The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.1
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pp.37-44
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2004
Differentiated services network (DiffServ) aims to provide the same service to a group of connections that have similar Quality of Service requirements. One of the essential function to realize DiffServ is the traffic conditioning mechanism. The paper proposes the enhanced traffic conditioning mechanism which can assure the reserved rates of TCP and UDP flows and support fair distribution of excess bandwidth. The simulation results show that the new mechanism is rather insensitive of the effect of UDP against TCP throughput, and performs better both in terms of throughput assurance and fair distribution of excess bandwidth in case of well-provisioned and over-provisioned network environment.
한국은 2025년 전체 인구 중 65세 이상 인구가 20%을 상회하는 초고령 사회 진입이 전망되면서 노화수준에 맞는 고령친화적인 제품서비스 공급이 요구된다. 특히 시니어 소비자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖춘 서비스가 필요하다. 이에 시니어들은 노화(aging)에 대한 문제의식에 비용을 지불하며 젊은 소비자들과 유사한 소비행태를 보이고, 노화 수준별 건강 유지 및 건강 불안, 돌봄 공백, 사회적 고립 증가 등 사회문제가 복합적으로 심화되면서 고령친화적인 스마트한 Aging Service 공급이 요구된다. 이러한 시기와 맞물려 with코로나시대 시니어 소비자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖는 제품·서비스로 4차 산업혁명의 중심인 AI(Artificial Intelligence)와 정보통신 기술의 노력이 가시화되고 있다. 따라서 IT 기술에 덧입혀 시니어들의 욕구에 부합하는 AI 음성인식 기능을 탑재한 제품 및 서비스가 향후 고령친화산업 성장을 주도할 것으로 전망된다. 이에 본 연구는 '고령친화 AI 음성 O2O 서비스'의 서비스 가치가 태도와 이용의도에 영향을 미치는가를 분석하기 위해 선행이론을 토대로 전문가 델파이 방법을 통해 고령친화 AI 음성 O2O 서비스의 정의를 도출하고 실증분석으로 '고령친화 AI 음성 O2O 서비스'의 서비스가치(상황기반 제공성, 즉시연결성, 위치정확성)와 태도 및 이용의도간의 인과관계를 조사하기 위해 본 연구를 진행하였다.
This study aims at developing the model that is able to detect the compression wave, which is included as a similar situation in incidents, that causes false applicable to the similar character such as incidents in the incident detection model for expressways. In this study, it has been checked whether the number of false alarms is decreased or not by modularizing this model for being able to applicable to other models such as DES and DELOS, etc. which do not perform the compression wave test based on the compression wave test process of APID model which has been being used in the expressway traffic management system currently. The evaluation in this study focuses on the sensitivity of the model and the results analysis is performed classified by each polling cycle. And how well these models are working is evaluated by each polling cycle. In addition to this, the detection rate, the false alarm rate and the average detection time in both the existing models and the model in this study are calcuated. As a result of appling the model in this study, it is found that the false alarm rate is improved through the reasonable decrease in the number of false alarm frequencies and there are not remarkable changes concerning the detection rate and the average detection time. To sum up, it is expected that a good number of improvement effects will be occurred when this model is applied to the actual expressway traffic management system.
Nowadays, recognizing human activities is an important subject; it is exploited widely and applied to many fields in real-life, especially in health care and context aware application. Research achievements are mainly focused on activities of daily living which are useful for suggesting advises to health care applications. Falling event is one of the biggest risks to the health and well-being of the elderly especially in independent living because falling accidents may be caused from heart attack. Recognizing this activity still remains in difficult research area. Many systems equipped wearable sensors have been proposed but they are not useful if users forget to wear the clothes or lack ability to adapt themselves to mobile systems without specific wearable sensors. In this paper, we develop a novel method based on analyzing the change of acceleration, orientation when the fall occurs and measure their similarity to featured fall patterns. In this study, we recruit five volunteers in our experiment including various fall categories. The results are effective for recognizing fall activity. Our system is implemented on G1 smart phone which are already plugged accelerometer and orientation sensors. The popular phone is used to get data from accelerometer and results showthe feasibility of our method and significant contribution to fall detection.
Ranking-based conjoint analysis(RBCA) and choice-based conjoint analysis(CBCA) have attracted significant interest in various fields such as marketing research. When conducting research, the researcher has to select one suitable approach in consideration of strengths and weaknesses. This article performs an empirical comparison of the predictability of RBCA and CBCA in order to provide criterion for the selection. A new concept of measurement set is developed by combining the ranking set and choice set. The measurement set enables us to apply two approaches separately on the same consumer group that allows a fair comparison of predictability. RBCA and CBCA are conducted on consumer preferences for RTD-coffee; subsequently, the predicted values of market shares and hit rates are compared. The study result reveals that their predictabilities are not significantly different. Further, the result indicates that RBCA is recommended if the researcher wants to improve data quality by filtering out poor responses or to implement the market segmentation. In contrast, CBCA is recommended if the researcher wants to lessen the burden on the respondents or to measure preferences under similar conditions with the actual marketplace.
