International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.15
no.2
/
pp.124-132
/
2023
In this paper, we present a simple classification model based on statistical features and demonstrate the successful implementation of a brain-computer interface (BCI) based light on/off control system. This research shows study and development of light on/off control system based on BCI technology, which allows the users to control switching a lamp using electroencephalogram (EEG) signals. The logistic regression algorithm is used for classification of the EEG signal to convert it into light on, light off control commands. Training data were collected using 14-channel BCI system which records the brain signals of participants watching a screen with flickering lights and saves the data into .csv file for future analysis. After extracting a number of features from the data and performing classification using logistic regression, we created commands to switch on a physical lamp and tested it in a real environment. Logistic regression allowed us to quite accurately classify the EEG signals based on the user's mental state and we were able to classify the EEG signals with 82.5% accuracy, producing reliable commands for turning on and off the light.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
/
v.46
no.3
/
pp.17-30
/
2004
This study aimed to develop an agricultural drought assessment methodology for irrigated paddy field districts from a single reservoir. Agricultural drought was defined as the reservoir storage shortage state that cannot satisfy water requirement from the paddy fields. The suggested model, SRADEMP (a Single Reservoir Agricultural Drought Evaluation Model for Paddy), was composed of 4 submodels: PWBM (Paddy Water Balance Model), RWBM (Reservoir Water Balance Model), FA (Frequency and probability Analysis model), and DCI (Drought Classification and Indexing model). Two indices, PDF (Paddy Drought Frequency) and PDI (Paddy Drought Index) were also introduced to classify agricultural drought severity Both values were divided into 4 steps, i.e. normal, moderate drought, severe drought, and extreme drought. Each step of PDI was ranged from +4.2 to -1.39, from -1.39 to -3.33, from -3.33 to -4.0 and less than -4.0, respectively. SRADEMP was applied to Jangheung reservoir irrigation district, and the results showed good relationships between simulated results and the observed data including historical drought records showing that SRADEMP explains better the drought conditions in irrigated paddy districts than PDSI.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
/
v.4
no.2
/
pp.76-90
/
2004
There had been substantial demand for record management system with which to efficiently control the information circulation processes, involving accumulation of recorded materials, classification of information resources, and users access to them. It converged to a collaboration of Australian federation, and Sydney Records Centre and finally induced Australian Standard Records Management, commonly known as AS 4390. AS 4390 served later as a model for International Standard of Record Management. This paper introduces the current undertaking of Recordkeeping system development in Australia, which stems from the line of AS 4390 by analysing exhibited research approaches. The analysis includes the definition, regime of Recordkeeping system, design and implementing of guidelines of Recordkeeping System and information on metadata projects. It also highlights the necessity for standardization, as is the prime factor in promoting inter-linking of Tabularium on New Southwales State, CRS(Commonwealth Record Series), database system of Canberra National Archives and Australian Government Locator Service. From year 2005, as dictates, any record management system, serving public agency will be required to adapt Professional Archives Management System, which, by far, will enhance the inter-compatibility. In its application, the government need Thesaurus to eliminate possible redundancy in use of terminology and to promote correct usage of words.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
/
v.16
no.2
/
pp.81-112
/
2016
This study aims to propose the adoption of a business management system, as well as suggest the functions and development directions for public organizations, which are required to establish the record management and information disclosure system under Government 3.0, rapidly respond to the needs for strengthening the responsibilities for explanation, and improve work efficiency. Recently, some of the public organizations that introduced the record management and information disclosure system adopted the Electronic Document System, which focuses on the function of electronic approval, and developed a records classification scheme for the system. This study aims to review the case of A organization, which recently developed an in-house records management system and established information strategy planning to adopt a customized business management system after establishing a business reference model throughout the organization, and suggests the directions of the electronic record production system for public organizations.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.23
no.9
/
pp.150-156
/
2023
For a doctor, diagnosing a patient's heart disease is not easy. It takes the ability and experience with high flying hours to be able to accurately diagnose the type of patient's heart disease based on the existing factors in the patient. Several studies have been carried out to develop tools to identify types of heart disease in patients. However, most only focus on the results of patient answers and lab results, the rest use only echocardiography data or electrocardiogram results. This research was conducted to test how accurate the results of the classification of heart disease by using two medical data, namely echocardiography and electrocardiogram. Three treatments were applied to the two medical data and analyzed using the decision tree approach. The first treatment was to build a classification model for types of heart disease based on echocardiography and electrocardiogram data, the second treatment only used echocardiography data and the third treatment only used electrocardiogram data. The results showed that the classification of types of heart disease in the first treatment had a higher level of accuracy than the second and third treatments. The accuracy level for the first, second and third treatment were 78.95%, 73.69% and 50%, respectively. This shows that in order to diagnose the type of patient's heart disease, it is advisable to look at the records of both the patient's medical data (echocardiography and electrocardiogram) to get an accurate level of diagnosis results that can be accounted for.
