International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.12
no.1
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pp.77-85
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2012
This paper describes a novel approach to adaptive courseware generation. This approach adopts its structure from existing intelligent tutoring systems and introduces a new component called pedagogical scenario model to support pedagogical flexibility in the adaptation process of courseware generation system. The adaptation is carried out using Dynamic Constraint Satisfaction Problem framework, which is a variant of classical Constraint Satisfaction Problem, to deliver courseware tailored to individual learner. Such a framework provides a high level of expressiveness to deal with the particular characteristics of courseware generation problem. Further, it automatically designs a sound courseware satisfying the design constraints imposed by the domain, the pedagogical scenario and learner models.
Kim, Kyung-Min;Ha, Jung-Woo;Lee, Beom-Jin;Zhang, Byoung-Tak
Journal of KIISE
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v.42
no.4
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pp.451-458
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2015
Previous multimodal learning methods focus on problem-solving aspects, such as image and video search and tagging, rather than on knowledge acquisition via content modeling. In this paper, we propose the Multimodal Concept Hierarchy (MuCH), which is a content modeling method that uses a cartoon video dataset and a character-based subtitle generation method from the learned model. The MuCH model has a multimodal hypernetwork layer, in which the patterns of the words and image patches are represented, and a concept layer, in which each concept variable is represented by a probability distribution of the words and the image patches. The model can learn the characteristics of the characters as concepts from the video subtitles and scene images by using a Bayesian learning method and can also generate character-based subtitles from the learned model if text queries are provided. As an experiment, the MuCH model learned concepts from 'Pororo' cartoon videos with a total of 268 minutes in length and generated character-based subtitles. Finally, we compare the results with those of other multimodal learning models. The Experimental results indicate that given the same text query, our model generates more accurate and more character-specific subtitles than other models.
Metaverse fits well with the lifestyle of MZ generation who carries smart-phones at all times and value their identity. This study proposes a planning model that develops Minhwa, traditional Korean culture and arts, into art galleries on Zepeto, a metaverse platform. To this end, the characteristics of the metaverse platform, open world, sandbox, creator economy, and avatar, are analyzed and developed into a planning to open a Minhwa museum on Zepeto. While reinterpreting traditional Korean art in a modern way, it is worth researching as a metaverse planning and development model suitable for the new-tro sensibility of the MZ generation.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2017.11a
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pp.115-116
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2017
In this paper, we propose a standardization strategy for next generation electronic navigational chart which can be classified as S-100 Universal Hydrographic Data Model, to accept various requirements arising from various marine information and services as well as support e-navigation service strategies. IMO uses the next generation electronic chart standard, S-100 as Common Maritime Data Structure. It means that a common data model is needed as a key element for realization of e-Navigation and also points out that a new ICT convergence paradigm is needed not only for marine safety but also for maritime information and services. this paper considers he model-based data representation and reference model in order to understand the content and use of the S-100 standard and also considers the interconnectivity and role of the ISO/TC211 standards, which are being used as base standards for profiling to develop S-100 standard. Finally, we look at what standardization items are required for standardization of next generation electronic navigational chart supporting multi-purpose and how they are used mutually.
