Although the technology for prediction or analysis using artificial intelligence is constantly developing, a black-box problem does not interpret the decision-making process. Therefore, the decision process of the AI model can not be interpreted from the user's point of view, which leads to unreliable results. We investigated the problems of artificial intelligence and explainable artificial intelligence using Blockchain to solve them. Data from the decision-making process of artificial intelligence models, which can be explained with Blockchain, are stored in Blockchain with time stamps, among other things. Blockchain provides anti-counterfeiting of the stored data, and due to the nature of Blockchain, it allows free access to data such as decision processes stored in blocks. The difficulty of creating explainable artificial intelligence models is a large part of the complexity of existing models. Therefore, using the point cloud to increase the efficiency of 3D data processing and the processing procedures will shorten the decision-making process to facilitate an explainable artificial intelligence model. To solve the oracle problem, which may lead to data falsification or corruption when storing data in the Blockchain, a blockchain artificial intelligence problem was solved by proposing a blockchain-based explainable artificial intelligence model that passes through an intermediary in the storage process.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.24
no.2
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pp.115-126
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2021
Strategic Environmental Impact Assessment (SEA) is a decision-making process taking into account the environmental impact, economic and social impact of policies, plans, and programs at the higher stage prior to the project plan for promoting sustainable development. In this study, we analyzed the process and criteria for selecting appropriate alternatives when establishing development plan in SEA. First, the criteria for estimating changes in ecosystem services following the implementation of development project of industrial complex were presented. Second, alternative evaluations were conducted through an analysis of ecosystem service scenarios to explore suitable alternatives in Anseong. As a result, the environmental quality of selected area as the existing project site deteriorated according to the implementation of the project, and the dimensional reduction technique confirmed that the change in ecosystem service factors in project area was the optimal location. In addition, the results of the scenario assessment to explore suitable alternatives in Anseong City showed that the existing site had large capacity in terms of water quality control services (scenario 1), scenario 2 in terms of preconditioning services, and scenario 3 in terms of water supply services. The guidance of Ecosystem service assessment is expected to be available in decision-making of large-scale strategies (e.g., SEA) and projects by presenting more quantitative criteria for determining the adequacy and location feasibility of development plans and policy plans. This is expected to require various support, including legislation and revision of related laws, believed to be supported by advanced research.
This paper describes a recurrent neural network (RNN) for the fault classification of a blade pitch system of a spar-type floating wind turbine. An artificial neural network (ANN) can effectively recognize multiple faults of a system and build a training model with training data for decision-making. The ANN comprises an encoder and a decoder. The encoder uses a gated recurrent unit, which is a recurrent neural network, for dimensionality reduction of the input data. The decoder uses a multilayer perceptron (MLP) for diagnosis decision-making. To create data, we use a wind turbine simulator that enables fully coupled nonlinear time-domain numerical simulations of offshore wind turbines considering six fault types including biases and fixed outputs in pitch sensors and excessive friction, slit lock, incorrect voltage, and short circuits in actuators. The input data are time-series data collected by two sensors and two control inputs under the condition that of one fault of the six types occurs. A gated recurrent unit (GRU) that is one of the RNNs classifies the suggested faults of the blade pitch system. The performance of fault classification based on the gate recurrent unit is evaluated by a test procedure, and the results indicate that the proposed scheme works effectively. The proposed ANN shows a 1.4% improvement in its performance compared to an MLP-based approach.
In this study, an attempt was made to investigate the clinical reasoning of nursing students and to identify the factors that influence it. This study was held to grasp the learning ability related to core nursing competency for 297 3rd and 4rd grade nursing students. Results indicated that there was a significant difference when comparing clinical competence by grade(p=0.001). Also variables effecting clinical reasoning competence were Problem solving ability, Clinical Decision making ability, Clinical practice performance, and grade of nursing students were found to be significant (p,.001). Outcome of this study can be used as the basis for the development of various curriculums to enhance the clinical reasoning competence, in the future, research for this education development is expected to be needed.
