The expansion of the scope of product liability is necessary because the industrial environment has changed following the enactment of the Product Liability Act. Unlike human-coded algorithms, artificial intelligence is black-boxed according to machine learning, and even developers cannot explain the results. In particular, since the cause of the problem by artificial intelligence is unknown, the responsibility is unclear, and compensation for victims is not easy. This is because software or artificial intelligence is a non-object, and its productivity is not recognized under the Product Liability Act, which is limited to movable property. As a desperate measure, productivity may be recognized if it is stored or embedded in the medium. However, it is not reasonable to apply differently depending on the medium. The EU revise the product liability guidelines that recognize product liability when artificial intelligence is included. Although compensation for victims is the value pursued by the Product Liability Act, the essence has been overlooked by focusing on productivity. Even if an accident occurs using an artificial intelligence-adopted service, however, it is desirable to present standards according to practical risks instead of unconditionally holding product responsibility.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1997.10a
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pp.69-75
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1997
This studies regarding deveolpment of product system on artificial aggregate using of Paper Sludge Ash that waste production at paper-making mill. Expecially this paper discribes development of product system using centrifugal mixer plant. The skills of this product system on artificial aggregate using of Ash can be spread Fly-Ash, powder and fine aggregate (under 5mm) of waste concrete reuse.
Artificial reef in Thailand was trend to deploy and development artificial reef program to enhancing fisheries product and also use artificial reef for solve coastal problem. Artificial reef in Thailand was present in type of shallow water artificial reef by use concrete dice as dominant structure. To development artificial reef program for more benefit such as deep water artificial reef program that might provide more fisheries product for commercial fisheries and apply for use in many purposes especially for manage coastal environment in Thailand can be suggestion by cases of study. But all of that have to use more knowledge and concerning from government and organization that was responds in artificial reef program to decide the future of artificial reef program in Thailand.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.9
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pp.85-94
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2004
As over 70% of the total life cycle cost (LCC) of a product is committed at the early design stage, designers are in an important position to substantially reduce the LCC of the products they design by giving due to life cycle implications of their design decisions. During early design stages, there may be competing concepts with dramatic differences. In addition, the detailed information is scarce and decisions must be made quickly. Thus, both the overhead in developing parametric LCC models fur a wide range of concepts, and the lack of detailed information make the application of traditional LCC models impractical. A different approach is needed, because a traditional LCC method is to be incorporated in the very early design stages. This paper explores an approximate method for providing the preliminary LCC, Learning algorithms trained to use the known characteristics of existing products might allow the LCC of new products to be approximated quickly during the conceptual design phase without the overhead of defining new LCC models. Artificial neural networks are trained to generalize product attributes and LCC data from pre-existing LCC studies. Then the product designers query the trained artificial model with new high-level product attribute data to quickly obtain an LCC for a new product concept. Foundations fur the learning LCC approach are established, and then an application is provided.
This research examines the environmental consciousness of fashion consumer attitudes towards eco-friendly products and artificial leather purchase intentions. The survey was conducted from March 11 to March 15 2012 and all respondents had at least once experience of purchasing fashion items made of artificial leather. A total of 426 subjects were used in the dataset; the statistical analysis methods were frequency analysis, factor analysis, reliability analysis and multiple analysis. The results are as follows. The study finds that environmental consciousness has three dimensions of public participation, resource conservation, and recycling. Public participation, recycling, and resource conservation influenced eco-friendly product attitudes. Eco-friendly product attitudes influenced artificial leather purchase intentions. The research results show that appropriate plans in fashion business such as usefulness of design and business value will need to be provided to fashion consumers. Detailed information on materials related to fashion products as the content of environment-friendly techniques and recycling methods will help consumers to evaluate environmental-friendly attitude products.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.04a
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pp.111-116
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1998
This studies regarding development of product system on artificial aggregate using of Paper Sludge Ah that waste production at paper-making mill, expecially this paper describes development of product system using centrifugal mixer plant. The skills of this product system on artificial aggregate using of Ash can be spread Fly-Ash, powder and fine aggregate(under 5mm) of waste concrete reuse.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2003.05a
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pp.35-40
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2003
Immense quantities of coal combustion by-products are produced every year, and only a small fraction of them are currently utilized. The purpose of this study is to investigate reused techniques of coal to highly economic growth and expansion of country base industry. So, in this study, artificial aggregate was developed to recycle coal ash by non-sintering technique and crush method. And characteristic of developed artificial aggregate was examined. Also, noise barriers using developed artificial aggregate was made by link of development of ECO-construction product and is preparing sound absorption and transmission loss experiment. Result of study was showed that artificial aggregate was more proper to use a noise barriers and this is expected to satisfy sound absorption standard in this study. So, if shape and color considering surround and design technology is studied continuously, it can be expected to make ECO-precast product as well as maximize waste recycling.
