Heemoon Yoon;Mira Park;Hayoung Lee;Jisoon An;Taehyun Lee;Sang-Hee Lee
Journal of Animal Science and Technology
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v.66
no.1
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pp.167-177
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2024
Iris segmentation is an initial step for identifying the biometrics of animals when establishing a traceability system for livestock. In this study, we propose a deep learning framework for pixel-wise segmentation of bovine iris with a minimized use of annotation labels utilizing the BovineAAEyes80 public dataset. The proposed image segmentation framework encompasses data collection, data preparation, data augmentation selection, training of 15 deep neural network (DNN) models with varying encoder backbones and segmentation decoder DNNs, and evaluation of the models using multiple metrics and graphical segmentation results. This framework aims to provide comprehensive and in-depth information on each model's training and testing outcomes to optimize bovine iris segmentation performance. In the experiment, U-Net with a VGG16 backbone was identified as the optimal combination of encoder and decoder models for the dataset, achieving an accuracy and dice coefficient score of 99.50% and 98.35%, respectively. Notably, the selected model accurately segmented even corrupted images without proper annotation data. This study contributes to the advancement of iris segmentation and the establishment of a reliable DNN training framework.
Nowadays various information devices using electronic technology has been released. And these digital devices will be continuously developed to make a satisfaction of customer's needs. So digital device will support network service using communication technology, so users will use the internet service anywhere, anytime. Also the networked device which is used in ubiquitous computing environment should be evaluated by new evaluation framework. Therefore previous usability evaluation framework need to reflect the characteristics of ubiquitous computing. However most of pervious research about ubiquitous computing was about conceptual issues like rules and characteristics of ubiquitous computing, so the research of usability testing and evaluation method for ubiquitous computing is rarely conducted. This research's purpose is developing the evaluation framework for ubiquitous computing device and usability model for ubiquitous computing. To develop the evaluation framework, we collect the evaluation indexes which have need used in GUI evaluation And we extract evaluation indexes for ubiquitous computing based on literature review.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.8
no.2
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pp.68-78
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2020
This study is a preliminary study to develop an evaluation framework necessary for evaluating the DataON platform. The first objective is to examine expert perceptions of the level of DataON platform construction. The second objective is to evaluate the importance, stability, and usability of DataON platform features over OpenAIRE features. The third objective is to derive weights from the evaluation perspective for future DataON platform evaluation. The fourth objective is to examine the preferences of experts in each evaluation perspective and to derive unbiased evaluation criteria. This study used a survey method for potential stakeholders of the DataON platform. The survey included 12 professionals with at least 10 years of experience in the field. The 57 overall functions and services were measured at 3.1 out of 5 for importance. Stability was -0.07 point and usability was measured as -0.05 point. The 42 features and services scored 3.04 points in importance. Stability was -0.58 points and usability was -0.51 points. In particular, the stability and usability scores of the 42 functions and services provided as of 2018 were higher than the total functions were, which is attributed to the stable and user-friendly improvement after development. In terms of the weight of the evaluation point, the collection quality has the highest weight of 27%. Interface usability is then weighted 22%. Subsequently, service quality is weighted 19%, and finally system performance efficiency and user feedback solicitation are equally weighted 16%.
Objectives: This article examines the diversity of healthy cities evaluation in practice and discusses the major conflicting issues in evaluating healthy cities to offer implications to academics and cities for application in their field. Methods: The author discusses issues on major topics that arose from a review of literature on selected articles from peer-reviewed journals, books and gray literature. The recently developed Korean Healthy Cities evaluation framework is used as a main source of reference. Results: Evaluating healthy cities is in itself a political process and requires multiple methodologies and diverse sources of data. Details of the evaluation process depend on the purposes and goals predetermined by the stakeholders. The Korean Healthy Cities evaluation framework applies these principles and suggests a participatory approach to evaluation, selection of indicators that provide evidence on the process of change and to use mixed evaluation methods. The involvement of stakeholders in the evaluation process can also be a useful tool to further strengthen partnerships and strategies for healthy cities. Conclusion: Cities need to engage more in evaluation activities and develop necessary skills and capacity to produce utility-driven evidence.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.2
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pp.289-296
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2020
Software copyright are written in text form of documents and stored as files, so it is easy to expose on an illegal copyright. The IOT framework configuration and service environment are also evaluated in software structure and revealed to replication environments. Illegal copyright can be easily created by intelligently modifying the program code in the framework system. This paper deals with similarity comparison to determine the suspicion of illegal copying. In general, original source code should be provided for similarity comparison on both. However, recently, the suspected developer have refused to provide the source code, and comparative evaluation are performed only with executable code. This study dealt with how to analyze the similarity with the execution code and the circuit configuration and interface state of the system without the original source code. In this paper, we propose a method of analyzing the data of the object without source code and verifying the similarity comparison result through evaluation examples.
