A method and results of classification of four different metallic wear debris were presented by using their color features. The color image of wear debris was used far the initial data, and the color properties of the debris were specified by HSI color model. Particles were characterized by a set of statistical features derived from the distribution of HSI color model components. The initial feature set was optimized by a principal component analysis, and multidimensional scaling procedure was used fer the definition of a classification plane. It was found that five features, which include mean values of H and S, median S, skewness of distribution of S and I, allow to distinguish copper based alloys, red and dark iron oxides and steel particles. In this work, a method of probabilistic decision-making of class label assignment was proposed, which was based on the analysis of debris-coordinates distribution in the classification plane. The obtained results demonstrated a good availability for the automated wear particle analysis.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.35T
no.3
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pp.9-14
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1998
The speech recognition on long vowels are carried out by electric circuits. A level compressor is able to transform the wave of voice to serial pulses. The obtained pulses have informations to distinguish the vowels. The sampling of the pulses is carried out by the register which picks up a series of serial signals in a pitch of a vowel as an unit. The timing control pulses such as sampling pulses are generated by using peak pulses in the speech wave. The parallel data in the register assign the phonetic symbol by means of the decision making circuit which carries out the IF-THEN rule.
The purpose of the research is that how awareness of importance of personal medical data, laws regarding personal medical data and perception gap regarding information of medical data system may affect usage of hospital convenience between a regular patient who has experienced hospital service and medical professionals. Preceding research analysis was conducted previous on establishing research model; 150 questionnaires to a regular patient and 150 questionnaires for a medical professional, total of 300 questionnaires were gathered for conducting a question investigation. First of all, the research concluded that there are a regular perception differences between a regular patient and medical professional. Moreover, there are perception differences among the different gender, age, and area of residence. Furthermore, medical professionals tend to consider that convenience of hospital usage will be increased if user strengthens recognition of security of personal medical data. Results of hypothesis stress that higher awareness of exposure of personal medical data and medical information system affect decision making convenience for a better usage of hospital. On the other side, awareness of laws related with personal medical information security does not affect decision making convenience of hospital usage and transaction. The results of the research analyzes with proof that strengthening awareness of personal medical data security positively increase convenience of decision making and transactions in selection of provided medical service.
With the development of information and communication technology, the amount of information produced and shared in the battlefield and stored and managed in the system dramatically increased. This means that the amount of information which cansupport situational awareness and decision making of the commanders has increased, but on the other hand, it is also a factor that hinders rapid decision making by increasing the information overload on the commanders. To overcome this limitation, this study proposes a method to automatically search, select, and summarize documents that can help the commanders to understand the battlefield situation reports that he or she received. First, named entities are discovered from the battlefield situation report using a named entity recognition method. Second, the documents related to each named entity are discovered. Third, a language model and collaborative filtering are used to select the documents. At this time, the language model is used to calculate the similarity between the received report and the discovered documents, and collaborative filtering is used to reflect the commander's document reading history. Finally, sentences containing each named entity are selected from the documents and sorted. The experiment was carried out using academic papers since their characteristics are similar to military documents, and the validity of the proposed method was verified.
This study investigated the impact of individual differences in motivational reactivity on cognitive effort, memory strength (sensitivity) and decision making (criterion bias) in response to Internet ads with positive and negative content. Individual variation in trait motivational activation was measured using the Motivational Activation Measurement developed by A. Lang and her colleagues (A. Lang, Bradley, Sparks, & Lee, 2007). MAM indexes an individual's tendency to approach pleasant stimuli (ASA, Appetitive System Activation) and avoid unpleasant stimuli (DSA, Defensive System Activation). Results showed that individuals higher in ASA exert more cognitive effort during positive ads than individuals lower in ASA. Individuals higher in DSA exert more cognitive effort during negative ads compared to individuals lower in DSA. ASA did not predict recognition memory. However, individuals higher in DSA recognized ads better than those lower in DSA. The criterion bias data revealed participants higher in ASA had more conservative decision criterion, compared to participants lower in ASA. Individuals higher in DSA also showed more conservative decision criterion compared to individuals lower in DSA. The theoretical and practical implications are discussed.