Yejin SHIN;Joon Ho KWAK;KyoungWoo CHO;JaeYoung HWANG;Sung-Min WOO
Korean Journal of Artificial Intelligence
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v.11
no.3
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pp.1-5
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2023
With recent advancements in artificial intelligence (AI) technology, more products based on AI are being launched and used. However, using AI safely requires an awareness of the potential risks it can pose. These concerns must be evaluated by experts and users must be informed of the results. In response to this need, many countries have implemented certification programs for products based on AI. In this study, we analyze several trends and differences in AI product certification programs across several countries and emphasize the importance of such programs in ensuring the safety and trustworthiness of products that include AI. To this end, we examine four international AI product certification programs and suggest methods for improving and promoting these programs. The certification programs target AI products produced for specific purposes such as autonomous intelligence systems and facial recognition technology, or extend a conventional software quality certification based on the ISO/IEC 25000 standard. The results of our analysis show that companies aim to strategically differentiate their products in the market by ensuring the quality and trustworthiness of AI technologies. Additionally, we propose methods to improve and promote the certification programs based on the results. These findings provide new knowledge and insights that contribute to the development of AI-based product certification programs.
Precipitation was formed during the preparation of decoction from a mixture of Scutellariae Radix and Coptidis Rhizoma or Phellodendri Cortex according to the prescription of Hwang-ryean-hae-dog-tang. Baicalin and berberine were identified in coprecipitated product and these components were the active ingredients of two herbal medicine. The coprecipitated product was very slightly soluble in water and sparingly soluble in ethanol. The stoichiometric ratio of baicalin and berberine was found to be 1:1. The lipid-water partition coefficients of coprecipitated product were increased more than baicalin and berberine in chloroform, but were decreased in other organic solvents. The content of baicalin and berberine in coprecipitated product, determined by HPLC, were 23.08% and 26.75%, but the content of active ingredients in supernatant were 0.66% and 0.26%, respectively. The dissolution profile of baicalin of coprecipitated product was increased more than extract of Scutellariae Radix in artificial gastric juice, but was decreased in artificial intestinal juice. The dissolution rate of berberine of coprecipitated product was lower than extract of Coptidis Rhizoma in artificial gastric juice and intestinal juice commonly.
Spray drying is a unique drying process for powder production. Spray dried product must be free-flowing in order to fill the pressing dies rapidly, especially in the ceramic production. The important powder characteristics are; the particle size distribu-tion and moisture content of the finished product that can be estimated and adjusted by the spray dryer operation, within limits, through regulation of atomizer and drying conditions. In order to estimate the moisture content of the resultant dried product, we modeled the control system of the drying process using two different Artificial Neural Network (ANN) approaches, namely the Back-Propagation Multiplayer Perceptron (BPMLP) algorithm and the Radial Basis Function (RBF) network. It was found out that the performance of both of the artificial neural network models were quite significant and the total testing error for the 100 data was 0.8 and 0.7 for the BPMLP algorithm and the RBF network respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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