Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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제30권1호
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pp.36-44
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2014
Bruxism is a much-discussed clinical issue in dentistry. Although bruxism is not a life-threatening disorder, it can influence the quality of human life, especially through dental problems, such as, frequent fractures of dental restorations and pain in the orofacial region. This research has a goal to investigate the diagnostic methods of bruxism, to provide an appropriate information about various treatment in clinical situation, and to evaluate the effect and the usefulness of those methods. There is no certain remedy for bruxism that is a technically efficient and definitely reliable diagnosis and treatment. So, the primary purpose is to prevent the oral and maxilofacial tissue injuries from bruxism and to relieve the pain and symptom. Therefore, Combining various reversible treatments together, such as behavior modification, Oral appliances therapy and physiotherapy, is recommended. For a bruxism treatment in dental field, more researches about the factors influencing on diagnosis and cure are necessary.
Despite the early success story, the pan-industry diffusion of big data has been slow mostly due to lack of confidence of the value creation and privacy-related concerns. The problem leads us to the need to a stakeholder analysis on the adoption process of big data. The present study combines technology acceptance model, task-technology fit theory, and privacy calculus theory to integrate the positive and negative factors on the big data adoption. The empirical analysis was performed based on the survey from the current and potential big data users. Results revealed perceived usefulness, task-technology fit, and privacy concern are significant antecedents to the intention to use big data. Furthermore, there are significant differences in the perceptions of each constructs among groups divided by the types of big data use, with several exceptions. And the control effect was found in the magnitude of the relation between independent variables and dependent variable. The theoretical and politic implications of the analysis are discussed as to the promotion of big data industry.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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제23권2호
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pp.113-119
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2013
Face recognition techniques have been widely used for various areas including criminal identification due to their capability of easy implementing and user friendly interface. However, they have some drawbacks related to individual's privacy in case that his or her face information is divulged to illegal users. So, this paper proposed a novel method for protecting face template based on the real fuzzy vault. This proposed method has some advantages of regenerating a new face template when a registered face template is disclosed. Through implementing and testing the proposed method, we showed its validity and usefulness.
This paper firstly aims to classifying the applicability of the Balanced Scorecard approach to Korean ocean-going shipping firms' management system. The applicability of this approach is from Korean shipping firms using Balanced Scorecard will create more effective and efficient organizational performance with reflecting non-financial indexes and making a balance among missions in organization. Secondly, the paper suggests positive information and theoretical evidences to improve Korean shipping firms' management system examines an availability of the Balanced Scorecard as one method of management tools. So these factors are analysed by structural equation model. This study provides CEO in Korean ocean-going shipping firm the guideline and availability of the Balanced Scorecard as to what kinds of factors should be considered and what is the most critical factor to adopt the BSC into their business.
The primary purpose of this study is to compare and analyze the performance of local spatial autocorrelation techniques in identifying spatial distribution patterns of green spaces. To achieve the objective, this researcher uses satellite image analysis and spatial autocorrelation techniques. The result of the study shows that the LISA cluster map with the spatial outlier cluster is superior to other analytical methods in identifying the spatial distribution pattern of urban green space. This study can contribute to the related fields in that it uses several different research methods than the existing ones. Despite this differentiation and usefulness, this study has limitations in using low-resolution satellite imagery and NDVI among vegetation indices in identifying spatial distribution patterns of green areas. These limitations may be overcome in future studies by using UAV images or by simultaneously using several vegetation indices.
Menu is the most common interaction tool to select and execute a specific menu item from multiple menu options. With the very rapid increasing amount of information, various new menu designs have been developed. In this research, the pull-down menu, fisheye menu and grid menu were tested to compare the performance time, error rate, simplicity, usefulness, user friendliness, and overall user preference of each menu type. The grid menu was more efficient in selection speed than the pull-down and fisheye menus when the number of menu-items was 50 and 100. The time needed to choose a menu-item with a grid menu was less affected by the size of menu. The pull-down and the grid menus were considered to be more satisfactory, simple, user friendly, and useful than the fisheye menu. 42.3 percent of subjects indicated that the grid menu was their preferred selection tool among the menus. The grid menu is an efficient and robust alternative menu choice for small and middle size menu list. Further study is required to examine the possibility of grid menu on mobile devices.
This paper proposes a compact eAI framework for the integration of various types of applications deployed on different platforms in the Internet. The applications are connected and invoked to achieve a business goal by the coordination of the workflow system in the framework. for the construction of the framework, five sub-modules are elicited and the functions and roles of each module are defined. The elicited five sub-modules include business process modeling tool, eAI platform, business processes transform module, UDDI connection module, and workflow system. In the framework, intra and inter organizational applications can be integrated together across firewalls. In this paper, the extension of a workflow system to implement the framework is also described in detail and the usefulness of the framework is ascertained by implementing an application process within the framework. A full-fledged eAI solution can be constructed by gradually adding supplementary functions within this framework.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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제3권6호
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pp.189-196
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2014
Though the plagiarism is illegal and should be avoided, it still occurs frequently. Particularly, the plagiarism of source codes is more frequently committed than others since it is much easier to copy them because of their digital nature. To prevent code plagiarism, there have been reported a variety of studies. However, previous studies for plagiarism detection techniques on source codes do not consider the data structures although a source code consists both of data structures and algorithms. In this paper, a plagiarism detection technique for source codes considering data structures is proposed. Specifically, the data structures of two source codes are represented as sets of trees and compared with each other using Hungarian Method. To show the usefulness of this technique, an experiment has been performed on 126 source codes submitted as homework results in an object-oriented programming course. When both the data structures and the algorithms of the source codes are considered, the precision and the F-measure score are improved 22.6% and 19.3%, respectively, than those of the case where only the algorithms are considered.
In daily activities, the interaction between humans and robots is very important for supporting the user's task effectively. Dialogue may be useful to increase the flexibility and facility of interaction between them. Traditional studies of robots have only dealt with simple queries like commands for interaction, but in real conversation it is more complex and various for using many ways of expression, so people can often omit some words relying on the background knowledge or the context of the discourse. Since the same queries can have various meaning by this reason, it is needed to manage this situation. In this paper we propose a method that uses hierarchical bayesian networks to implement mixed-initiative interaction for managing vagueness of conversation in the service robot. We have verified the usefulness of the proposed method through the simulation of the service robot and usability test.
Kim, Jaehun;Kim, Euiwhan;Lee, Jeongyeob;Kim, Gunkook
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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제4권12호
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pp.399-408
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2015
In the direct Gun Fire Control System(GFCS), it is essential to analyze the impact of the specific error components on the hit probability to optimize the system design. For this purpose the sensitivity equations of these error components are conveniently used, but it is too difficult to get those equations for the complex system with too many system elements. Normally sensitivity analysis is performed using numerical and statistical methods for the ground combat system. This method requires much computation, and makes us difficult to estimate the sensitivity change of specific error component intuitionally for the changing operating conditions. In this paper we propose a set of sensitivity equations deriving from closed form solution of the ballistic differential equation for the bullet. They are handy equations with very little computations, easy to understand the physical meaning of the related system variables. Some simulation results are shown to demonstrate usefulness of our algorithm for the 30mm projectile.
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