Although Monty Hall dilemma is used in many areas including philosophy, economics, and psychology, it is used in the current mathematics textbooks only as a material for reading or one of probability questions. The present study tries to explore students' understanding of Monty Hall dilemma through a class case. In this study, a group of high-school students participated in group activities, in which they read an argument about Monty Hall dilemma, and tried to resolve it through small-group and whole-class discussions, and then studied the conditional probability. The analysis supports the studies in psychology that intuitive understandings on probability do not change easily, and that counter-intuitivity in Monty Hall dilemma induces confusion and offers a basis for discussions among students. Similar results are anticipated when other dilemmas on probability are used.
During surgery, Surgical instruments are often left behind due to accidents. Most of these are surgical gauze, so radioactive non-permeable gauze (X-ray gauze) is used for preventing of accidents which gauze is left in the body. This gauze is divided into wire and pad type. If it is confirmed that the gauze remains in the body, gauze must be detected by radiologist's reading by imaging using a mobile X-ray device. But most of operating rooms are not equipped with a mobile X-ray device, but equipped C-Arm equipment, which is of poorer quality than mobile X-ray equipment and furthermore it takes time to read them. In this study, Use C-Arm equipment to acquire gauze image for detection and Build dataset using artificial intelligence and select a detection model to Assist with the relatively low image quality and the reading of radiology specialists. mAP@50 and detection time are used as indicators for performance evaluation. The result is that two-class gauze detection dataset is more accurate and YOLOv5 model mAP@50 is 93.4% and detection time is 11.7 ms.
무선 스마트카드는 빌딩 보안 어플리케이션에 주된 역할을 하고 있다. 본 연구는 사용자에게 보다 편리함을 주고 스마트카드 시스템의 성능 개선을 제안한다. 스마트카드는 카드 리더기에 삽입을 하지 않고 장치에서 수센티미터 떨어져도 접근이 허용된다. 적응형 변조와 오류 제어를 통해 전력소비를 제어하는 성능은 필요하다. 본 논문에서는 적응형 리드 솔로몬 코드 기반의 FEC와 링크에서 M계수를 변화시킨 M-FSK변조에 대하여 연구한다. 적응형 변조와 적응형 오류 정정은 다른 다양한 정적스키마와 에너지 효율을 비교한 결과 50% 이상 에너지를 저장한다.
최근에, 분야별로 다양한 도서가 출판되면서 인터넷이나 오프라인 서점에서 구매 선택폭이 넓어진 상황이다. 그러나 오프라인 서점의 경우 책의 손상을 방지하기 위한 비닐포장 현상이 나타나고 있다. 그 결과 책 내용 확인이 어려워 구매결정에 영향을 주게 되는 요인이 되고 있다. 이러한 요인은 연평균 독서량 감소 현상으로 연결된다. 따라서 본 논문에서는 온라인 및 오프라인 서점의 문제점으로 인한 책 판매 감소 현상을 개선하는 마커(Marker)기술 및 AR을 이용한 도서 정보 알림 서비스 "아이 뷰" 어플리케이션을 제안하고자 한다.
Today, the volume of international trade by airplanes and ships is rapidly increasing, and the volume of trade over land is expected to increase as inter-Korean relations change. In customs processes, humans inspect using the naked eye; therefore, computer vision technology can be used to assist customs inspectors responsible for X-ray security screening. In particular, because of recent advances in deep learning technology, algorithms for image understanding and object detection performance are improving, and studies on their application to X-ray screening have been published. This manuscript describes trends in artificial intelligence X-ray image-reading technology to detect prohibited items. X-ray inspection AI technology is similar to the Sphinx, which was the guardian of the pyramids in ancient Egyptian mythology.
An attempt has been made to measure existing steel stress using magnetoelasticity. A device has been developed and used for the measurement of magnetism in response to the deformation of a steel bar. The proposed technique can be used for the assessment of existing reinforced concrete structures by the measurements of steel stress embedded inside concrete. A traditional technique requires to break the existing steel bar to measure existing strain. However, the proposed technique is developed to measure the stress without damaging the steel bar. A successful application of magnetoelasticity depends on the establishment of relationship between elastic and magnetic response due to loading. To investigate the correlation between the two, steel bars are loaded in tension under uniaxial loading while the magnetic reading is recorded. Based on the test results, equations are suggested to predict stress for steel bars with different diameters.
Image processing is one of the major techniques that are used for computer vision. Nowadays, researchers are using machine learning and deep learning for the aforementioned task. In recent years, digit recognition tasks, i.e., automatic meter recognition approach using electric or water meters, have been studied several times. However, two major issues arise when we talk about previous studies: first, the use of the deep learning technique, which includes a large number of parameters that increase the computational cost and consume more power; and second, recent studies are limited to the detection of digits and not storing or providing detected digits to a database or mobile applications. This paper proposes a system that can detect the digital number of meter readings using a lightweight deep neural network (DNN) for low power consumption and send those digits to an Android mobile application in real-time to store them and make life easy. The proposed lightweight DNN is computationally inexpensive and exhibits accuracy similar to those of conventional DNNs.
음성 정보를 배제하고 영상 정보만을 이용한 발음 인식 시스템은 다양한 맞춤형 서비스에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 분류기를 기반으로 입술 모양을 인식하여 한글 모음을 구분하는 시스템을 개발한다. 얼굴 이미지의 입술 모양에서 특징 벡터를 추출하고 설계된 기계 학습모델을 적용하여 실험한 결과 'ㅏ' 발음의 경우 94%의 인식률을 보였으며, 평균 인식률은 약 84%를 나타내었다. 또한 비교군으로 실험한 CNN 환경에서의 인식률보다 높은 결과를 보였다. 이를 통해서 입술 영역의 랜드 마크로 설계된 특징 값을 사용하는 베이지안 분류 기법이 적은 수의 훈련 데이터에서 보다 효율적일 수 있음을 알 수 있다. 따라서 모바일 디바이스와 같은 제한적 하드웨어에서 응용 가능한 어플리케이션 개발에 활용할 수 있다.
Understanding of a clinical trial is essential in developing clinical guideline and adopting evidence based practice. In designing and executing clinical trials, following ethical requirements should be considered : social value, scientific validity, fair subject selection, informed consent, favorable risk-benefit ratio, institutional review board, and respect for human subjects. According to the stage of drug development, purpose of trials, accumulated scientific data, clinical trials for drug development are classified as phase 1, 2, 3, and 4. Phases of clinical trials can be overlapped and the judgment of entering into the next phase should be considered highly strategically. In reading, evaluating and interpreting clinical trial reports, various skills and challenges exist. Patient sample composition, trial duration, selection of endpoints, responders and non-responders, placebo effect, patient recruitment, and extrapolation to the real world are the examples of those challenges. Treatment success will come from the well balanced approach of evidence based decision making and consideration of specific single case.
Bayesian network is a form of probabilistic graphical model. It incorporates human reasoning to deal with sparse data availability and to determine the probabilities of uncertain cases. In this research, bayesian network is adopted to model the problem of construction project cost. General information, time, cost, and material, the four main factors dominating the characteristic of construction costs, are incorporated into the model. This research presents verify a model that were conducted to illustrate the functionality and application of a decision support system for predicting the costs. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to estimate parameter distributions. Furthermore, it is shown that not all the parameters are normally distributed. In addition, cost estimates based on the Gibbs output is performed. It can enhance the decision the decision-making process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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