Demonstration-based learning has the advantage that a user can easily teach his/her robot new task knowledge just by demonstrating directly how to perform the task. However, many previous demonstration-based learning techniques used a kind of attribute-value vector model to represent their state spaces and policies. Due to the limitation of this model, they suffered from both low efficiency of the learning process and low reusability of the learned policy. In this paper, we present a new demonstration-based learning method, in which the relational model is adopted in place of the attribute-value model. Applying the relational instance-based learning to the training examples extracted from the records of the user demonstrations, the method derives a relational instance-based policy which can be easily utilized for other similar tasks in the same domain. A relational policy maps a context, represented as a pair of (state, goal), to a corresponding action to be executed. In this paper, we give a detail explanation of our demonstration-based relational policy learning method, and then analyze the effectiveness of our learning method through some experiments using a robot simulator.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.35
no.6
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pp.985-995
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2015
This study examines the effects of the introduction of artistic and technological factors on science problems for the activation of creative and integrated thinking. We developed problems consisting of STA(problems that introduced technological and artistic factors on the College Scholastic Ability Test) and TA(problems that introduced artistic factors in a technological context). Subjects of the study included 60 high school senior students in Daegu. Their problem solving processes for STA were examined. Four students were interviewed using the retrospective interview method. Also, after finishing TA, the problem solving processes of four students were examined. The results of the study are as follows. First, students selected scientific context more than artistic and technological contexts. It was found that students preferred short length problem in order to solve problems in a short time. Second, students were more interested in artistic and technological contexts of STA than scientific context, but felt that they were more difficult. Moreover, students were more interested about the context of TA than scientific context. Third, irrespective of the given contexts in STA, students have a tendency to solve problems through relatively brief ways by using core scientific knowledge. This can seem to mean that there is a possibility to stereotype the problem solving process through repeated learning. Logical thinking and elaboration were observed, but creativity was not conspicuous. In addition, integrated thinking was not observed in all contexts of STA. Fourth, science related problems of TA showed similar results. However, in problems related to everyday life, students made original descriptions that they based on their daily lives. Particularly, in creative design, original ideas and integrated thinking were observed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.3
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pp.11-22
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2010
This paper is a study on implementation of intelligent image surveillance system using context information and supplements temporal-spatial constraint, the weak point in which it is hard to process it in real time. In this paper, we propose scene analysis algorithm which can be processed in real time in various environments at low resolution video(320*240) comprised of 30 frames per second. The proposed algorithm gets rid of background and meaningless frame among continuous frames. And, this paper uses wavelet transform and edge histogram to detect shot boundary. Next, representative key-frame in shot boundary is selected by key-frame selection parameter and edge histogram, mathematical morphology are used to detect only motion region. We define each four basic contexts in accordance with angles of feature points by applying vertical and horizontal ratio for the motion region of detected object. These are standing, laying, seating and walking. Finally, we carry out scene analysis by defining simple context model composed with general context and emergency context through estimating each context's connection status and configure a system in order to check real time processing possibility. The proposed system shows the performance of 92.5% in terms of recognition rate for a video of low resolution and processing speed is 0.74 second in average per frame, so that we can check real time processing is possible.
Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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v.22
no.8
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pp.29-40
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2004
컴퓨터 하드웨어와 네트워크의 발전 속도에 비해 컴퓨터 소프트웨어의 발전 속도가 더뎌서 '소프트웨어 위기'가 도래한 것이 아니냐는 걱정의 목소리를 한번쯤은 들어보았을 것이다. '소프트웨어의 위기'가 도래하게 된 것에는 여러 가지 원인이 있겠지만 그 이면을 잘 들여다보면 새로운 소프트웨어의 개발 시 기존 소프트웨어의 재사용이 어려운 것이 가장 큰 원인이다. e-learning에 있어서도 이러한 상황과 유사하게 e-learning 관련 기반 기술 및 소프트웨어의 발전 속도에 비해 콘텐츠의 증가 및 발전 속도가 더딘 것이 문제가 될 수 있으며, 이것은 '콘텐츠의 위기'로 이어진다. 이러한 위기를 해결하기 위하여, e-learning 기술의 측면을 강조한 기존 e-learning 표준화 로드맵과 달리 본 고에서는 e-learning 콘텐츠에 초점을 맞추어 표준화 동향과 로드맵을 제시한다.
Seo, Jin-Ny;Kwon, Oh-Jin;Noh, Kyung-Ran;Kim, Wan-Jong;Jeong, Eui-Seob
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2006.11b
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pp.397-409
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2006
연구결과는 학술적인 논문, 기술의 기반이 되는 특허, 기술이 체화된 상품 등 다양한 방법으로 도출되고 있다. 현재까지 연구 성과를 측정하는데 있어서 수치로 표시되는 정량적인 평가는 용이하게 활용하고 있다. 하지만 질적인 우수성을 평가하기 위한 정성적인 방법은 많은 연구를 필요로 한다. 각기 다른 목적이나 용도로 만들어진 평가지표나 방법론이 적절하게 적용하여 평가지표로 적용되어 지기는 힘든 상황이다. 특히 연구자나 기관 등의 평가 시 연구논문을 활용한 계량정보기법을 근간으로 하는 다양한 방법이 많은 연구자들을 통해 제시되고 있다. 또한 학술적인 논문뿐아니라 산업으로 대표되는 특허의 평가시도 유사한 방법을 활용하고 있다. 문헌의 경우는 SCI DB를 활용하여 정성적인 부분을 대체하고 있다. 하지만 산업으로 대표되는 특허의 정성 평가는 많이 활용하지 못하고 있다. 이에 특히 문헌 및 특허의 인용정보를 대상으로 최근 제안되고 있는 연구 성과 지표인 h-지수 등을 활용하여 사례를 분석하여 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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