This study aims to understand the effects of a Computer - based Cognitive Rehabilitation Therapy(CBCRT) evidence based on mild dementia patients' ability to activities daily living(ADL), cognitive function and measure of occupational performance and to suggest basic data for a cognitive rehabilitation therapy for dementia patients. Method : A CBCRT was applied two times a week for 5 weeks to 14 mild dementia patients who visited Yongin Center for Managing Dementia in Gyeongi-do between February and August 2009. Based on frame of reference for Visual-Perception a CBCRT was applied at home. Moreover, a one group pretest-post test design was, which is a quasi-experiment and research, also applied in order to verify the effects of the rehabilitation therapy on the subjects' ability to ADL, cognitive function and occupational performance skills. Results: A significant effect was confirmed (p<.05) from the CBCRT which Assessment of Motor and Process Skills(AMPS) processing skills and cognitive function and occupational performance skills. Neither was found any significant effect in improving motor skills from AMPS. Conclusion: It seems that a CBCRT based on evidence and has an effect on the improvement of the ability to ADL and cognitive function of mild dementia patients living in a community. The present author hopes that, in the future, more cognitive rehabilitation programs will be developed to improve the functions of mild dementia patients living in a community.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.3
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pp.229-235
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2019
The implementation of an in-band full-duplex wireless communication system is demonstrated in this study. In the analog/RF domain, the self-interference(SI) signal is reduced using a separate antenna for the transmitter and receiver paths, and most of the SI signal is canceled in the digital domain. A software defined radio(SDR) is used to implement the in-band full-duplex wireless communication system. The USRP X310 device uses transmitting and receiving antennas. By adjusting the gain of the transmitting and receiving ends of the SDR device, the magnitude of the SI signal entering the receiving antenna, and the size of the received signal from the outside, are both set to -64 dB. To verify the in-band full-duplex wireless communication performance, the source data is image and orthogonal frequency-division multiplexing is used for modulation. A WiFi standard frame with a carrier frequency of 2.67 GHz and bandwidth of 20 MHz is used. In the received signal, the SI signal is canceled by digital signal processing and the SI signal is attenuated by up to 34 dB. OFDM demodulation was impossible when the SI signal was not removed. However, the bit error rate is reduced to $2.63{\times}10^{-5}$ when the SI signal is attenuated by 34 dB, and no error is detected in the 100 Mbit data output as a result of passing through the Viterbi decoder.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.295-298
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2014
In this paper, an efficient design of HEVC Adaptive Loop Filter(ALF) for filter coefficients estimation is proposed. The ALF performs Cholesky decomposition of $10{\times}10$ matrix iteratively to estimate filter coefficients. The Cholesky decomposition of the ALF consists of root and division operation which is difficult to implement in a hardware design because it needs to many computation rate and processing time due to floating-point unit operation of large values of the Maximum 30bit in a LCU($64{\times}64$). The proposed hardware architecture is implemented by designing a root operation based on Cholesky decomposition by using multiplexer, subtracter and comparator. In addition, The proposed hardware architecture of efficient and low computation rate is implemented by designing a pipeline architecture using characteristic operation steps of Cholesky decomposition. An implemented hardware is designed using Xilinx ISE 14.3 Vertex-6 XC6VCX240T FPGA device and can support a frame rate of 40 4K Ultra HD($4096{\times}2160$) frames per second at maximum operation frequency 150MHz.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.11
no.5
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pp.17-30
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2001
In this paper, we implemented a scalar multiplier needed at an elliptic curve cryptosystem over standard basis in $GF(2^{163})$. The scalar multiplier consists of a radix-16 finite field serial multiplier and a finite field inverter with some control logics. The main contribution is to develop a new fast finite field inverter, which made it possible to avoid time consuming iterations of finite field multiplication. We used an algorithmic transformation technique to obtain a data-independent computational structure of the Extended Euclid GCD algorithm. The finite field multiplier and inverter shown in this paper have regular structure so that they can be easily extended to larger word size. Moreover they can achieve 100% throughput using the pipelining. Our new scalar multiplier is synthesized using Hyundai Electronics 0.6$\mu\textrm{m}$ CMOS library, and maximum operating frequency is estimated about 140MHz. The resulting data processing performance is 64Kbps, that is it takes 2.53ms to process a 163-bit data frame. We assure that this performance is enough to be used for digital signature, encryption & decryption and key exchange in real time embedded-processor environments.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.1
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pp.56-61
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2022
In this paper, we classify and present AI algorithms and natural language processing methods used in chatbots. A framework that can be used to implement a chatbot is also described. A chatbot is a system with a structure that interprets the input string by constructing the user interface in a conversational manner and selects an appropriate answer to the input string from the learned data and outputs it. However, training is required to generate an appropriate set of answers to a question and hardware with considerable computational power is required. Therefore, there is a limit to the practice of not only developing companies but also students learning AI development. Currently, chatbots are replacing the existing traditional tasks, and a practice course to understand and implement the system is required. RNN and Char-CNN are used to increase the accuracy of answering questions by learning unstructured data by applying technologies such as deep learning beyond the level of responding only to standardized data. In order to implement a chatbot, it is necessary to understand such a theory. In addition, the students presented examples of implementation of the entire system by utilizing the methods that can be used for coding education and the platform where existing developers and students can implement chatbots.
