Hyeong Ju Moon;Myung Jin Lim;Eun Hee Kim;Ju Hyun Shin
Smart Media Journal
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v.13
no.3
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pp.9-17
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2024
Due to the recent pandemic and the development of ICT technology, the use of non-face-to-face and unmanned systems is expanding, and it is very important to understand emotions in communication in non-face-to-face situations. As emotion recognition methods for various facial expressions are required to understand emotions, artificial intelligence-based research is being conducted to improve facial expression emotion recognition in image data. However, existing research on facial expression emotion recognition requires high computing power and a lot of learning time because it utilizes a large amount of data to improve accuracy. To improve these limitations, this paper proposes a method of recognizing facial expressions using age and gender, which are image meta information, as a method of recognizing facial expressions with even a small amount of data. For facial expression emotion recognition, a face was detected using the Yolo Face model from the original image data, and age and gender were classified through the VGG model based on image meta information, and then seven emotions were recognized using the EfficientNet model. The accuracy of the proposed data classification learning model was higher as a result of comparing the meta-information-based data classification model with the model trained with all data.
There has been insufficient studies on the effect of programming language learning on logical thinking ability. Each study result on the improvement degree and items of logical thinking ability is different according to the object of the study, its method, and the learning subject, which makes the generalization process difficult. Moreover, the necessity of programming language learning seems not proved, because it is not apparent whether the improvement of logical thinking ability is due to the advancement of knowledge or programming language learning. In this study, we instructed educational programming languages to elementary students in 6th grade for 7 hours, investigated its effect on logical-thinking ability by the meta-cognition level, and compared the result with that of computer skill learning. As a result, for Dolittle, LOGO, and Powerpoint learning groups, the logical-thinking ability of high meta-cognition level students has increased with significance, but that of low meta-cognition level students has significantly increased for Dolittle and LOGO groups only. However, regardless of meta-cognition levels, there was no significant difference of logical-thinking ability between all three groups.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the quality of meta-analysis regarding exercise using Assessment of Multiple Systematic Reviews (AMSTAR) as well as to compare effect size according to outcomes. Methods: Electronic databases including the Korean Studies Information Service System (KISS), the National Assembly Library and the DBpia, HAKJISAand RISS4U for the dates 1990 to January 2014 were searched for 'meta-analysis' and 'exercise' in the fields of medical, nursing, physical therapy and physical exercise in Korea. AMSTAR was scored for quality assessment of the 33 articles included in the study. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA and ${\chi}^2$-test. Results: The mean score for AMSTAR evaluations was 4.18 (SD=1.78) and about 67% were classified at the low-quality level and 30% at the moderate-quality level. The scores of quality were statistically different by field of research, number of participants, number of databases, financial support and approval by IRB. The effect size that presented in individual studies were different by type of exercise in the applied intervention. Conclusion: This critical appraisal of meta-analysis published in various field that focused on exercise indicates that a guideline such as the PRISMA checklist should be strongly recommended for optimum reporting of meta-analysis across research fields.
This paper describes the design and implementation of a grid system META (Metacomputing Environment using Test-run of Application) which facilitates the execution of a CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis program on distributed environment. The grid system META allows the CFD program developers can access the computing resources distributed over the network just like one computer system. The research issues involved in the grid computing include fault-tolerance, computing resource selection, and user-interface design. In this paper, we exploits an automatic resource selection scheme for executing the parallel SPMD (Single Program Multiple Data) application written in MPI (Message Passing Interface). The proposed resource selection scheme is informed from the network latency time and the elapsed time of the kernel loop attained from test-run. The network latency time highly influences the executional performance when a parallel program is distributed and executed over several systems. The elapsed time of the kernel loop can be used as an estimator of the whole execution time of the CFD Program due to a common characteristic of CFD programs. The kernel loop consumes over 90% of the whole execution time of a CFD program.
Purpose: This study was a systematic review and meta-analysis designed to evaluate the effects of breastfeeding intervention on breastfeeding rates. Methods: Based on the guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA), a systematic search was conducted using eight core electronic databases and other sources including gray literature from January 9 to 19, 2017. Two reviewers independently select the studies and assessed methodological risk of bias of studies using the Cochrane criteria. The topics of breastfeeding interventions were analyzed using descriptive analysis and the effects of intervention were meta-analyzed using the Review Manager 5.2 software. Results: A total of 16 studies were included in the review and 15 were included for meta-analysis. The most frequently used intervention topics were the importance of good latch-on and frequency of feeding and determining adequate intake followed. The pooled total effect of breastfeeding intervention was 1.08 (95% CI 1.03~1.13). In the subgroup analysis, neither pre-nor post-childbirth intervention was effective on the breastfeeding rates at 1, 3, and 6 months, and neither group nor individual interventions had an effect. Only the 1 month breastfeeding rate was found to be affected by the individual intervention with the persistent strategies 1.21 (95% CI 1.04~1.40). Conclusion: Effective breastfeeding interventions are needed to help the mother to start breastfeeding after childbirth and continue for at least six months. It should be programmed such that individuals can acquire information and specific breastfeeding skills. After returning home, there should be continuous support strategies for breastfeeding as well as managing various difficulties related to childcare.
