The purpose of this study is to propose AI maker coding education as a way to improve computational thinking(CT), which is an essential competence for problem-solving capability in modern society, and to analyze the effectiveness of this education on improving CT in elementary school students. For the research, 5 students from 4th graders and 5 students from 6th graders were recruited, and AI maker coding education was planned in 8 sessions to form classes from basic block coding and maker education to real-life problem solving. To analyze the effectiveness of AI maker coding education, pre- and post-CT examinations were performed. The test results confirmed that AI maker coding education had a significant effect on "abstraction", "algorithm", and "data processing" in the five CT components, and confirmed that there was no correlation in "problem resolution" and "automation". Overall, the average score of all students increased, and the deviation between students decreased, confirming that AI maker coding education was effective in improving CT.
Recently, communication through online is increasing due to the spread of non-face-to-face services due to COVID-19. In non-face-to-face situations, the other person's opinions and emotions are recognized through modalities such as text, speech, and images. Currently, research on multimodal emotion recognition that combines various modalities is actively underway. Among them, emotion recognition using speech data is attracting attention as a means of understanding emotions through sound and language information, but most of the time, emotions are recognized using a single speech feature value. However, because a variety of emotions exist in a complex manner in a conversation, a method for recognizing multiple emotions is needed. Therefore, in this paper, we propose a multi-emotion regression model that extracts feature vectors after preprocessing speech data to recognize complex, inherent emotions and takes into account the passage of time.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.123-133
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2024
Existing autonomous driving technology has been developed based on sensors attached to the vehicles to detect the environment and formulate driving plans. On the other hand, it has limitations, such as performance degradation in specific situations like adverse weather conditions, backlighting, and obstruction-induced occlusion. To address these issues, cooperative autonomous driving technology, which extends the perception range of autonomous vehicles through the support of road infrastructure, has attracted attention. Nevertheless, the real-time analysis of the 3D centroids of objects, as required by international standards, is challenging using single-lens cameras. This paper proposes an approach to detect objects and estimate the centroid of vehicles using the fixed field of view of road infrastructure and pre-measured geometric information in real-time. The proposed method has been confirmed to effectively estimate the center point of objects using GPS positioning equipment, and it is expected to contribute to the proliferation and adoption of cooperative autonomous driving infrastructure technology, applicable to both vehicles and road infrastructure.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.6
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pp.131-141
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2024
The aging population and worsening lifestyle habits have increased the risk of chronic diseases. This has heightened the importance of preventive healthcare, particularly through personalized health management services based on individual health data. Despite this, the domestic digital healthcare industry remains underdeveloped. Given the need for acceptance from both consumers and providers, this study uses the Analytic Hierarchy Process (AHP) to identify success factors for health management service platforms. AHP evaluates the relative importance of various factors to aid decision-making. Results show that providers prioritize data analysis and platform design, laws and regulations, and data standardization, while consumers prioritize system stability, laws and regulations, and system security. These findings highlight the need for strategies to bridge the expectation gap to effectively promote health management service platforms.
Middle-aged women experience a lot of physical and mental stress during their developmental cycle. This stress reduces the quality of life because it leads to chronic pain and disease. Forest therapy is attracting attention as an alternative to this. Forest therapy refers to improving human health through the therapeutic elements of forests. Accordingly, this study was conducted to determine whether a sensory insight-based forest therapy program was effective in reducing stress in middle-aged women. For this purpose, middle-aged women who wanted to participate in the forest therapy program were recruited, 20 each were randomly assigned to an experimental group and a control group, and pre- and post-tests were conducted. The forest therapy program consisted of 8 sessions of 6 hours based on sense and insight. The forest therapy program was held at Saryeoni Forest in Jeju, and the measurement tools were compared by measuring perceived stress, leisure satisfaction, and stress index through pulse wave testing. The results of the study showed that the forest therapy program lowered stress and improved leisure satisfaction.
Polygraph examination, statement validity analysis and P300-based concealed information test are major three examination tools, which are use to determine a person's truthfulness and credibility in criminal procedure. Although polygraph examination is most common in criminal procedure, but it has little admissibility of evidence due to the weakness of scientific basis. In 1990s to support the weakness of scientific basis about polygraph, Farwell and Donchin proposed the P300-based concealed information test technique. The P300-based concealed information test has two strong points. First, the P300-based concealed information test is easy to conduct with polygraph. Second, the P300-based concealed information test has plentiful scientific basis. Nevertheless, the utilization of P300-based concealed information test is infrequent, because of the quantity of probe stimulus. The probe stimulus contains closed information that is relevant to the crime or other investigated situation. In tradition P300-based concealed information test protocol, three or more probe stimuli are necessarily needed. But it is hard to acquire three or more probe stimuli, because most of the crime relevant information is opened in investigative situation. In addition, P300-based concealed information test uses oddball paradigm, and oddball paradigm makes imbalance between the number of probe and irrelevant stimulus. Thus, there is a possibility that the unbalanced number of probe and irrelevant stimulus caused systematic underestimation of P300 amplitude of irrelevant stimuli. To overcome the these two limitation of P300-based concealed information test, one-probe P300-based concealed information test protocol is explored with various machine learning algorithms. According to this study, parameters of the modified one-probe protocol are as follows. In the condition of female and male face stimuli, the duration of stimuli are encouraged 400ms, the repetition of stimuli are encouraged 60 times, the analysis method of P300 amplitude is encouraged peak to peak method, the cut-off of guilty condition is encouraged 90% and the cut-off of innocent condition is encouraged 30%. In the condition of two-syllable word stimulus, the duration of stimulus is encouraged 300ms, the repetition of stimulus is encouraged 60 times, the analysis method of P300 amplitude is encouraged peak to peak method, the cut-off of guilty condition is encouraged 90% and the cut-off of innocent condition is encouraged 30%. It was also conformed that the logistic regression (LR), linear discriminant analysis (LDA), K Neighbors (KNN) algorithms were probable methods for analysis of P300 amplitude. The one-probe P300-based concealed information test with machine learning protocol is helpful to increase utilization of P300-based concealed information test, and supports to determine a person's truthfulness and credibility with the polygraph examination in criminal procedure.
