cultures, many conflicts could arise in the negotiation process and even the negotiations could break down. Therefore, it is important to recognize cultural differences and establish appropriate strategies in international negotiations, and it is necessary to take a look at the factors that affect them one by one. For the purpose of this study, Cultural differences based on Edward Hall's context theory and Personal characteristics were set as moderator variables. and The EU countries(low context cultures) and the Korea(high context cultures) were sampled to study the effects of Negotiation strategy(Problem-Solving Approach).
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.12
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pp.1159-1166
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2010
Today, detecting the location of moving object has been traced as various methods in our world. In this paper, we preset the system to improve the estimation accuracy utilizing detail localization using radar sensor based on WSN and situational awareness for a calibration (context aware) database, Rail concept. A variety of existing location tracking method has a problem with receiving of data and accuracy as tracking methodology, and since these located data are the only data to be collected for location tracing, the context aware or monitering as the surrounding environment is limited. So, in this paper, we enhanced the distance aware accuracy using radar sensor utilizing the Doppler effect among the distance measuring method, estimated the location using the Triangulation algorithm. Also, since we composed the environment data(temperature, illuminancem, humidity, noise) to entry of the database, it can be utilized in location-based service according to the later action information inference and positive context decision. In order to verify the validity of the suggested method, we give a few random situation and built test bed of designed node, and over the various test we proved the utilizing the context information through route tracking of moving and data processing.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.167-172
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2006
As ubiquitous devices are fast spreading, the communication problem between humans and these devices is on the rise. The use of context is important in interactive application such as handhold and ubiquitous computing. Context is not crisp data, so it is necessary to introduce the fuzzy concept. The proxity relation is represented by the degree of closeness or similarity between data objects of a scalar domain. A context manager of context-awareness system evaluates imprecise queries with the proximity relations. in this paper, a systematic proximity elicitation method are proposed. The proposed generation method is simple and systematic. It is based on the well-known fuzzy set theory and applicable to the real world applications because it has tuning parameter and weighting factor. The proposed representations of proximity relation is more efficient than the ordinary matrix representation since it reflects some properties of a proximity relation to save space. We show an experiments of quantitative calculate for the proximity relation. And we analyze the time complexity and the space occupancy of the proposed representation method.
Kim, Byungkyu;Choi, Seon-heui;Kang, Muyeong;Kang, Ji-Hoon
International Journal of Contents
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v.11
no.2
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pp.63-68
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2015
A citation analysis utilizes the relations among citations and is the most popular bibliometric method. This analysis is based on 1) the evaluation by paper, journal and researcher of the research output, 2) the identification of emerging research topics, 3) the production of a map of the intellectual structure of the research domain and 4) various services for academic information. However, this approach has a limitation in that a citation is treated in a very simple manner, even though the purpose of citation can vary greatly. To address this problem, new approaches have been studied that take into account the citation context. This research separates the citations according to the citation functions and tries to conduct an analysis according to the newly classified citations. Furthermore, research on the citation summarization and visualization based on both the citation context and the citation function of the citations was also attempted. However, since there are very few studies related to citation context in South Korea, more research and development is needed in this area. This study analyzes the status of the research in terms of the citation context. For this, we utilized social network analysis methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.4
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pp.1275-1292
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2021
As a fine-grained classification problem, aspect-level sentiment classification predicts the sentiment polarity for different aspects in context. To address this issue, researchers have widely used attention mechanisms to abstract the relationship between context and aspects. Still, it is difficult to effectively obtain a more profound semantic representation, and the strong correlation between local context features and the aspect-based sentiment is rarely considered. In this paper, a hybrid attention capsule network for aspect-level sentiment classification (ABASCap) was proposed. In this model, the multi-head self-attention was improved, and a context mask mechanism based on adjustable context window was proposed, so as to effectively obtain the internal association between aspects and context. Moreover, the dynamic routing algorithm and activation function in capsule network were optimized to meet the task requirements. Finally, sufficient experiments were conducted on three benchmark datasets in different domains. Compared with other baseline models, ABASCap achieved better classification results, and outperformed the state-of-the-art methods in this task after incorporating pre-training BERT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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