Journal of Korean Academy of Oral and Maxillofacial Radiology
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v.22
no.2
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pp.293-303
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1992
Generally the patient's absorb dose and readability of radiograms are affected by the exposure time and kVp of which are related with the radiographic density and contrast The investigator carried studies to know the adequate level of exposure time and kVp to obtain the better readability of radiograms. In these studies dried human mandible with selfcuring acrylic resins attached with aluminum step wedge was used and readability of radiograms were compared with each other by videodensitometry among various combination sets of the exposure time, such as 5, 6, 8, 12, 15, 19, 24, 30, 38, 48 and 60, and varing level of kVp, such as 60, 65, 70, 80 and 90 respectively. The obtained results were as follows: 1. As exposure time and kVp were increased, radiographic density of radiograms was increased. 2. The subject contrast was increased where aluminum step wedge was thin and reduced in the reversed condition. At the thin aluminum step wedge, subject contrast was increased at the condition of lower kilovoltage than that of higher kilovoltage. 3. In the case of non-constant radiographic density, the radiographic contrast was reduced with the increment kilovoltage. The radiographic contrast was increased in the lower kilovoltage with the longer exposure time and the higher kilovoltage with the shorter exposure time. 4. At the condition of short exposure time, better readability of each reading item was obtained with the increment of the kilovoltage but at the opposite condition increasing exposure time worsened readability of radiograms. Since X-ray machine in the current dental clinics is fixed between the range of 60-70kVp and 10mA, good radiograms can be obtained by varied exposure time. But according to the conclusion of these studies, better radiograms can be obtained by using filtered high kVp and then the absorb dose to patient and exposure time can be reduced.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.6
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pp.247-252
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2015
As software has gotten bigger in magnitude and the complexity of software has been increased, the maintenance has gained in-creasing attention for its significant impact on the cost. Identifiers have an impact on more than 90 percent of the readability which accounts for a majority portion of the maintenance activities. For this reason, the existing works focus on domain-specific features based on identifiers. However, their approaches have a limitation when either a class name does not reflect the intention of its context or a class naming is incorrect. Therefore, this paper suggests a series of class name validation process by extracting properties of classes, building learning model by applying a decision tree technique of machine learning, and generating a validation report containing the list of recommendable postfixes of classes to be validated. To evaluate this, four open source projects are selected and indicators such as precision, recall, and ROC curve present the value of this work when it comes to five specific postfixes including functional information on class names.
The detection of products with manipulated reviews has received widespread research attention, given that a truthful, informative, and useful review helps to significantly lower the search effort and cost for potential customers. This study proposes a method to recognize products with manipulated online customer reviews by examining the sequence of each review's sentiment, readability, and rating scores by product on randomness, considering the example of a Russian online retail site. Additionally, this study aims to examine the association between brand awareness and existing manipulation with products' reviews. Therefore, we investigated the difference between well-known and unknown brands' products online reviews with and without manipulated reviews based on the average star rating and the extremely positive sentiment scores. Consequently, machine learning techniques for predicting products are tested with manipulated reviews to determine a more useful one. It was found that about 20% of all product reviews are manipulated. Among the products with manipulated reviews, 44% are products of well-known brands, and 56% from unknown brands, with the highest prediction performance on deep neural network.
In order to analyze big data, documents should be converted to a open standard format to increase machine readability. It also need natural language processing tools. This study focused on the background of intelligent document processing and the status of research in the public sector, and predicted the changes in work that intelligent document processing would bring. This study noted the changes that intelligent document processing would bring to the archival work, and also considered changes in the role of archivist and their required competencies. Changes in archival work could be anticipated across a wide range of Records Management work and Archives Management work. In particular, it was expected to have a significant impact on the automation of repetitive archival tasks or the description and utilization of records. This study proposed the need to prepare new archival work procedures, methods, and necessary competencies in response to these change in archival work.