Lee, Sang Hyeon;An, Lee-Sak;Park, Yeun Chul;Kim, Ho-Kyung
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.5
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pp.599-606
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2022
Strain gauges and the bridge weigh-in-motion (BWIM) method are the representative field measurement methods used for fatigue evaluationsof a steel bridge-in-service. For a fatigue reliability evaluation to assess fatigue damage accumulation, the effective stress range and the number of stress cycles applied as the fatigue details can be estimated based on the AASHTO Manual for Bridge Evaluations with the field measurement data of the target bridge. However, the procedure for estimating the effective stress range and the stress cycles from field measurement data has not been explicitly presented. Furthermore, studies that quantitatively compare differences in fatigue evaluation results according to the field measurement data type or processing method used are still insufficient. Here, a fatigue reliability evaluation is conducted using strain and BWIM data that are measured simultaneously. A frame model and a shell-solid model were generated to examine the effect of the accuracy of the structural analysis model when using BWIM data. Also, two methods of handling BWIM data when estimating the effective stress range and average daily cycles are defined. As a result, differences in evaluation results according to the type of field measurement data used, the accuracy of the structural analysis model, and the data handling method could be quantitatively confirmed.
Recently, digital transformation in manufacturing has been accelerating. It results in that the data collection technologies from the shop-floor is becoming important. These approaches focus primarily on obtaining specific manufacturing data using various sensors and communication technologies. In order to expand the channel of field data collection, this study proposes a method to automatically collect manufacturing data based on vision-based artificial intelligence. This is to analyze real-time image information with the object detection and tracking technologies and to obtain manufacturing data. The research team collects object motion information for each frame by applying YOLO (You Only Look Once) and DeepSORT as object detection and tracking algorithms. Thereafter, the motion information is converted into two pieces of manufacturing data (production performance and time) through post-processing. A dynamically moving factory model is created to obtain training data for deep learning. In addition, operating scenarios are proposed to reproduce the shop-floor situation in the real world. The operating scenario assumes a flow-shop consisting of six facilities. As a result of collecting manufacturing data according to the operating scenarios, the accuracy was 96.3%.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2D
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pp.311-318
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2009
Interactive terrain visualization is an important research area with applications in GIS, games, virtual reality, scientific visualization and flight simulators, besides having military use. This is a complex and challenging problem considering that some applications require precise visualizations of huge data sets at real-time rates. In general, the size of data sets makes rendering at real-time difficult since the terrain data cannot fit entirely in memory. In this paper, we suggest the effective Real-time LOD(level-of-detail) algorithm for displaying the huge terrain data and processing mass geometry. We used a hierarchy structure with $4{\times}4$ and $2{\times}2$ tiles for real-time rendering of mass volume DEM which acquired from Digital map, LiDAR, DTM and DSM. Moreover, texture mapping is performed to visualize realistically while displaying height data of normalized Giga Byte level with user oriented terrain information and creating hill shade map using height data to hierarchy tile structure of file type. Large volume of terrain data was transformed to LOD data for real time visualization. This paper show the new LOD algorithm for seamless visualization, high quality, minimize the data loss and maximize the frame speed.
