Objective: The present study evaluated information presentation methods applicable to a wearable Braille display in terms of performance and satisfaction measures. Background: A Braille display wearable at a finger can improve accessibility of information for the blind by presenting information in real time. Method: A Braille display with six pins operated by DC servomotors was developed to simulate four information presentation methods(active, stationary, simultaneous, and sequential methods). An evaluation experiment was conducted with 16 participants(8 normal and 8 blind participants) by using three objective measures(reaction time, RT, unit: sec; recognition time, CT, unit: sec; correct response percentage, CP) and two subjective measures(overall satisfaction, OS; perception easiness, PE) with a 7-point scale. Results: The average RTs and CTs of the active and stationary methods were significantly shorter than those of the simultaneous and sequential methods for the blind participants. Also, the average CPs, OSs, and PEs of the active and sequential methods were significantly higher than those of the stationary and simultaneous methods. Conclusion: The active and sequential methods were preferred to the other methods for the blind. Application: The performance characteristics identified in the present study for the four braille display methods can be utilized to develop an effective wearable Braille display system.
Human age estimation is one of the key factors in the field of Human-Robot Interaction/Human-Computer Interaction (HRI/HCI). Owing to the development of deep-learning technologies, age recognition has recently been attempted. In general, however, deep learning techniques require a large-scale database, and for age learning with variations, a conventional database is insufficient. For this reason, we propose an age estimation method using artificially generated data. Image data are artificially generated through 3D information, thus solving the problem of shortage of training data, and helping with the training of the deep-learning technique. Augmentation using 3D has advantages over 2D because it creates new images with more information. We use a deep architecture as a pre-trained model, and improve the estimation capacity using artificially augmented training images. The deep architecture can outperform traditional estimation methods, and the improved method showed increased reliability. We have achieved state-of-the-art performance using the proposed method in the Morph-II dataset and have proven that the proposed method can be used effectively using the Adience dataset.
Chinese ISD has been changed a lot since the reformation policy in 1978 and it is expected that China will present a changed attitude toward its advantage as its industrialization continues to advance. This study generally examines the ISD in BIT and also considers not only the attitude of China with regard to ISD but also the changes on the Chinese side. Moreover, this study determines the areas on which the Chinese government focuses. In order to conduct this study, the author attempts to classify the attitudes on ISD into chronical change and treaty powers based on the analysis of BIT. In addition, the paper examines the main contents of ISD in BIT which previously involved an agreement such as arbitral institution, arbitral range, counter-measures of local country, standard for admitting the nationality of corporate investors, and recognition and enforcement of arbitral award. Based on analysis, this paper mentions matters that require attention and caution in the Korea-China FTA as regards investment negotiation, and also suggests instructions for investors who may face dispute with the Chinese government.
Kim, Yong-Ju;Wang, Soo-Geun;Kim, Gi-Ryun;Kwon, Soon-Bok;Jeon, Kye-Rok;Back, Moo-Jin;Yang, Byung-Gon;Jo, Cheol-Woo;Kim, Hyung-Soon
Speech Sciences
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v.10
no.1
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pp.117-129
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2003
Many people suffer from various laryngeal diseases. Since we can notice voice change easily, acoustic analysis can be helpful to diagnose the diseases. Several attempts have been made to clarify the relation between the parameters and the state of sick vocal folds but any decisive parameters are not found yet. The purpose of this study was to select and develop those parameters useful for diagnosing and differentiating laryngeal diseases. We examined eight MDVP parameters, and two additional MFCC and LPC parameters obtained from the production of an open vowel by 252 subjects with or without laryngeal diseases. Using a statistical procedure through the artificial neural networks, we attempted to differentiate laryngeal disease groups. Results showed that the LPC parameters indicated the highest differentiating rate by the networks followed by the MFCC and the MDVP parameters. In addition, Jita, Shim and NHR among the MDVP parameters came out better parameters in diagnosing laryngeal diseases.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.1
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pp.107-113
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2016
In this paper, by managing the biometric data is changed with the passage of time, a systematic and scientifically propose a framework to increase the bio-vector generation efficiency of the smart health care. Increasing the development of human life as a medicine and has emerged smart health care according to this. Organic and efficient health management becomes possible to generate a vector when the biological domain to the wireless communication infrastructure based on the measurement of the health status and to take action in accordance with the change of the physical condition. In this paper, we propose a framework to create a bio-vector that contains information about the current state of health of the person. In the proposed framework, Bio vectors may be generated by collecting the biometric data such as blood pressure, pulse, body weight. Biometric data is the raw data from the bio-vector. The scope of the primary data can be set to active. As the collecting biometric data from multiple items of the bio-recognition vectors may increase. The resulting bio-vector is used as a measure to determine the current health of the person. Bio-vector generating the proposed framework, it can aid in the efficiency and systemic health of healthcare for the individual.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.4
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pp.854-860
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2004
The result of fingerprint matching is different as the quality or the state of input fingerprint image. We can extract the false direction information when the quality of fingerprint is degraded by the noise or the scars of the ridges. The information of the direction is very important for the elimination of the false minutia, the measurement of the ridge distance, matching, finding of cores and deltas. We need the method which can compensate or correct the false information of directions because the false directions include serious errors in the fingerprint recognition. We propose a method which can compensate or correct the false direction of fingerprint with a \alpha$-trimmed mean filter followed by LPF to reconstruct the false direction information when fingerprints are corrupted by scars.
