In sensor network processing environments, current location tracking methods have problems in accuracy on receiving the transmitted data and pinpointing the exact locations depending on the applied methods, and also have limitations on decision making and monitoring the situations because of the lack of considering context-awareness. In order to overcome such limitations, we proposed a method which utilized context-awareness in a data processing module which tracks a location of the magnetic object(Magnetic Line Tracer) and controlled introspection data based on magnetic sensor. Also, in order to prove its effectiveness we have built a wireless sensor network test-bed and conducted various location tracking experiments of line tracer using the data and resulted in processing of context-aware data. Using the new data, we have analyzed the effectiveness of the proposed method for locating the information database entries and for controlling the route of line tracer depending on context-awareness.
Although most behavioral reaction times (RTs) for cognitive tasks exhibit positively skewed distributions, the majority of studies primarily rely on a measure of central tendency (e.g. mean) which can cause misinterpretations of data's underlying property. The purpose of current study is to introduce procedures for describing characteristics of RT distributions, thereby effectively examine the influence of experimental manipulations. On the basis of assumption that RT distribution can be represented as a convolution of Gaussian and exponential variables, we fitted the ex-Gaussian function under a maximum-likelihood method. The ex-Gaussian function provides quantitative parameters of distributional properties and the probability density functions. Here we exemplified distributional analysis by using empirical RT data from two conventional visual search tasks, and attempted theoretical interpretation for setsize effect leading proportional mean RT delays. We believe that distributional RT analysis with a mathematical function beyond the central tendency estimates could provide insights into various theoretical and individual difference studies.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.121-129
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2009
Today, it is difficult to re-use and share spatial information, because of the explosive growth of heterogeneous information and specific characters of spatial information accumulated by diverse local agency. A spatial analysis of subsurface spatial informa-tion, one of the National Spatial Data Infrastructure, needs related spatial information such as, topographical map, geologic map, underground facility map, etc. However, current methods using standard format or spatial datawarehouse cannot consider a se-mantic hetergenity. In this paper, the layered ontology model which consists of generic concept, measuremnt scale, spatial model, and subsurface spatial information has developed. Also, the current ontology building method pertained to human experts is a expensive and time-consuming process. We have developed the MDA-based metamodel(UML Profile) of ontology that can be a easy under-standing and flexiblity of environment change. The semantic quality of devleoped ontology model has evaluated by reasoning engine, Pellet. We expect to improve a semantic sharing, and strengthen capacities for developing GIS experts system using knowledge representation ability of ontology.
As violent video game is used based on active interaction and involvement of users, it is widely thought that it may have more effect on individual violence and aggressive action than existing violent videos. This study aimed to examine the effect of user experiences in the violent video game such as hostility, anger, arousal, enjoyment and identification on users' aggressive action. For this purpose, the first person FPS shooting game that consists of violent contents was employed to carry out playtest for 80 subjects with 40 male and 40 female university students. As a result, it was found that the user's arousal level, state anger, enjoyment and identification experience by the use of violent video game had an effect on aggressive action. Among factors that have aggressive action in the used of violent video game, besides emotion and arousal, the level of identification with a game character was found to be important effect factor. Hostility factor that was assumed to have effect on aggressive action was not significant, but enjoyment of game was proved to have effect on aggressive action of users.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.12B
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pp.1758-1765
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2010
This paper proposes an architecture exploration methodology for the design of embedded cores exploiting design hierarchy. The proposed method performs systematic architecture exploration by taking different approaches for verifying designs and estimating performances depending on the hierarchy level in design process. Performance estimation tools generate profile having performance data related with design modules of an embedded core. Profile analyzer performs data-mining to acquire association rules between the design modules and performance parameters. Inference engine in the profile analyzer updates the association rules which will be used to improve the design performance at next exploration steps. To show the efficiency of the proposed architecture explorations methodology, experiments had been performed for JPEG encoder, Chen-DCT, and FFT application functions. The embedded cores designed by taking the proposed method show performance improvement by 60.8% in terms of clock cycles on the average when compared with the initial embedded core in MIPS R3000.