Large corpus-based concatenating Text-to-Speech (TTS) systems can generate natural synthetic speech without additional signal processing. To prune the redundant speech segments in a large speech segment DB, we can utilize a decision-tree based triphone clustering algorithm widely used in speech recognition area. But, the conventional methods have problems in representing the acoustic transitional characteristics of the phones and in applying context questions with hierarchic priority. In this paper, we propose a new clustering algorithm to downsize the speech DB. Firstly, three 13th order MFCC vectors from first, medial, and final frame of a phone are combined into a 39 dimensional vector to represent the transitional characteristics of a phone. And then the hierarchically grouped three question sets are used to construct the triphone trees. For the performance test, we used DTW algorithm to calculate the acoustic similarity between the target triphone and the triphone from the tree search result. Experimental results show that the proposed method can reduce the size of speech DB by 23% and select better phones with higher acoustic similarity. Therefore the proposed method can be applied to make a small sized TTS.
Recently, the high value added business is steadily growing in the culture and art area. To generated high value from a performance, the satisfaction of audience is necessary. The flow in a critical factor for satisfaction, and it should be induced from audience and measures. To evaluate interest and emotion of audience on contents, producers or investors need a kind of index for the measurement of the flow. But it is neither easy to define the flow quantitatively, nor to collect audience's reaction immediately. The previous studies of the group flow were evaluated by the sum of the average value of each person's reaction. The flow or "good feeling" from each audience was extracted from his face, especially, the change of his (or her) expression and body movement. But it was not easy to handle the large amount of real-time data from each sensor signals. And also it was difficult to set experimental devices, in terms of economic and environmental problems. Because, all participants should have their own personal sensor to check their physical signal. Also each camera should be located in front of their head to catch their looks. Therefore we need more simple system to analyze group flow. This study provides the method for measurement of audiences flow with group synchronization at same time and place. To measure the synchronization, we made real-time processing system using the Differential Image and Group Emotion Analysis (GEA) system. Differential Image was obtained from camera and by the previous frame was subtracted from present frame. So the movement variation on audience's reaction was obtained. And then we developed a program, GEX(Group Emotion Analysis), for flow judgment model. After the measurement of the audience's reaction, the synchronization is divided as Dynamic State Synchronization and Static State Synchronization. The Dynamic State Synchronization accompanies audience's active reaction, while the Static State Synchronization means to movement of audience. The Dynamic State Synchronization can be caused by the audience's surprise action such as scary, creepy or reversal scene. And the Static State Synchronization was triggered by impressed or sad scene. Therefore we showed them several short movies containing various scenes mentioned previously. And these kind of scenes made them sad, clap, and creepy, etc. To check the movement of audience, we defined the critical point, ${\alpha}$and ${\beta}$. Dynamic State Synchronization was meaningful when the movement value was over critical point ${\beta}$, while Static State Synchronization was effective under critical point ${\alpha}$. ${\beta}$ is made by audience' clapping movement of 10 teams in stead of using average number of movement. After checking the reactive movement of audience, the percentage(%) ratio was calculated from the division of "people having reaction" by "total people". Total 37 teams were made in "2012 Seoul DMC Culture Open" and they involved the experiments. First, they followed induction to clap by staff. Second, basic scene for neutralize emotion of audience. Third, flow scene was displayed to audience. Forth, the reversal scene was introduced. And then 24 teams of them were provided with amuse and creepy scenes. And the other 10 teams were exposed with the sad scene. There were clapping and laughing action of audience on the amuse scene with shaking their head or hid with closing eyes. And also the sad or touching scene made them silent. If the results were over about 80%, the group could be judged as the synchronization and the flow were achieved. As a result, the audience showed similar reactions about similar stimulation at same time and place. Once we get an additional normalization and experiment, we can obtain find the flow factor through the synchronization on a much bigger group and this should be useful for planning contents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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