The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.155-159
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2022
After artificial intelligence was trained with the data on the concentration of essential mineral elements in hair, the age was predicted by the concentration of mineral elements in the hair of the subject, and the result was compared with the actual age of the subject, and the correlation was investigated. The total number of hair data was 296, of which 2/3 were used for AI learning and 1/3 was used as the subject data. There was a correlation of 0. 678 between the actual age of the young subjects under the age of 25 and the age predicted by the AI. There was almost no correlation in the middle-aged subjects group, and there was a weak correlation of 0.522 in the elderly subject group. In order to secure the usefulness of artificial intelligence using hair mineral element concentration data, it is necessary to provide a larger number of data to the artificial intelligence.
The purpose of this study is to provide a meaningful thought to professionals and administrators of Korea working for Consumer General Education development at their Universities. Also, tips for organizing and meaning Consumer General Education Curriculum effectively are provided. Finally, the study suggests essential elements to improve qualities of Consumer General Education in Korea Universities. This study's method are content analysis through web site and survey. The subjects of this survey were 257 students. The data were collected by qusetionaires developed by researcher and analyzed by frequencies, correlation Analysis, One Way Anova, Duncan Test, Factor Analysis, Multiple Regression Analysis. The major findings were as follows: University students's satisfaction level about General Education was low and the needs level about Consumer General Education was high. And the education service quality showed factors to be administrative service element, professor service element, classroom environment element, communication element. And Multiple Regression Analysis on each of the education service quality factors had been significant effects for find out the differences in the degree of satisfaction.
The purpose of this study is to provide a meaningful thought to professionals and administrators of Korea working for Consumer General Education development at their Universities. Also, tips for organizing and meaning Consumer General Education Curriculum effectively are provided. Finally, the study suggests essential elements to improve qualities of Consumer General Education in Korea Universities. This study's method are content analysis through web site and survey. The subjects of this survey were 257 students. The data were collected by questionnaire developed by researcher and analyzed by frequencies, correlation Analysis, One Way Anova, Duncan Test, Factor Analysis, Multiple Regression Analysis. The major findings were as follows: University students's satisfaction level about General Education was low and the needs level about Consumer General Education was high. And the education service quality showed factors to be administrative service element, professor service element, classroom environment element, communication element. And Multiple Regression Analysis on each of the education service quality factors had been significant effects for find out the differences in the degree of satisfaction.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.2
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pp.335-342
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2020
ESS(Environmental Stress Screening) is an important production process to remove 'latent defects' introduced in the production of products. Recently, ESS is included in QAR(Quality Assurance Report) as an essential quality assurance requirement for products in the defense business. However, depending on the author of the QAR or the classification of the weapon system, it is often identified that the content and form are different or important elements are omitted. Therefore, this paper proposes a MIL-HDBK-344A based quantitative ESS requirement standard to secure the consistency and completeness of QAR. and to make easier to calculate PE(Precipitation Efficiency), which is an indicator for identifying the latent defects elimination effect.
Confocal Imaging System is an essential machine for a wide range of inspection wafer. For concurrent and fast acquiring the image data of four channels, the new image acquisition system used the protocol of camera-link standard with the full mode of configuration in interconnection with a frame grabber integrated in a computer, which is popularly used for many cameras, so the programming environment of image processing is optional such as Visual C++, Matlab. In addition, many conventional methods were coordinately used for contribution to build the high quality of images for precise processing analog signals of PhotoMutiplier Tubes(PMTs), accurate control of scanning device, sensitivity of PMTs, and laser source. The prototype of new image acquisition system, could meet the goal of development, it is used in LSCM for high content screening to investigation the processes of elements of living specimens at the same time by simultaneous grab image data on 4 PMTs channels.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.125-131
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2021
Detecting fraudulent insurance claims is difficult due to small and unbalanced data. Some research has been carried out to better cope with various types of fraudulent claims. Nowadays, technology for detecting fraudulent insurance claims has been increasingly utilized in insurance and technology fields, thanks to the use of artificial intelligence (AI) methods in addition to traditional statistical detection and rule-based methods. This study obtained meaningful results for a fraudulent insurance claim detection model based on machine learning (ML) and deep learning (DL) technologies, using fraudulent insurance claim data from previous research. In our search for a method to enhance the detection of fraudulent insurance claims, we investigated the reinforcement learning (RL) method. We examined how we could apply the RL method to the detection of fraudulent insurance claims. There are limited previous cases of applying the RL method. Thus, we first had to define the RL essential elements based on previous research on detecting anomalies. We applied the deep Q-network (DQN) and double deep Q-network (DDQN) in the learning fraudulent insurance claim detection model. By doing so, we confirmed that our model demonstrated better performance than previous machine learning models.
Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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2017.05a
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pp.159-159
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2017
Ti-6Al-4V alloy have been used for dental implant because of its excellent biocompatibility, corrosion resistance, and mechanical properties. However, the integration of such implant in bone was not in good condition to achieve improved osseointergraiton. For solving this problem, calcium phosphate (CaP) has been applied as coating materials on Ti alloy implants for hard tissue applications because its chemical similarity to the inorganic component of human bone, capability of conducting bone formation and strong affinity to the surrounding bone tissue. Various metallic elements are known to play an important role in the bone formation and also affect bone mineral characteristics. Especially, Zn is essential for the growth of the human and Zn coating has a major impact on the improvement of corrosion resistance. Plasma electrolytic oxidation (PEO) is a promising technology to produce porous and firmly adherent inorganic Zn containing TiO2(Zn-TiO2)coatings on Ti surface, and the a mount of Zn introduced in to the coatings can be optimized by altering the electrolyte composition. In this study, effect of Zn content on the corrosion behavior of Ti-6Al-4V alloy after plasma electrolytic oxidation were studied by SEM, EDS, XRD, AC impedance, and potentiodynamic polarization test. The potentiodynamic polarization and AC impedance tests for corrosion behaviors were carried out in 0.9% NaCl solution at similar body temperature using a potentiostat with a scan rate of 1.67 mV/s and potential range from -1500 mV to +2000 mV. Also, AC impedance was performed at frequencies ranging from 10 MHz to 100 kHz for corrosion resistance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.4
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pp.407-415
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2019
Hearing - impaired children who have difficulty hearing and hearing go through pronunciation training. The purpose of this study is to provide the pronunciation training system based on digital contents that can be used for repeated hearing training while maintaining interest in hearing - impaired children. For this purpose, we conducted an interview survey for users and experts. Based on the results, we developed a digital content based pronunciation training system. Finally, to verify the effect of the digital service implemented, the user test was conducted for the hearing - impaired children. As a result of the interview, repeated training and interest factors were found to be essential factors affecting pronunciation training. In implementing digital services, we have used fairy tales and a variety of interactive elements to derive children's interests and designed a user flow that can train multiple words and sentences for effective repetition training. As a result of the test, this digital content was evaluated positively.
The development of AI technology has brought about a big change in our lives. As AI's influence grows from life to society to the economy, the importance of education on AI and data is also growing. In particular, the OECD Education Research Report and various domestic information and curriculum studies address data literacy and present it as an essential competency. Looking at domestic and international studies, one can see that the definition of data literacy differs in its specific content and scope from researchers to researchers. Thus, the definition of major research related to data literacy was analyzed from various angles and derived from various angles. In key studies, Word2vec natural language processing methods, along with word frequency analysis used to define data literacy, are used to analyze semantic similarities and nominate them based on content elements of curriculum research to derive the definition of 'understanding and using data to process information'. Based on the definition of data literacy derived from this study, we hope that the contents will be revised and supplemented, and more research will be conducted to provide a good foundation for educational research that develops students' future capabilities.
In the current epoch of educational technology (EdTech), the realization of a personalized learning system has become increasingly important. This is due to the growing diversity of today's learners in terms of backgrounds, learning styles, and abilities. Traditional educational methods that deliver the same content to all learners often fail to take this diversity into account. This paper identifies models that comprehensively analyze learners' characteristics, interests, and learning histories to meet the growing demand for learner-centered education. Based on these models, we have designed a personalized learning system. This system is structured to support autonomous learning tailored to the learner's current level and goals by identifying strengths and weaknesses based on the learner's learning history. In addition, the system is designed to extend necessary learning elements without changing its architecture. Through this research, we can identify the essential foundations for constructing a user-tailored learning system and effectively develop a system architecture to support personalized learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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