Recently, enterprise systems require the necessity of integration for data sharing and cooperation. As a methodology for integration, Service-Oriented Architecture for service integration and Master Data for integration of data, which is used for service, were appeared. This paper suggests a method that operates BP(Business Process) efficiently. We make XMDR(eXtended Meta Data Registry) as knowledge-repository to support the BP and construct data hubs to operate it. XMDR manages MDM(Master Data Management) to integrate the data, resolves heterogeneity between the data and provides relationship to the business efficiently. This is composed of MDR(Meta Data Registry), ontology and BR(Business Relations). MDR describes relationship between meta data to solve structured heterogeneity. Ontology describes semantic heterogeneity and relationship between data. BR describes relationship between tasks. XMDR data hub supports the management of master data and interaction of different process effectively.
Seo Young Kim;Ha Kyun Chang;Ohwi Kwon;JaeYoung Park;Jun-Pyo Myong
Safety and Health at Work
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v.15
no.1
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pp.1-8
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2024
Background: The International Agency for Research on Cancer (IARC) Monograph conducted a systematic review of the relationship between asbestos and ovarian cancer. However, there may have been information bias due to the undue weight given to few articles. To address this limitation, the present study performed a meta-analysis integrating studies published both before and after the 2012 IARC Monograph on Asbestos, with the aim of investigating the association between asbestos exposure and ovarian cancer. Methods: A comprehensive search of major journal databases was conducted to identify studies examining the relationship between asbestos exposure and ovarian cancer, including those featured in the 2012 IARC Monograph on Asbestos. A meta-analysis on asbestos exposure and cancer risk was performed. Results: The meta-analysis of studies published after the 2012 IARC Monograph on Asbestos found a summary Standardized Mortality Ratio (SMR) of 2.04 (95% CI: 1.03-4.05; p = 0.0123; 5 studies), with a significant degree of heterogeneity among the studies (I2 = 72.99%). The combined analysis of 15 studies before and after the 2012 IARC Monograph showed an overall summary SMR of 1.72 (95% CI: 1.43-2.06; p = 0.0349; 15 studies), with a moderate degree of heterogeneity (I2 = 42.99%). Conclusion: This meta-analysis provides evidence of a significant association between asbestos exposure and ovarian cancer mortality. While the possibility of misdiagnosis in earlier studies cannot be completely ruled out, recent findings suggest a robust correlation between asbestos exposure and ovarian cancer. This highlights the importance of sustained efforts to minimize asbestos exposure and protect public health.
Kim, sun-tae;Kim, jay-hoon;Han, hee-jun;Hyeon, Mi-Hwan;Lee, Tae-Seok;Yae, yong-hee;Yeo, Il-Yeon;Yun, Hui-Jun
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.832-835
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2008
PubMed stands alone among database related to biomedical literature. On this thesis, PubMed meta-data at some point is collected and built. The service model which serve the dynamic RSS channel, one of the core services in an web2.0 era, is designed and developed. E-Utilities service(API) served by PubMed are analyzed. The meta-data aggregator and builder are developed. Also the dynamic RSS channel generator is developed and the method how it could be used in the RSS reader is suggested.
CrossRef provides a various queries(OpenAPIs) which can be used for DOI & meta data lookup. CrossRef encourages publishers and library societies to develop diverse system by using the queries. In this thesis, CrossRef's queries are analyzed and DOI Lookup API which could automatically lookup the DOI by various methods was developed. I proposed that how institutions having their own meta data can use the developed API.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.2
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pp.205-214
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1997
In this paper, we suggest a cache mechanism to improve the speed fo query processing in distributed directory environment. For this, request and result and result about objects in remote site are store in the cache of local site. A cache mechanism developed through six phases; 1) Cached information which stored in distributed directory system is classified as application data, system data and meta data. 2) Cache system architecture is designed according to classified information. 3) Cache schema are designed for each cache information. 4) Least-TTL algorithms which use the weighted value of geograpical information and access frquency for replacements are developed for datacaches(application cache, system cache). 5) Operational algorithms are developed for meta data cache which has meta data tree. This tree is based on the information of past queries and improves the speed ofquery processing by reducing the scope of search space. 6) Finally, performance evaluations are performed by comparing with proposed cache mechanism and other mechanisms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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