This paper suggests a conditional simulation framework based on multiple data transformations for geostatistical simulation of compositional data. First, log-ratio transformation is applied to original compositional data in order to apply conventional statistical methodologies. As for the next transformations that follow, minimum/maximum autocorrelation factors (MAF) and indicator transformations are sequentially applied. MAF transformation is applied to generate independent new variables and as a result, an independent simulation of individual variables can be applied. Indicator transformation is also applied to non-parametric conditional cumulative distribution function modeling of variables that do not follow multi-Gaussian random function models. Finally, inverse transformations are applied in the reverse order of those transformations that are applied. A case study with surface sediment compositions in tidal flats is carried out to illustrate the applicability of the presented simulation framework. All simulation results satisfied the constraints of compositional data and reproduced well the statistical characteristics of the sample data. Through surface sediment classification based on multiple simulation results of compositions, the probabilistic evaluation of classification results was possible, an evaluation unavailable in a conventional kriging approach. Therefore, it is expected that the presented simulation framework can be effectively applied to geostatistical simulation of various compositional data.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.5
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pp.13-25
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2019
Recently, as evaluation of information security (IS) management become more diverse and complicated, the contents and procedure of the evidence to prepare for actual assessment are rapidly increasing. As a result, the actual assessment is a burden for both evaluation agencies and institutions receiving assessments. However, most of them reflect the evaluation system used by foreign government agencies, standard organizations, and commercial companies. It is necessary to consider the evaluation system suitable for the domestic environment instead of reflecting the overseas evaluation system as it is. The purpose of this study is as follows. First, we will present the problems of the existing information security assessment system and the improvement direction of the information security assessment system through analysis of existing information security assessment system. Second, it analyzes the technical guidance for information security testing and assessment and the evaluation of information security management in the Special Publication 800-115 'Technical Guide to Information Security Testing and Assessment' of the National Institute of Standards and Technology (NIST). Third, we will build a framework to implement the evidence collection system and present a system implementation method for the '6. Information System Security' of 'information security management actual condition evaluation index'. The implications of the framework development through this study are as follows. It can be expected that the security status of the enterprises will be improved by constructing the evidence collection system that can collect the collected evidence from the existing situation assessment. In addition, it is possible to systematically assess the actual status of information security through the establishment of the evidence collection system and to improve the efficiency of the evaluation. Therefore, the management system for evaluating the actual situation can reduce the work burden and improve the efficiency of evaluation.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.3
no.4
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pp.283-292
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1998
The engineering process including design, analysis/evaluation and manufacturing activities is becoming one of the key issues to embody a concurrent engineering concept. This paper proposes a framework to integrated the complicated engineering design and manufacturing processes under the concurrent engineering environment. The framework offers the following facilities: (1) to represent the complicated engineering process (2) to coordinate design activities and execute the process in a distributed environment (3) to support a communication among the related engineers. The engineering processes is depicted using process flow graphs that consist in tasks and the corresponding input and output data. The engineering activities in the defined processes can be executed in a distributed environment through process controller of the framework. Engineers can communicate to suggest their opinions and to exchange product information in the framework. We have conformed the CORBA standard to integrate various distributed engineering the and communicate among them, and used a Java to support the platform independent environment on the Internet. Since the proposed framework an be a formal approach to integrate the engineering processes by providing formalism, parallelism, reusability, and flexibility, it can be effectively applied to embody the concurrent engineering concept in a distributed environment.
In this paper, we investigate automated data validation techniques for artificial intelligence training, and also disclose open-source frameworks, such as Google's TensorFlow Data Validation (TFDV), that support automated data validation in the AI model development process. We also introduce an experimental study using public data sets to demonstrate the effectiveness of the open-source data validation framework. In particular, we presents experimental results of the data validation functions for schema testing and discuss the limitations of the current open-source frameworks for semantic data. Last, we introduce the latest studies for the semantic data validation using machine learning techniques.
Oh, Minkyung;Ju, Hyunjung;Yoon, Bo Young;Lee, Jong-Tae
Korean Medical Education Review
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v.24
no.3
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pp.250-260
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2022
Evaluating the effectiveness of educational programs involves measuring learning processes as well as outcomes. It is essential to study cohorts of students and graduates to evaluate the long-term effects of educational programs with data generated both during education and after graduation. The purpose of this study was to establish cohorts of students and graduates to evaluate their performance, thereby providing a basis for evaluating the social accountability of medical education. In this study, student and graduate cohorts were built for both students currently enrolled and graduates at Inje University College of Medicine (IUCM). A model involving the process of cohort establishment and an evaluation indicator framework was developed. In the process of cohort establishment, the following steps were conducted: defining the goals and objectives of the student and graduate cohorts, organizing a cohort committee, developing regulations, registering cohorts, acquiring consent, and building a database. A framework of evaluation indicators according to the graduate roles of IUCM was developed by adapting Kirkpatrick's evaluation model. Next, items to be collected in student and graduate cohorts were selected, and the current status of existing data was analyzed. Moreover, a preliminary analysis was conducted, including analyses of the evaluation indicators and graduates' performance. This study suggests that it is necessary to include additional evaluation indicators considering students' learning environment and well-being in student cohorts and to develop strategies or methods for graduates to continue participating in data collection for a long-term study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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