In this paper, we propose a semi-automatic modeling approach of ontology to annotate VOD to realize the IPTV's intelligent searching. The ontology is made by combining partial tree that extracts hypernym, hyponym, and synonym of keywords related to a service domain from WordNet. Further, we add to the partial tree new keywords that are undefined in WordNet, such as foreign words and words written in Chinese characters. The ontology consists of two parts: generic hierarchy and specific hierarchy. The former is the semantic model of vocabularies such as keywords and contents of keywords. They are defined as classes including property restrictions in the ontology. The latter is generated using the reasoning technique by inferring contents of keywords based on the generic hierarchy. An annotation generates metadata (i.e., contents and genre) of VOD based on the specific hierarchy. The generic hierarchy can be applied to other domains, and the specific hierarchy helps modeling the ontology to fit the service domain. This approach is proved as good to generate metadata independent of any specific domain. As a result, the proposed method produced around 82% precision with 2,400 VOD annotation test data.
Individuals with autistic spectrum disorders (ASD) have difficulty inferring other people's feelings from their facial expressions and/or from situational cues, and therefore, they are less able to respond with prosocial behavior. We developed a computer-based training program to help teach the connection between facial-based or situation-based emotions and prosocial behavioral responses. An 8-year-old male school child with ASD participated in the study. In this program, he was trained to identify persons in need of help and appropriate prosocial responses using novel photo-based scenarios. When he misidentified emotions from photographs of another's face, the program highlighted those parts of the face which effectively communicate emotion. To increase the likelihood that he would learn a generalized repertoire of emotional understanding, multiple examples of emotional expressions and situations were provided. When he misidentified persons expressing a need for help, or failed to identify appropriate helping behaviors, role playing was used to help him appreciate the state of mind of a person in need of help. The results of the training indicated increases in prosocial behaviors during a laboratory task that required collaborative work. His homeroom teacher, using a behavioral rating scale, reported that he now understood another's emotion or situation better than before training. These findings indicate the effects of the training are not limited to the artificial experiment situation, but also carried over to his school life.
Kim, Jae-Kwon;Lee, Young-Ho;Kim, Jong-Hun;Park, Dong-Kyun;Kang, Un-Gu
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.8
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pp.81-90
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2012
For digital TV, the recommendation of u-health personalized service of semantic environment should be done after evaluating individual physical condition, illness and health condition. The existing recommendation method of u-health personalized service of semantic environment had low user satisfaction because its recommendation was dependent on ontology for analyzing significance. We propose the personalized service recommendation method based on Naive Bayesian Classifier for u-health service of semantic environment in digital TV. In accordance with the proposed method, the condition data is inferred by using ontology, and the transaction is saved. By applying naive bayesian classifier that uses preference information, the service is provided after inferring based on user preference information and transaction formed from ontology. The service inferred based on naive bayesian classifier shows higher precision and recall ratio of the contents recommendation rather than the existing method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.3
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pp.409-414
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2013
With the increase of multimedia information such as images, researches have been realized on how to extract the high-level semantic information from low-level visual information, and a variety of techniques have been proposed to generate this information automatically. However, most of these technologies extract the semantic information between single images, it's difficult to extract semantic information when a combination of multiple objects within the image. In this paper, we extract the visual features of objects within the image and training images stored in the DB and the features of each object are defined by measuring the similarity. Using ontology reasoner, each object feature within images infers the semantic information by positional relation and associative relation. With this, it's possible to infer semantic information between objects within images, we proposed a method for inferring more complicated and a variety of high-level semantic information.
Objective : In South Song era, Choe Ga-eon(崔嘉彦) built Seowonam(西源庵), lived as a hermit and communicated with Juja(朱子) in LuShan(廬山), JiangXi province(江西省), JiuJiang city(九江市). Maekgyeol(脈訣) written by him significantly influenced the forthcoming medical doctors, who took over his studies and were called the school of Seowon. Little information about his life and his successors encouraged this study. Method : The core contents of Maekgyeol(脈訣), his life based on Waryongamgi(臥龍庵記) and Seowongamgi(西源庵記) written by Juja(朱子) and his successors on the basis of various medical books were investigated. Result : The Seowonam(西源庵) is located at the entrance of xiufeng Scenic spot(秀峰景區) which is 6km west from center of Xingzi county(星子縣), JiangXi province(江西省), JiuJiang city(九江市). The points of Maekgyeol(脈訣) are inferring the symptom of wind, energy, cold and heat by categorizing seven exterior and eight interior pulse into four pulses of float, sink, slow and quick and diagnosing a disease of three warmer and the five viscera and the six entrails by subordinating four pulses to Chon, Gwan, and Cheok(寸關尺). By writing the book of Sawonron(四原論) he clarified the clinical point, pulse, disease, symptom, treatment with learning the cause of a disease through pulse, understanding the symptom through a disease, and giving a remedy through a symptom. Then he communicated with Juja(朱子) assigned to NanKangJun(南康軍) as a ruler. He helped Juja(朱子) to build Waryongam(臥龍庵) and Juja(朱子) wrote Seowonamgi(西源庵記) for him. Conclusion : The members of medical doctors of the school of Seowon were Choe Ga-eon(崔嘉彦) and his follower Yu Gae(劉開), Yugae's disciple Eom Yong-hwa(嚴用和) and Ju Jong-yang(朱宗陽) and Ju Jong-yang's disciple Jang Do-jung(張道中). They, who were famous for pulse, had contributed to advancing study of pulses in the field of oriental medicine.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.7
