The purpose of this study is the design of the archival appraisal criteria to judge important research records and set the appraisal direction in the public research institution. The scope of research was limited to design the applicable appraisal criteria at the research institutions rather than in national level and the appraisal criteria examples in three public research institutions were analyzed. Based on the results of this analysis, I suggested the appraisal and selection criteria for long term preservation of research records including 10 appraisal areas. This study has a little limit because the suggested appraisal criteria was not verified by researchers(key appraiser) and enough examples were not analyzed. However, this study can support research institutions to set the scope and type of research records to be preserved. In addition, I hope that this study can give a little help institutions to judge and select key research records.
As the meter reading method of gas meters develops, smart gas meters capable of remote meter reading (leak checking meters and multi-function safety meters) are being used. These meters have a function to judge leakage by utilizing the flow rate and pressure data collected as an additional function. Leakage judgment function using flow rate data has valid cases in the actual field, but the pressure data-based leakage judgment standard is based on not only the pressure value change due to leakage but also various factors (pressure regulator pressure, connection with adjacent meters, usage of adjacent houses, location of meters, etc.). There is a problem with pressure magnitude changes (levels). In this paper, as a technique that can judge leaks by using pressure data collected from smart gas meters, it was developed through preprocessing of pressure data, criteria for pressure value ranges related to leaks, leak judgment techniques, and application case verification.
Recently, as the demand for Generative Artificial Intelligence (AI) and artificial intelligence has increased, the seriousness of misuse and abuse has emerged. However, intelligent CCTV, which maximizes detection of abnormal behavior, is of great help to prevent crime in the military and police. AI performs learning as taught by humans and then proceeds with self-learning. Since AI makes judgments according to the learned results, it is necessary to clearly understand the characteristics of learning. However, it is often difficult to visually judge strange and abnormal behaviors that are ambiguous even for humans to judge. It is very difficult to learn this with the eyes of artificial intelligence, and the result of learning is very many False Positive, False Negative, and True Negative. In response, this paper presented standards and methods for clarifying the learning of AI's strange and abnormal behaviors, and presented learning measures to maximize the judgment ability of intelligent CCTV's False Positive, False Negative, and True Negative. Through this paper, it is expected that the artificial intelligence engine performance of intelligent CCTV currently in use can be maximized, and the ratio of False Positive and False Negative can be minimized..
Voice phishing (vishing) uses social engineering, based on people's trust in telephone services, to trick people into divulging financial data or transferring money to a scammer. In a vishing attack, a scammer often modifies the telephone number that appears on the victim's phone to mislead the victim into believing that the phone call is coming from a trusted source, since people typically judge a caller's legitimacy by the displayed phone number. We propose a system named iVisher for detecting a concealed incoming number (that is, caller ID) in Session Initiation Protocol-based Voice-over-Internet Protocol initiated phone calls. Our results demonstrate that iVisher is capable of detecting a concealed caller ID without significantly impacting upon the overall call setup time.
Kang, Byoung-Ho;Morovic, Jan;Luo, M. Ronnier;Cho, Maeng-Sub
ETRI Journal
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v.25
no.3
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pp.156-170
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2003
Gamut compression algorithms have traditionally been defined functionally and then tested with deductive methods, e.g., psychophysical experiments. Our study offers an alternative, an inductive method, in which observers judge image colors to represent the original images more accurately. We developed a computer-controlled interactive tool that modifies the color appearance of pictorial images displayed on a monitor. In experiments, observers used the tool to alter color pixels according to the region of color space to which they belonged. We created three different gamut compression algorithms based on the observer experimental data. Observer groups evaluated the performance of the newly-developed algorithms, existing gamut compression algorithms, and an image based on the average observers' results from experiments in this study. The study of gamut extension is unlike the study of gamut compression in that it mainly deals with the degree of image pleasantness as judged by observers. The results of the gamut extension experiments in this study not only make available worthwhile data but also suggest a methodology for using the observer experimental tool for future gamut extension research.
This paper aims to introduce an overview of the regime of expert witness in the medical malpractice litigation, and to provide a plan of how to make it improved. In regard with medical expert witness, several problems, such as time-consuming procedure, non-neural and unclear opinion without reasons provided, have been pointed out for several years. Lack of skill of the court and plaintiff/defender to question the expert is one of many cause to lead to the above problems. What is questioned to the expert? Because expert witness is used in determining probability of negligence, questions to the expert should be selected on the grounds of whether or not to obtain opinions or facts sufficient to let the judge infer negligence in view of the theory of proof burden established by the Supreme Court. In addition, to avoid non-neutral and unclear opinion, it is necessary to question the expert clearly, specifically and scientifically.
At the furnace top, the distribution of charging coke and ore is adjusted to control the reducing gas flow distribution in the furnace. It is necessary to predict operation condition of blast furnace according to the burden profile to judge whether charging is properly conducted In this study, We propose the model for predicting while layer structures whithin furnace when top burden profile was given. Layer structure of coke and ore could be predicted by top burden profile and solid velocity. Solid velocity is assumed as potential flow. Potential function distribution and timeline are also calculated using solid velocity field. The Calculation is conducted for different burden profile cases. As the result burden distribution and grid structure, which is deformed to match the layer structure in shaft and deadman profile. Gas flow was calculated using this grid, and calculated results are compared with each other.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2007.04a
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pp.107-110
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2007
There it has been progressed study about the city of land use and change detection in different period. The aim of the study is to find the differences in spatial change for subway construction lines using Landsat TM and SPOT image. The result of study to use judge the data in subway role about the city growth. In the recently, it will be expected to use important basis data in development of the city.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.44
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pp.69-79
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1997
We investigate both of central and dispersion tendencies of the observed test statistics in control charts in order to judge whether a production process is abnormal or not. In order to do it, first, we study about detection of changes of the population mean as a central tendency The $\bar{x}$ and x control charts are used for detecting the change of the population mean $\mu$. We shows the probability detecting the change of population mean using the $\bar{x}$ and x control charts. Secondly, we study about detection of changes of the population standard deviation as a dispersion tendency in the s control chart. In our studies, for the given several parameters the detection probabilities of changes of central and dispersion tendencies are calculated, the necessary sample size values n are suggested for detecting the changes, and their informations are given as various tables.
This research was done to prove the optimal position to detect a train reader when using a multiple fusion sensor. The experiment was done using four Train installed RFID Readers located on the train. These readers were read by sensors installed at intervals of 50 meters on the up and down sections of the Line 8, from Amsa station to Moran station. We analyze errors in the recognition range according to the Tag's number of recognition due to RFID of train speed, and propose a method of estimation for an accurate estimation of the position of train At this the Least-Squares Method is applied to judge the position of train accurately from the error because of Tag's number of recognition and RFID of train speed. also It is verified through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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