Based on surveys of Busan residents, this study aimed to analyze general perception: radiation knowledge, recognition of the standard of knowledge, radiation benefits, recognition of the risks of nuclear power, collection of information on the Fukushima nuclear accident, recognition of changes before and after the Fukushima nuclear accident, and the path of collecting information about nuclear power and radiation. This analysis was based on 414 people who reside in Busan metropolitan city. It has been found that the Busan metropolitan city residents acknowledged the necessity of radiation in principle, however, most have negative awareness relating to safety. It is assumed that this negative awareness is a result from past nuclear power plant accidents, rather than being based on their own knowledge of radiation. Therefore, it is considered that efforts to change people's awareness necessitate education of the public. This can be done via media, widening the range of people's knowledge, and furthermore, promoting changes within people's awareness and perspectives.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.11
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pp.1034-1037
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2015
In recent years in the field of robotics, various methods have been developed to create an intimate relationship between people and robots. These methods include speech, vision, and biometrics recognition as well as gesture-based interaction. These recognition technologies are used in various wearable devices, smartphones and other electric devices for convenience. Among these technologies, gesture recognition is the most commonly used and appropriate technology for wearable devices. Gesture recognition can be classified as contact or noncontact gesture recognition. This paper proposes contact gesture recognition with IMU and EMG sensors by using the hidden Markov model (HMM) twice. Several simple behaviors make main gestures through the one-stage HMM. It is equal to the Hidden Markov model process, which is well known for pattern recognition. Additionally, the sequence of the main gestures, which comes from the one-stage HMM, creates some higher-order gestures through the two-stage HMM. In this way, more natural and intelligent gestures can be implemented through simple gestures. This advanced process can play a larger role in gesture recognition-based UX for many wearable and smart devices.
Objectives: The purpose of the study was to examine the recognition and satisfaction of dental care customers after 1 year national health insurance coverage of dental scaling. Methods: A self-reported questionnaire was completed by 477 dental care customers in Gyeongbuk, Busan, Yangsan, and Gyeonggido from July 18 to September 30, 2014 after receiving informed consents. The questionnaire consisted of general characteristics of the subjects(5 items), subjective awareness of oral health(4 items), recognition of scaling(5 items), and recognition and satisfaction of scaling health insurance(5 items). Data were analyzed using SPSS version 20.0 program. Results: Those who recognized the national health insurance coverage of dental scaling accounted for 80.1 percent and 47.2 percent of them got the health insurance coverage via media advertisements. Those who received the scaling service by health insurance coverage accounted for 73.8% and 66.2% of them were very satisfied with the service. Among the customers, 91.8% were satisfied with scaling health allotment. There was a statistical significance between scaling health insurance and subjective oral condition recognition(p<0.01). Through the health insurance coverage scaling service, the oral health in Korea will improve much. Conclusions: The expansion of health insurance coverage of scaling service will provide the universal oral health care for all people. Owing to low cost service, people will actively try to come in contact with public health service in the future.
Park, Shin-Ae;Wang, Myoung-Ja;Cha, Nam-Hyun;Choi, Hee-Chung
Journal of East-West Nursing Research
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v.10
no.1
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pp.117-125
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2004
Purpose: This study was attempted to investigate the demand, the recognition, and the attitude of general people on Natural Family Planning Method(NFP), and to provide basic data for a development of a program to establish a healthy sexual life. Method: This is a descriptive correlative study, collecting data by questionnaires. The subjects were 130 people of three urban areas from March 1 to April 15, 2004. The measurement tool used was about demand, recognition, and attitude to the natural birth control method. The data analysis was done by number, percent and T-test, Pearson's correlation coefficient, using SPSS program. Results: The recognition, attitude, and demand to natural birth control method was 3.01, 2.84 and 2.73 respectively. The higher recognition of correlation for natural family planning, the higher attitude(r=.864, p=.000) and demand(r= .525, p=.000) of correlation for natural family planning. It was confirmed that the study subjects almost produced self esteem and confidence recognizing at the idea of life and self value, and positively thought of need, recognition, and attitude of natural family planning method which could keep their own health management. Conclusion: As the result above, we suggest that an educational program should be developed, diffused and supported, and culturally formed by nation and social group to insist the benefit of conjugal relations in natural family planning as well as to support the knowledge deficit.