no.1
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pp.64-74
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2014
The purpose of this study was to analyze the types of questions of energy field in the elementary science textbooks and to know the preference types of questions of students by grade. To accomplish this study, the analyzing framework on the types of questions was made and ensured the validity. To know students' preference types of questions, a questionnaire was made and the survey was conducted to the students of D elementary school in B city. The results can be summarized as follows: First, of the questions in the elementary science textbooks, the types of limited question were the most frequent(56%) and the next was the type of relevant question(41.82%). In the type of limited question, the element of propositional type was the most frequent and in the type of relevant question, the element of applicable type was the most frequent. Second, from the result of analyzing students' preference types of questions by grade using questionnaire, we could find as follows. Most of the graders chose retrospective type of question as the easy types of questions. And 3, 4, 6th graders chose justificative type and 5th graders chose applicable type as the difficult ones. Third, as interesting type and want-to-select type, 3th graders students chose propositional type and 4, 5th graders chose retrospective type and 6th graders chose inferring type.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.31
no.1
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pp.231-250
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2014
Due to the recent development of Information and Communication Technologies (ICT), the amount of research publications has increased exponentially. In response to this rapid growth, the demand of automated text processing methods has risen to deal with massive amount of text data. Biomedical text mining discovering hidden biological meanings and treatments from biomedical literatures becomes a pivotal methodology and it helps medical disciplines reduce the time and cost. Many researchers have conducted literature-based discovery studies to generate new hypotheses. However, existing approaches either require intensive manual process of during the procedures or a semi-automatic procedure to find and select biomedical entities. In addition, they had limitations of showing one dimension that is, the cause-and-effect relationship between two concepts. Thus;this study proposed a novel approach to discover various relationships among source and target concepts and their intermediate concepts by expanding intermediate concepts to multi-levels. This study provided distinct perspectives for literature-based discovery by not only discovering the meaningful relationship among concepts in biomedical literature through graph-based path interference but also being able to generate feasible new hypotheses.
Understanding agent's intent is an essential component of the human-computer interaction of ubiquitous computing. Because correct inference of subject's intention in ubiquitous computing system helps particularly to understand situations that involve collaboration among multiple agents or detection of situations that can pose a particular activity. This paper, inspired by people have a mechanism for interpreting one another's actions and for inferring the intentions and goals that underlie action, proposes an approach that allows a computing system to quickly recognize the intent of agents based on experience data acquired through prior capabilities of activities recognition. To proceed intention recognition, proposed method uses formulations of Hidden Markov Models (HMM) to model a system's prior experience and agents' action change, then makes for system infer intents in advance before the agent's actions are finalized while taking the perspective of the agent whose intent should be recognized. Quantitative validation of experimental results, while presenting an accurate rate, an early detection rate and a correct duration rate with detecting the intent of several people performing various activities, shows that proposed research contributes to implement effective intent recognition system.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.1
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pp.103-113
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2017
Cyber attacks can be classified by type of cyber war, terrorism and crime etc., depending on the purpose and intent. Those are mobilized the various means and tactics which are like hacking, DDoS, propaganda. The damage caused by cyber attacks can be calculated by a variety of categories. We may identify cyber attackers to pursue trace-back based facts including digital forensics etc. However, recent cyber attacks are trying to induce confusion and deception through the manipulation of digital information or even conceal the attack. Therefore, we need to do the harm-based analysis. In this paper, we analyze the damage caused during cyber attacks from economic and political point of view and by inferring the attack intent could classify types of cyber attacks.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.22
no.3
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pp.644-653
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1998
In resistance spot weld, the assurance of weld quality has been a long-standing problem. Since the weld nuggets if resustance spot welding form between the workpieces, visual detection of defects in usually impossible. Welding quality of resistance spot welding can be verified by non destructive and destructive inspections such as X-Ray inspection and testing of weld strength. But these tests, in addition to being time-consuming and costly, can entail risks due to sampling basis. The purpose of this study is the development of the monitoring system based on fuzzy inference, aimed at diagonosis of quality in resistance spot welding. The fuzzy inference system consists of fuzzy input variables, fuzzy membership functions and fuzzy rules. For inferring the welding quality(strength), the experimental data of the spot welding were acquired in various welding conditions with the monitoring system designed. Some fuzzy input variables-maximum, slop and difference values of electrode movement signals-were extracted from the experimental data. It was confirmed that the fuzzy inference values of strength have a .${\pm}$5% error in comparison with actual values for the selected welding conditions(9-10.5KA, 10-14 cycle, 250-300 $kg_f$). This monitoring system can be useful in improving the quality assurance and reliability of the resistance spot welding process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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