As social network service becomes common, the consumers use many discount coupons with which they can purchase goods via social commerce. Although, the quantities of coupons offered from social commerce are currently on the sharp increase, customized coupon service that reflects user preference is not offered. This paper proposes a coupon service method reflecting user's subjective inclination targeting food coupons to offer customized coupon service for social commerce. Towards this end, this paper conducts hierarchization of the factors that become standard in selecting coupons including food types, food prices, discount rates and the number of buyers. And then, this study classifies, extracts and offers the coupons using Fuzzy-AHP, a decision making support method that reflects subjective inclination. From the user satisfaction results on the extracted coupons, the users are generally satisfied: very satisfactory with 45%, satisfactory with 33% and fair with 22%, and there was no experiment participant, who was dissatisfied.
Ulger, Sukran;Kizilarslanoglu, Muhammet Cemal;Kilic, Mustafa Kemal;Kilic, Diclehan;Cetin, Bekir Eren;Ulger, Zekeriya;Karahacioglu, Eray
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.5
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pp.1965-1969
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2015
Cancer prevalance and incidence is increasing with aging of populations and age is a critical factor in decision-making for anti-cancer treatment. However it is believed that chronological age is not enough to guide management in elderly cancer patients. Multidisciplinary evaluation and comprehensive geriatric assessment has gained importance regarding the treatment selection especially for definitive anti-cancer therapy recently. We here aimed to analyse the effect of the comprehensive geriatric assessment parameters on radiotherapy toxicity and tolerability in a series of geriatric cancer patients in Turkey.
Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.212-220
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2016
Purpose: The purpose of this study was to examine self-transcendence, life satisfaction, and preference for end-of-life care in elderly patients. Method: This was a descriptive survey study. The study period was between August 2013 and October 2013 and included 208 elderly patients. Results: The average scores for self-transcendence, life satisfaction, and preference for end-of-life care were 2.79, 9.97, and 3.24, respectively. Statistically significant positive correlations were observed between self-transcendence and life satisfaction, decision making by health care professionals, spiritual area, family area. A positive correlation was observed between: (1) life satisfaction and spiritual area, (2) decision making by health care professionals and family area, and (3) decision making by health care professionals and pain area. Self-transcendence was a significant predictor of PCEOL. Conclusion: This study will provide basic information for use in the development of a program to encourage self- transcendence and life satisfaction, as well as to consider the elder's autonomy, pain control, and spirituality as important factors at the end-of-life care.
Park, Sung-Eun;Choi, Woo-Jeung;Lee, Won-Chan;Koo, Jun-Ho;Jung, Rae-Hong;Park, Jong-Soo
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.3
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pp.90-98
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2004
This paper illustrates some practical geographic information system (GIS) applications for aiding fishery managers and coastal area planners in analysing the likely control scheme of coastal farming areas, and in providing a flexible framework for decision making on fishery development and zoning issues. The effective management of marine farming operation is vitally important since it can greatly influence economic availability by determining capital outlay and by affecting running costs, rates of productions and mortality factors. GIS has been widely adopted elsewhere as a potent management tool in both the private and public sectors. GIS is now being extensively adopted in marine-associated activities. Here, we have used GeoMania v2.5 GIS software and its 3D Analyst extension module to visualize marine farming areas data that were collected around the Jinhae bay.
The purpose of this study was to investigate the relationships among psychological, emotional variables related to the career indecision of college students and to present effective action strategies by searching basic data that can prevent college students from undeciding their career path. In this study, we analyzed the relationship between the variables related to career indecision of college students and the structural equation model to verify the fit of the research model. The results of this study suggest that adaptive perfectionism has a positive effect on career decision self-efficacy and career decision self-efficacy has a negative effect on career indecision and adaptive perfectionism has a negative effect on career indecision by mediating career decision self-efficacy. In addition, maladaptive perfectionism has a negative effect on career decision self-efficacy, and it has a positive effect on career indecision through mediation of career decision self-efficacy. we discussed the implications for career decision making and employment of college students based on the results of the relationship between variables such as perfectionism, career decision self-efficacy, and career indecision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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