Since speech impairment is prevalent in patients with Parkinson's disease (PD), speech recognition systems suitable for these patients are needed. In this paper, we propose a speech recognition system that effectively recognizes the speech of patients with PD. The speech recognition system is firstly pre-trained with the Globalformer using the speech data from healthy people, and then fine-tuned using relatively small amount of speech data from the patient with PD. For this analysis, we used the speech dataset of healthy people built by AI hub and that of patients with PD collected at Inha University Hospital. As a result of the experiment, the proposed speech recognition system recognized the speech of patients with PD with Character Error Rate (CER) of 22.15 %, which was a better result compared to other methods.
Korean banknotes are similar in size, and their braille tend to worn out as they get old. These characteristics of Korean banknotes make the blind people, who mainly rely on the braille, even harder to distinguish the banknotes. Not only that, this can even lead to economic loss. There are already existing systems for recognizing the banknotes, but they don't support Korean banknotes. Furthermore, because they are developed as a mobile application, it is not easy for the blind people to use the system. Therefore, in this paper, we develop a Raspberry Pi-based banknote recognition system that not only recognizes the Korean banknotes but also are easily accessible by the blind people. Our system starts recognition with a very simple action of the user, and the blind people can hear the recognition results by sound. In order to choose the best feature extraction algorithm that directly affects the performance of the system, we compare the performance of SIFT, SURF, and ORB, which are representative feature extraction algorithms at present, in real environments. Through experiments in various real environments, we adopted SIFT to implement our system, which showed the highest accuracy of 95%.
In this paper, we propose fuzzy c-means (FCM) to solve recognition errors in invariant range image, multi-pose face recognition. Scale, center and pose error problems were solved using geometric transformation. Range image face data was digitized into range image data by using the laser range finder that does not depend on the ambient light source. Then, the digitized range image face data is used as a model to generate multi-pose data. Each pose data size was reduced by linear reduction into the database. The reduced range image face data was transformed to the gradient face model for facial feature image extraction and also for matching using the fuzzy membership adjusted by fuzzy c-means. The proposed method was tested using facial range images from 40 people with normal facial expressions. The output of the detection and recognition system has to be accurate to about 93 percent. Simultaneously, the system must be robust enough to overcome typical image-acquisition problems such as noise, vertical rotated face and range resolution.
In recently, eye blink recognition, and face recognition are very popular and promising techniques. In some cases, people can use the photos and face masks to hack mobile security systems, so we propose an eye blinking detection, which finds eyes through the proportion of human face. The proposed method detects the movements of eyeball and the number of eye blinking to improve face recognition for screen unlock on the mobile devices. Experimental results show that our method is efficient and robust for the screen unlock on the mobile devices.
Recently, we are getting to interest in a user friendly machine. The emotion is one of most important conditions to be familiar with people. The machine uses sound or image to express or recognize the emotion. This paper deals with the method of recognizing emotion from the sound. The most important emotional component of sound is a tone. Also, the inference ability of a brain takes part in the emotion recognition. This paper finds empirically the emotional components from the speech and experiment on the emotion recognition. This paper also proposes the recognition method using these emotional components and the transition probability.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.367-372
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2021
The purpose of this study is to suggest that the movement expression activity of intellectually disabled people is effective in the learning process of LMA motion recognition based on Kinect sensor. We performed an ICT motion recognition games for intellectually disabled based on movement learning of LMA. The characteristics of the movement through Laban's LMA include the change of time in which movement occurs through the human body that recognizes space and the tension or relaxation of emotion expression. The design and implementation of the motion recognition model will be described, and the possibility of using the proposed motion recognition model is verified through a simple experiment. As a result of the experiment, 24 movement expression activities conducted through 10 learning sessions of 5 participants showed a concordance rate of 53.4% or more of the total average. Learning motion games that appear in response to changes in motion had a good effect on positive learning emotions. As a result of study, learning motion games that appear in response to changes in motion had a good effect on positive learning emotions
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[게시일 2004년 10월 1일]
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