The purpose of this study is to explore the effect of different types of simultaneous presentation (i.e., reviewer information, textual and visual content, and similarity between textual-visual contents) on review usefulness and review enjoyment in online restaurant reviews (ORRs), as they are interrelated yet have rarely been examined together in previous research. By using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and state-of-the-art machine learning (ML) methodologies, we found that review readability in textual content and salient objects in images in visual content have a significant impact on both review usefulness and review enjoyment. Moreover, similarity between textual-visual contents was found to be a major factor in determining review usefulness but not review enjoyment. As for reviewer information, reputation, expertise, and location of residence, these were found to be significantly related to review enjoyment. This study contributes to the body of knowledge on ORRs and provides valuable implications for general users and managers in the hospitality and tourism industries.
HyunJung Choi;Muyeol Choi;Seonhui Kim;Yohan Lim;Minkyu Lee;Seung Yun;Donghyun Kim;Sang Hun Kim
ETRI Journal
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v.46
no.1
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pp.127-136
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2024
The Korean language has written (formal) and spoken (phonetic) forms that differ in their application, which can lead to confusion, especially when dealing with numbers and embedded Western words and phrases. This fact makes it difficult to automate Korean speech recognition models due to the need for a complete transcription training dataset. Because such datasets are frequently constructed using broadcast audio and their accompanying transcriptions, they do not follow a discrete rule-based matching pattern. Furthermore, these mismatches are exacerbated over time due to changing tacit policies. To mitigate this problem, we introduce a data-driven Korean spoken-to-written transcription conversion technique that enhances the automatic conversion of numbers and Western phrases to improve automatic translation model performance.
In the era of big data, analyzing not only structured data but also unstructured data is emerging as an important task. Official documents produced by government agencies are also subject to big data analysis as large text-based unstructured data. From the perspective of internal work efficiency, knowledge management, records management, etc, it is necessary to analyze big data of public documents to derive useful implications. However, since many of the public documents currently held by public institutions are not in open format, a pre-processing process of extracting text from a bitstream is required for big data analysis. In addition, since contextual metadata is not sufficiently stored in the document file, separate efforts to secure metadata are required for high-quality analysis. In conclusion, the current official documents have a low level of machine readability, so big data analysis becomes expensive.
CAPTCHA is a security tool that prevents the automatic sign-up by a spam or a robot. This CAPTCHA usually depends on the smart readability of humans. However, the common and plain CAPTCHA with text-based system is not difficult to be solved by intelligent web-bot and machine learning tools. In this paper, we propose a new sub-image based CAPTCHA system totally different from the text based system. Our system offers a set of cropped sub-image from a whole digital picture and asks user to identify the correct orientation. Though there are some nice machine learning tools for this job, but they are useless for a cropped sub-images, which was clearly revealed by our experiment. Experiment showed that our sub-image based CAPTCHA is easy to human solver, but very hard to all kinds of machine learning or AI tools. Also our CAPTCHA is easy to be generated automatical without any human intervention.
In point of flexographic printing on generally corrugated fiberboard cartons, the precision of film master and the adequate compression rate are very important factor in bar-code printing. Also, the complete system including scanner is essential for the purpose of enhancing the reading rate. The film master had good precision when the film was prepared by means of printing/developing machine after transformation of input bar-code number through transceiver, and the BWR 100 showed better compression rate than BWR 200. Also considering the bar-code reading, the complete system targeting the reading rate above 99.8% could be configured by Omni-Directional Scanner type accomplishing the reading rate above 99.5%.
This study contains the results obtained after two and a half years of developing a knitting customization website using a knitting machine. Recently in the fashion world, various services using customization are being provided, and devices that users can design directly using knitting machines are being developed. However the existing website for knitting machine does not provide a certain usability or layout, so it is difficult for users to use open source and custom design. Therefore, this study was conducted for the purpose of developing a website that provides ease of use to users who will use the knitting customizing service using a knitting machine. As a research method, the first usability evaluation was conducted by synthesizing the studies conducted for the knit customization website development work. As a result of the study, found the problems of the initial custom screen and the initial output screen were found, and convenience, intuition, and readability were improved. Secondary usability evaluation was conducted on the modified website and it was confirmed that the problem was corrected. Through the website finally derived from this study, it is expected that the new platform in the domestic knit market will be popularized and the usability of the custom website will be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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