Park, Il-Su;Kim, Yoo-Mi;Choi, Youn-Hee;Kim, Sung-Soo;Kim, Eun-Ju;Won, Si-Yeon;Kang, Sung-Hong
Journal of Digital Convergence
/
v.11
no.9
/
pp.289-299
/
2013
The aim of this study was to enhance the NHI claims data-based tuberculosis classification rule of KCDC(Korea centers for disease control & prevention) for an effective TB surveillance system. 8,118 cases, 10% samples of 81,199 TB cases from NHI claims data during 2009, were subject to the Medical Record Survey about whether they are real TB patients. The final study population was 7,132 cases whose medical records were surveyed. The decision tree model was evaluated as the most superior TB patients detection model. This model required the main independent variables of age, the number of anti-tuberculosis drugs, types of medical institution, tuberculosis tests, prescription days, types of TB. This model had sensitivity of 90.6%, PPV of 96.1%, and correct classification rate of 93.8%, which was better than KCDC's TB detection model with two or more NHI claims for TB and TB drugs(sensitivity of 82.6%, PPV of 95%, and correct classification rate of 80%).
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
/
v.40
no.1
/
pp.8-17
/
2014
In this research, we employed various data mining techniques to build predictive models for win-loss prediction in Korean professional baseball games. The historical data containing information about players and teams was obtained from the official materials that are provided by the KBO website. Using the collected raw data, we additionally prepared two more types of dataset, which are in ratio and binary format respectively. Dividing away-team's records by the records of the corresponding home-team generated the ratio dataset, while the binary dataset was obtained by comparing the record values. We applied seven classification techniques to three (raw, ratio, and binary) datasets. The employed data mining techniques are decision tree, random forest, logistic regression, neural network, support vector machine, linear discriminant analysis, and quadratic discriminant analysis. Among 21(= 3 datasets${\times}$7 techniques) prediction scenarios, the most accurate model was obtained from the random forest technique based on the binary dataset, which prediction accuracy was 84.14%. It was also observed that using the ratio and the binary dataset helped to build better prediction models than using the raw data. From the capability of variable selection in decision tree, random forest, and stepwise logistic regression, we found that annual salary, earned run, strikeout, pitcher's winning percentage, and four balls are important winning factors of a game. This research is distinct from existing studies in that we used three different types of data and various data mining techniques for win-loss prediction in Korean professional baseball games.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.21
no.1
/
pp.27-33
/
2021
The whole world now is dealing with Coronavirus, and it has turned to be one of the most widespread and long-lived pandemics of our times. Reports reveal that the infectious disease has taken toll of the almost 80% of the world's population. Amidst a lot of research going on with regards to the prediction on growth and transmission through Symptomatic carriers of the virus, it can't be ignored that pre-symptomatic and asymptomatic carriers also play a crucial role in spreading the reach of the virus. Classification Algorithm has been widely used to classify different types of COVID-19 carriers ranging from simple feature-based classification to Convolutional Neural Networks (CNNs). This research paper aims to present a novel technique using a Random Forest Machine learning algorithm with hyper-parameter tuning to classify different types COVID-19-carriers such that these carriers can be accurately characterized and hence dealt timely to contain the spread of the virus. The main idea for selecting Random Forest is that it works on the powerful concept of "the wisdom of crowd" which produces ensemble prediction. The results are quite convincing and the model records an accuracy score of 99.72 %. The results have been compared with the same dataset being subjected to K-Nearest Neighbour, logistic regression, support vector machine (SVM), and Decision Tree algorithms where the accuracy score has been recorded as 78.58%, 70.11%, 70.385,99% respectively, thus establishing the concreteness and suitability of our approach.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
/
2014.05a
/
pp.198-199
/
2014
In construction management the estimation procedure of construction expanses follows a series of submission phases: production of drawings, the assessment report, and the expanse report. In South Korea, it is a widely known issue that the expanse report only includes the net expanses at each construction phase and part, which makes it difficult to trace detailed basis from the records. This issue with inefficient record management should pose a number of problems, which result from discontinuation of construction record, unproductiveness for reproduction of records at each construction and submission phases for construction management, and failure to perform fair management among the contracting parties. Thus, the amendment in which the assessment report and the quantity estimation report reflect common codes to share throughout types of construction, space, and parts should be applied into practices so as to model production of acceptable reports and record.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.26
no.8
/
pp.31-37
/
2021
In this paper, we propose a method to effectively search by automatically classifying scenes in which specific images such as pitching or swing appear in baseball game images using a CNN(Convolution Neural Network) model. In addition, we propose a video scene search system that links the classification results of specific motions and game records. In order to test the efficiency of the proposed system, an experiment was conducted to classify the Korean professional baseball game videos from 2018 to 2019 by specific scenes. In an experiment to classify pitching scenes in baseball game images, the accuracy was about 90% for each game. And in the video scene search experiment linking the game record by extracting the scoreboard included in the game video, the accuracy was about 80% for each game. It is expected that the results of this study can be used effectively to establish strategies for improving performance by systematically analyzing past game images in Korean professional baseball games.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.