As respecting one's privacy becomes an important issue in mobile device data analysis, on-device analysis is getting attention, in which the data analysis is conducted inside a mobile device without sending data from the device to outside. One possible application of the on-device analysis is gender prediction using text data in mobile devices, such as text messages, search keyword, website bookmarks, and contact, which are highly private, and the limited computing power of mobile devices can be addressed by utilizing the word comparison method, where words are selected beforehand and delivered to a mobile device of a user to determine the user's gender by matching mobile text data and the selected words. Moreover, it is known that performing prediction after filtering instances using definite evidences increases accuracy and reduces computational complexity. In this regard, we propose a two-phase approach to on-device gender prediction, where both discriminability and popularity of a word are sequentially considered. The proposed method performs predictions using a few highly discriminative words for all instances and popular words for unclassified instances from the previous prediction. From the experiments conducted on real-world dataset, the proposed method outperformed the compared methods.
Han Kyeong-Eun;Park Hyuk-Gu;Yoo Kyoung-Min;Kang Byung-Chang;Kim Young-Chon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.5
s.347
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pp.84-93
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2006
Ethernet-PON is an emerging access network technology that provides a low-cost method of deploying optical access lines between OLT and ONUs. It has a point-to-multipoint and multipoint-to-point architecture in downstream and upstream direction, respectively. Therefore, downstream packets are broadcast from an OLT toward all ONUs sithout collision. On the other hand, since alt ONUs share a common channel, the collision may be occurred for the upstream transmission. Therefore, earlier efforts on Ethernet-PON have been concentrated on an upstream MAC protocol to avoid collision. But it is needed to control downstream traffic in practical access network, where the network provider limits available bandwidth according to the number of users. In this paper, we propose a traffic control scheme for supporting the fairness of the downstream bandwidth. The objective of this algorithm is to guarantee the fairness of ONUs while maintaining good performance. In order to do this, we define the service probability that considers the past traffic information for downstream, the number of tokens and the relative size of negotiated bandwidth. We develop the simulation model for Ethernet-PON to evaluate the rate-limiting algorithm by using AWESIM. Some results are evaluated and analyzed in terms of defined fairness factor, delay and dropping rate under various scenario.
Kim, Soochul;Oh, Jungae;Namkung, Seung;Lee, Kwanghee
Conservation Science in Museum
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v.10
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pp.43-61
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2009
The Buyeo National Museum was requested conservation treatment for wooden objects excavated from three Baekje archeological sites: Neungsan-ri, Ssangbuk-ri, and Gungnamji Pond. Prior to conservation treatment, analysis was conducted to identify the species used. The results of the analysis revealed wood from diverse species of trees including Hard pine, Cryptomeria japonica D. Don, Zelkova serrata Makino, Quercus spp., Platycarya strobilaceae S. et Z., Castanea spp., Torreya nucifera S. et Z., Taxus cuspidata S. et Z., and Salix spp. A high percentage of the objects were made of Cryptomeria japonica D. Don., a species native to Japan, which indicates that exchange with Japan was active at that time. Among the wooden objects, we analyzed lacquer fragments from six pieces of lacquerware, and the characteristics of the lacquer fragments were peculiar to specific artifacts. Most of the fragments were thicker than 100 ㎛. Pure lacquer and mixed black pigment were used. Infrared spectroscopy of the lacquered wooden fragments revealed that they had a very similar absorption band as refined lacquer, confirming that they were painted with lacquer. For their conservation, we immersed the objects in a high molecular weight aqueous solution of PEG#3,350 (10% → 50%) to strengthen them before vacuum freeze-drying.
The international community has done a lot of effort to improve the aviation safety. The new high technologies, systems and development of navigation equipments considerably improved the level of aviation safety. However, the aviation accident rate has been showing unchanged status without the decline since 1980. It means it is difficult to secure enough safety by the existing efforts to improve the aviation safety, eventually needs new methods for the accident prevention. With this in mind, the nations interest new methods that can consider a countermeasure by realizing potential risk factors before fatal accidents. In other words, that is to analyze and share the safety information collected from accidents by establishing aviation safety information system. To establish international aviation safety information system, each country's aviation accident incident reporting systems are need to be established. Also aviation safety data taxonomy is need to be standardized. Then, aviation users will communicate the information efficiently. This study investigates and considers each country's aviation accident incident database taxonomy for the analysis of the aviation data and the necessary prevention activity. This will contribute to a better international aviation safety and strengthen the country's aviation diplomacy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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