Purpose - The Millennial Generation, which grew in the wake of the spread of the Internet and rapid changes in the media environment, is rapidly moving from the traditional broadcasting environment to the Internet-broadcasting environment in terms of content acceptance. With the emergence of UGC (User-generated content), the change in the status of single-person content creators enables the growth of multi-channel networks (MCN), a new content-distribution platform and an agency concept for single creators. Youtube-based MCN produces multiple single star producers and casts and provides its own video series through Youtube. It is also emerging as a major M&A target for global media providers in terms of providing content to a wide range of consumers with the same interests and consumption characteristics. In addition, for the Millennials generation, which are part of their lives, MCN is becoming the most suitable media for TGIF (Twitter, Google, i-phone, Facebook). Accordingly, this study defines newly emerging MCNs and analyzes the factors for accepting MCN-produced content based on the push-pull-mooring (PPM) model. Research design, data, and methodology - An empirical analysis is performed through a questionnaire survey. For this purpose, 204 people who have experience of watching MCN were studied. Collected data is processed through analysis of a structural equation model using R to test the hypothesis. Results - For the MCN service to become an alternative to existing media, it is necessary to continuously promote cultural diversity and diversity of attempts that conventional media cannot provide. It is the attractiveness of the alternative that has the greatest influence on the intention to switch to a MCN service. When we look at MCN content so far, certain patterns such as game progress, introduction, food, and chat rooms have already appeared. We need to overcome this and develop a completely new conceptual content that we have never seen before. This requires a more generous viewer perception of the topics covered. For diversity, linguistic and verbal violence should be tolerant in common sense to provide a foundation for securing cultural diversity. Conclusions - In this study, we tried to develop a comprehensive approach to the substitution effect of MCN. In terms of academic achievement, the PPM model is used to enhance the utilization of media and broadcasting. Practical implications are to provide an analytical framework for verifying alternative or complementary effects when viewers switch to MCN.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2000.04a
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pp.196-201
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2000
A thermodynamic model was developed to analyze the characteristics of the heat generation during transformation of austenite in 0.186wt% and 0.458 wt%. carbon steels. The heat capacity and the heat evolved during transformation were formulated as functions of temperature and chemical composition for ferrite bainite and pearlite. in addition using the transformation dilatometer the transformation heat evolved during cooling was measured and the transformation behavior was observed. It was found that the heat capacity of ferrite was similar to those of pearlite and bainite. The heat capacity of ferrite was greater than that of bainite which was greater than that of pearlite. The molar heat of transformation to pearlite was greater than that to bainite which was greater than that to ferrite. The heats were found to be increased with decreased temperature and increasing the carbon content, It was also observed that the thermodynamic model. The heat of transformation in the higher carbon steel was greater than that in the lower carbon one. This was attributed to the lower transformation temperature and the greater amount of transformed pearlite in the higher carbon steel.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.4
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pp.142-146
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2023
We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.4
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pp.472-476
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2012
In this paper, a sensorless control scheme for a three-phase bi-directional voltage-type PWM rectifier in wind power generation system that operates without the input AC voltage sensors (generator side) is described. The basic principles and classification of the PWM rectifier are analyzed, and then the three-phase mathematical model of the input AC voltage sensorless PWM rectifier control system is established. The proposed scheme has been developed in order to lower the cost of the three-phase PWM rectifier but still achieve excellent output voltage regulation, limited current harmonic content, and unity input power factor.
Yoon, Yeo Chan;Park, So Young;Park, Soo Myoung;Lim, Heuiseok
ETRI Journal
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v.42
no.1
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pp.67-77
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2020
Image captioning has received significant interest in recent years, and notable results have been achieved. Most previous approaches have focused on generating visual descriptions from images, whereas a few approaches have exploited visual descriptions for image classification. This study demonstrates that a good performance can be achieved for both description generation and image classification through an end-to-end joint learning approach with a loss function, which encourages each task to reach a consensus. When given images and visual descriptions, the proposed model learns a multimodal intermediate embedding, which can represent both the textual and visual characteristics of an object. The performance can be improved for both tasks by sharing the multimodal embedding. Through a novel loss function based on class activation mapping, which localizes the discriminative image region of a model, we achieve a higher score when the captioning and classification model reaches a consensus on the key parts of the object. Using the proposed model, we established a substantially improved performance for each task on the UCSD Birds and Oxford Flowers datasets.
Ongoing advances in wireless broadband technologies can affect all of industrial society. As new wireless broadband technologies emerge, they will improve competition between established industries and their current services and produce new industries and new converged services. This paper analyzes the trend of next-generation wireless broadband and suggests ways of activating the industry further. To this end, we analyze the trend for previous wireless broadband industries and find out three influential factors (content, wireless network technology, and service) that will produce the continued growth of wireless broadband. Using these three factors, we propose a network technology-driven growth model. Based on that model, we offer activation plans for next-generation wireless broadband industries. This study thus provides an insightful perspective for next-generation wireless broadband industries by establishing additional useful guidelines for developing wireless broadband industries in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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