Despite the important roles of institutions and their collaboration in producing knowledge for innovation, the lack of accurate methods for identifying such knowledge-producing institutions has restricted empirical research on the role of institutions in innovation. This study explores methods to enhance the accuracy of identifying institutions involved in innovation process. To this end, we propose ways to improve accuracy in both aspects of information - data and algorithms - using bibliographic information in the digital health field. Specifically, in the data processing stage before applying algorithms, we address contextual inaccuracies of bibliographic information; in the algorithm application stage, we propose methods to improve the ambiguity of institution names (IND). When compared with the PKG dataset, which is publicly available datasets based on the same bibliographic information, our methods doubled the number of cases available for subsequent analysis. We also discovered that the contribution of Korean institutions in the digital health field is either underestimated or overestimated. The method presented in this study is expected to contribute to empirically researching the role of knowledge-producing institutions in innovation process and ecosystem.
Recently, with the advent of the Big Data era, we have gained the capability of acquiring vast amounts of knowledge from various fields. The collected knowledge is expressed by well-formed formula and in particular, OWL, a standard language of ontology, is a typical form of well-formed formula. The symbolic reasoning is actively being studied using large amounts of ontology data for extracting intrinsic information. However, most studies of this reasoning support the restricted rule expression based on Description Logic and they have limited applicability to the real world. Moreover, knowledge management for inaccurate information is required, since knowledge inferred from the wrong information will also generate more incorrect information based on the dependencies between the inference rules. Therefore, this paper suggests that the SWAT, knowledge management system should be combined with the SWRL (Semantic Web Rule Language) reasoning based on ATMS (Assumption-based Truth Maintenance System). Moreover, this system was constructed by combining with SWRL reasoning and ATMS for managing large ontology data based on the distributed In-memory framework. Based on this, the ATMS monitoring system allows users to easily detect and correct wrong knowledge. We used the LUBM (Lehigh University Benchmark) dataset for evaluating the suggested method which is managing the knowledge through the retraction of the wrong SWRL inference data on large data.
Recently, there has been an increase in the number of people who use the smart-phone navigation for using various latest functions such as group driving and location sharing. But smart-phone has a limited storage space for one application, since a lot of applications with different purposes are installed in the smart-phone. For this reason, road network data with a large space of memory used for map matching in the device for navigation cannot be stored in the smart-phone for this reason map matching is impossible. Besides, smart-phone which doesn't use the external GPS device, provides inaccurate GPS information, compared to the device for navigation. This is why the smart-phone navigation is hard to provide accurate location determination. Therefore, this study aims to help map matching that is more accurate than the existing device for navigation, by reducing the capacity of road network data used in the device for navigation through format design of a new road network and conversion and using a database of driver's driving patterns. In conclusion, more accurate map matching was possible in the smart-phone by using a storage space more than 80% less than existing device at the intersection where many roads cross, the building forest that a lot of GPS errors occur, the narrow roads close to the highway. It is considered that more accurate location-based service would be available not only in the navigation but also in various applications using GPS information and map in the future Navigation.
QoS routing is a routing technique for finding feasible path that satisfies QoS requirements required by application programs. Since QoS routing determines such paths in terms of dynamic network state, it satisfies the requirement of applications and increases the utilization of the network. The overhead is, however, generated by routers to exchange the information of the dynamic state of network. In order to reduce this protocol overhead, a timer based update mechanism is proposed in which router checks the change of the network status periodically and network state information is exchanged if the change is greater than a certain value. Using large update period makes, though, routing performance irresponsive to the parameters which determine the update of the network state of the router. In addition to this, large update period may result in inaccurate network state information at routers and cause resource reservation failure. The resource reservation failure generates additional overhead to cancel the resource reservation of the part of the path. In this paper, we propose mechanisms enhancing the existing network state update policy with respect to these two problems. Performance of the proposed schemes are evaluated through a course of simulation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제19권11호
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pp.2603-2608
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2015
Mushroom is a high in protein, low calorie food and has dietary fiber, vitamins, iron and minerals such as zinc. It is called that mushroom is one of the biggest concerns for healthy foods. When we make the artificial cultivation of mushroom, one of the greatest influence element is temperature. In this regard, farmers passively measure temperatures in the greenhouse as inaccurate way such as by the naked eyes. In this paper, we constructed a display system in order to improve the efficiency of manual management of temperature based on the influence of temperature on the mushroom. In related to the methods of mushroom cultivation, the recent technology apply the new technology such as sensors and IT convergence services. And then cultivating mushroom is managed effectively. In this paper, we implement an automatic display system for sensing data. By using this function, farmers could effectively manage environment needed to be grown mushroom, and anticipate the improvement of sales by increasing quality of mushrooms as well.