The purpose of this study is to analyze the effects of entrepreneurship education and individual environmental factor on university student's career decision self-efficacy. A total of 346 university students responded to the survey and the data was analyzed using SPSS 18.0. To test the hypotheses of this study, correlation analysis and regression analysis were conducted. The results of this study showed that entrepreneurship education, role model, family entrepreneurial experience and career preparation behavior were positively related to career decision self-efficacy. While gender were not positively related to career decision self-efficacy. This study reconfirms the importance and change of recognition of university entrepreneurship education for enhancing decision-making self-efficacy as well as the importance of career preparation behavior, role model and family entrepreneurial experience that have a significant effect on career decision of university students.
The sign recognition and translation offer information and support decision making for foreigners or city tourist. Collecting sign images and building words in signs are essential to train machine recognizers and to evaluate systems. In this paper, we analyze the characteristics of sign images. The collected sign images are about 1000 captured from difference conditions and locations. We also build a dictionary of words in 100,000 sign names.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.308-310
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2022
With the rise of the Al wave, task-oriented dialogue systems have become one of the popular research directions in academia and industry. Currently, task-oriented dialogue systems mainly adopt pipelined form, which mainly includes natural language understanding, dialogue state decision making, dialogue state tracking and natural language generation. However, pipelining is prone to error propagation, so many task-oriented dialogue systems in the market are only for single-round dialogues. Usually single- domain dialogues have relatively accurate semantic understanding, while they tend to perform poorly on multi-domain, multi-round dialogue datasets. To solve these issues, we developed a paddle-based multi-domain task-oriented Chinese dialogue system. It is based on NEZHA-base pre-training model and CrossWOZ dataset, and uses intention recognition module, dichotomous slot recognition module and NER recognition module to do DST and generate replies based on rules. Experiments show that the dialogue system not only makes good use of the context, but also effectively addresses long-term dependencies. In our approach, the DST of dialogue tracking state is improved, and our DST can identify multiple slotted key-value pairs involved in the discourse, which eliminates the need for manual tagging and thus greatly saves manpower.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.268-276
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2015
A ship's sailing route or plan is determined by the master as the decision maker of the vessel, and depends on the characteristics of the navigational environment and the conditions of the ship. The trajectory, which appears as a result of the ship's navigation, is monitored and stored by a Vessel Traffic Service center, and is used for an analysis of the ship's navigational pattern and risk assessment within a particular area. However, such an analysis is performed in the same manner, despite the different navigational environments between coastal areas and the harbor limits. The navigational environment within the harbor limits changes rapidly owing to construction of the port facilities, dredging operations, and so on. In this study, a support vector machine was used for processing and modeling the trajectory data. A K-fold cross-validation and a grid search were used for selecting the optimal parameters. A complicated traffic route similar to the circumstances of the harbor limits was constructed for a validation of the model. A group of vessels was composed, each vessel of which was given various speed and course changes along a specified route. As a result of the machine learning, the optimal route and voyage data model were obtained. Finally, the model was presented to Vessel Traffic Service operators to detect any anomalous vessel behaviors. Using the proposed data modeling method, we intend to support the decision-making of Vessel Traffic Service operators in terms of navigational patterns and their characteristics.
Purpose. This study was purposed to seek for a way to enhance the self-efficacy of students in dental hygiene department at deciding their careers by analyzing the relationship between the self-efficacy and the major satisfaction. Methods. The investigator conducted a survey targeting 253 students attending on dental hygiene departments in two 3-year-graduate colleges and 1 university located in Busan from May 1st to May 30th, 2013. The used research instruments were the major satisfaction questionnaire and the Career Decision-Making Self-Efficacy Scale Short Form(CDMSES-SF). The survey was conducted in self-administered questionnaire. The data was analyzed with SPSS (ver 12.0) and also conducted t-test, ANOVA and multi-regression analysis. Results. It was found that self-efficacy level of students in dental hygiene department was $3.22{\pm}0.38$ point, and their major satisfaction level was $3.27{\pm}0.47$ point. The factors enhancing the self-efficacy of students in dental hygiene department at deciding their careers were identified as the curriculum satisfaction, the relationship satisfaction, and the recognition satisfaction. It was identified that more these elements were increased, the higher the self-efficacy level was enhanced. Conclusions. In order to enhance the self-efficacy of students in dental hygiene department at deciding their careers, it is considered that the curriculum should be organized carefully under reasonable plan, and there should be more active communication between professors and students as well as students each other. Besides there needs some educational programs to inspire the pride and sense of duty for the dental hygiene department.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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