The aging diagnosis technique using partial discharge detection method detects partial discharge signals cause of power equipment failuer and able to forecast the aging state of insulation system through analysis algorithm, in this paper accumulates HFPD signal during constant scheduled cycles to build HFPD pattern and then analyzes HFPD pattern using statistical parameters and ${\Delta}F$ pattern. The 3D pattern is composed of detected signal frequency, amplitude and repeated number and the FRPDA(frequency resolved partial discharge analysis) technique is used in 3D pattern construction. The ${\Delta}F$ pattern shows variation characteristics of amplitude gradient of consecutive HFPD signal Pulses and able to classify discharge types-internal discharge, surface discharge and coronal discharge etc. Fractal mathematics applied to ${\Delta}F$ pattern quantification and neural networks is used in aging diagnostic algorithm.
Kim, Jong-Man;Kim, Won-Sop;Sin, Dong-Yong;Kim, Hyong-Suk
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.07d
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pp.2130-2133
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2003
For real-time recognizing of the load vehicles a new Neural Network algorithm is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a Processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of vehicles, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through severa simulation experiments, real time reconstruction nonlinear image information is Processed. 1-D hardware has been composed and various experi with static and dynamic signals have implemented.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.7
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pp.107-116
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2014
This paper presents camera-based road surface marking detection methods suited to sensor fusion-based positioning system that consists of low-cost GPS (Global Positioning System), INS (Inertial Navigation System), EDM (Extended Digital Map), and vision system. The proposed vision system consists of two parts: lane marking detection and RSM (Road Surface Marking) detection. The lane marking detection provides ROIs (Region of Interest) that are highly likely to contain RSM. The RSM detection generates candidates in the regions and classifies their types. The proposed system focuses on detecting RSM without false detections and performing real time operation. In order to ensure real time operation, the gating varies for lane marking detection and changes detection methods according to the FSM (Finite State Machine) about the driving situation. Also, a single template matching is used to extract features for both lane marking detection and RSM detection, and it is efficiently implemented by horizontal integral image. Further, multiple step verification is performed to minimize false detections.
As the elderly population is becoming an aging society, the elderly are experiencing many problems. Social security costs for the elderly are increasing and the un-linked social phenomenon is emerging. Thus, the social infrastructure and welfare system established in the past economic growth period are in danger of not functioning properly. People socially isolated or with chronic diseases among the elderly are exposed to various accidents. Thus, an active healthcare management service is imperative. Additionally, in the event of a dangerous situation, the system must have ways to notify guardians (family or medical personnel) regarding appropriate action. Thus, in this paper, we propose the smartphone-based healthcare and emergency response service platform. The proposed service platform aggregates movement of relevant data in real-time using a smartphone. Based on aggregated data, it will always recognize the user's movements and current state using the human motion recognition mechanism. Thus, the proposed service platform provides real-time status monitoring, activity reports, a health calendar, location-based hospital information, emergency situation detection, and cloud messaging server-based efficient notification to several subscribers such as family, guardians, and medical personnel. Through this service, users or guardians can augment the level of care for the elderly through the reports. Also, if an emergency situation is detected, the system immediately informs guardians so as to minimize the risk through immediate response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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