Recently, following the development of LIDAR technology which can detect distance from the object, the interest for LIDAR based 3D object detection network is getting higher. Previous networks generate inaccurate localization results due to spatial information loss during voxelization and downsampling. In this study, we propose an attention-based convergence method and a camera-LIDAR convergence system to acquire high-level features and high positional accuracy. First, by introducing the attention method into the Voxel-RCNN structure, which is a grid-based 3D object detection network, the multi-scale sparse 3D convolution feature is effectively fused to improve the performance of 3D object detection. Additionally, we propose the late-fusion mechanism for fusing outcomes in 3D object detection network and 2D object detection network to delete false positive. Comparative experiments with existing algorithms are performed using the KITTI data set, which is widely used in the field of autonomous driving. The proposed method showed performance improvement in both 2D object detection on BEV and 3D object detection. In particular, the precision was improved by about 0.54% for the car moderate class compared to Voxel-RCNN.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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제35권4호
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pp.1-12
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2023
At a time when interest in the educational use of ChatGPT is increasing, it is necessary to investigate the perception of ChatGPT among college students. A survey was conducted to compare the current status of internet and interactive artificial intelligence use and perceptions of ChatGPT after using it in the following courses in Spring 2023; 'Family Life and Culture', 'Fashion and Museums', and 'Fashion in Movies' in the first semester of 2023. We also looked at comparative analysis reports and reflection diaries. Information for coursework was mainly obtained through internet searches and articles, but only 9.84% used interactive AI, showing that its application to learning is still insufficient. ChatGPT was first used in the Spring semester of 2023, and ChatGPT was mainly used among conversational AI. ChatGPT is a bit lacking in terms of information accuracy and reliability, but it is convenient because it allows students to find information while interacting easily and quickly, and the satisfaction level was high, so there was a willingness to use ChatGPT more actively in the future. Regarding the impact of ChatGPT on education, students said that it was positive that they were self-directed and that they set up a cooperative class process to verify information through group discussions and problem-solving attitudes through questions. However, problems were recognized that lowered trust, such as plagiarism, copyright, data bias, lack of up-to-date data learning, and generation of inaccurate or incorrect information, which need to be improved.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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제46권3호
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pp.28-36
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2009
In this paper, we propose a frame-rate up-conversion method for temporal quality enhancement. The proposed method adaptively changes search range during hierarchical motion estimation and reconstructs hole regions using the proposed bi-direction prediction and linear interpolation. In order to alleviate errors due to inaccurate motion vector estimation, search range is adaptively changed based on reliability and for more accurate, motion estimation is performed in descending order of block variance. After segmentation of background and object regions, for filling hole regions, the pixel values of background regions are reconstructed using linear interpolation and those of object regions are compensated based on the proposed hi-directional prediction. The proposed algorithm is evaluated in terms of PSNR with original uncompressed sequences. Experimental results show that the proposed algorithm is better than conventional methods by around 2dB, and blocky artifacts and blur artifacts are significantly diminished.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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한국전산구조공학회 2008년도 정기 학술대회
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pp.216-221
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2008
Shape design optimization for linear elasticity problem is performed using isogeometric analysis method. In many design optimization problems for real engineering models, initial raw data usually comes from CAD modeler. Then designer should convert this CAD data into finite element mesh data because conventional design optimization tools are generally based on finite element analysis. During this conversion there is some numerical error due to a geometry approximation, which causes accuracy problems in not only response analysis but also design sensitivity analysis. As a remedy of this phenomenon, the isogeometric analysis method is one of the promising approaches of shape design optimization. The main idea of isogeometric analysis is that the basis functions used in analysis is exactly same as ones which represent the geometry, and this geometrically exact model can be used shape sensitivity analysis and design optimization as well. In shape design sensitivity point of view, precise shape sensitivity is very essential for gradient-based optimization. In conventional finite element based optimization, higher order information such as normal vector and curvature term is inaccurate or even missing due to the use of linear interpolation functions. On the other hands, B-spline basis functions have sufficient continuity and their derivatives are smooth enough. Therefore normal vector and curvature terms can be exactly evaluated, which eventually yields precise optimal shapes. In this article, isogeometric analysis method is utilized for the shape design optimization. By virtue of B-spline basis function, an exact geometry can be handled without finite element meshes. Moreover, initial CAD data are used throughout the optimization process, including response analysis, shape sensitivity analysis, design parameterization and shape optimization, without subsequent communication with CAD description.
This study provides information on how to improve the wearing sensation and the fit of slim-fit jeans through an analysis of actual wearing conditions and dissatisfaction. The study is based on a questionnaire survey. A survey was conducted on 296 women in their 20s living in Korea to analyze wearing dissatisfaction with slim-fit jeans. The study used descriptive statistics for analysis using SPSS Statistics Ver.23. Surveys on the actual situation of wearing jeans and level of dissatisfaction indicated that most women in their 20s mainly wore slim-fit jeans and were aware of the size of their jeans. Most tended to double-check the size of the jeans, indicating that the inaccurate sizing system of slim-fit jeans caused confusion for consumers. In addition, the results of the survey on the most considered parts of the body when consumers buy jeans are waist, thigh and leg length. They insisted that their waists were thin and their thighs were thicker than their waists; so their pants would not fit and they were obese. There is a problem between waist size and thigh size; therefore, it is necessary to develop new patterns for slim-fit jeans with improved fit around the waist area that can improve the negative results of surveys on the level of dissatisfaction, indicating discomfort in the waist, belly, and thigh areas while wearing slim-fit jeans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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