Classic cultivation theory and research has been noted for its failure to capture subtle variation in effects by genre and to consider tangible and practical dependent variables. Redressing these limitations, this study aimed at extending cultivation theory frame to incorporating fatalistic attitudes and reality television viewing, especially with the mediator of perceived realism. We first replicated the original cultivation effect by showing the significant effect of overall TV viewing. Even controlling for overall TV viewing, reality-based program use showed positive association with fatalistic beliefs; furthermore, the effect remained significant, additionally controlling for news(fact) use and drama(fiction) use. In a nutshell, the cultivation effect of reality-based TV program on fatalistic beliefs turns out quite stable even after controlling other competing genres.
Bankruptcy prediction has been one of the important research topics in finance since 1960s. In Korea, it has gotten attention from researchers since IMF crisis in 1998. This study aims at proposing a novel model for better bankruptcy prediction by converging three techniques - support vector machine(SVM), fuzzy theory, and genetic algorithm(GA). Our convergence model is basically based on SVM, a classification algorithm enables to predict accurately and to avoid overfitting. It also incorporates fuzzy theory to extend the dimensions of the input variables, and GA to optimize the controlling parameters and feature subset selection. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to H Bank's non-external auditing companies' data. We also experimented six comparative models to validate the superiority of the proposed model. As a result, our model was found to show the best prediction accuracy among the models. Our study is expected to contribute to the relevant literature and practitioners on bankruptcy prediction.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.6
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pp.665-670
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2014
A SVM is a kind of binary classifier in order to find optimal hyperplane which separates training data into two groups. Due to its remarkable performance, the SVM is applied in various fields such as inductive inference, binary classification or making predictions. Also it is a representative black box model; there are plenty of actively discussed researches about analyzing trained SVM classifier. This paper conducts a study on a method that is automatically detecting the line-shaped echoes, sun strobe echo and radial interference echo, using the SVM algorithm because the line-shaped echoes appear relatively often and disturb weather forecasting process. Using a spatial clustering method and corrected reflectivity data in the weather radar, the training data is made up with mean reflectivity, size, appearance, centroid altitude and so forth. With actual occurrence cases of the line-shaped echoes, the trained SVM classifier is verified, and analyzed its characteristics using the decision tree method.
This study aims to investigate high school students' misconceptions in the subject of Korean geography, and further to create categories to systematically understand the misconceptions. The researcher asked experienced geography teachers to produce a list of students' geographic misconceptions, and then classified the misconceptions. The following five categories were created: 1) self-centered understanding based on everyday life and experience, 2) confusion by words, 3) inappropriate applications of operational definition or geographic concepts, 4) naive inference, and 5) inflexible generalization. The validity of this classification was established through a panel discussion with experts in geography education. The misconceptions that belonged to the categories of naive inference and inflexible generalization occupied a great portion. The misconception list in this study provides a useful data-set for researchers whose interest lies in misconception, and geography teachers can devise a lesson plan that explicitly emphasizes correct geographic concepts to prevent students from establishing misconceptions.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.11
no.1
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pp.106-113
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1997
In this paper, we introduce the design method using CAE(Computer Aided Engineering) which is profitable in the compatibility and standardization of the developed product and in the reduction of construction time and price to develop and design a machine equipment. Particularly, we select the standard model to design ot develop from the large machinery to the super precision one, extract the peculiar characters of the model by the close analysis of the physical and technical part, can predict the previous result of experimental characteristics on objective dimensions through the analogical mathematical analysis, and can induce the design model demanded by user investigating optimal data in advance. We present the analogical algorithms and process method of design factors and restriction factors in the systematization design with computer. Then we analyze step functions for each systematization equipment and induce the process of technical data with actuator model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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