Ibrahim Alrashide;Hussain Alkhalifah;Abdul-Aziz Al-Momen;Ibrahim Alali;Ghazy Alshaikh;Atta-ur Rahman;Ashraf Saadeldeen;Khalid Aloup
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.12
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pp.225-234
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2023
In this era of information and communication technology (ICT), tremendous improvements have been witnessed in our daily lives. The impact of these technologies is subjective and negative or positive. For instance, ICT has brought a lot of ease and versatility in our lifestyles, on the other hand, its excessive use brings around issues related to physical and mental health etc. In this study, we are bridging these both aspects by proposing the idea of AI based mental healthcare (AIMS). In this regard, we aim to provide a platform where the patient can register to the system and take consultancy by providing their assessment by means of a chatbot. The chatbot will send the gathered information to the machine learning block. The machine learning model is already trained and predicts whether the patient needs a treatment by classifying him/her based on the assessment. This information is provided to the mental health practitioner (doctor, psychologist, psychiatrist, or therapist) as clinical decision support. Eventually, the practitioner will provide his/her suggestions to the patient via the proposed system. Additionally, the proposed system prioritizes care, support, privacy, and patient autonomy, all while using a friendly chatbot interface. By using technology like natural language processing and machine learning, the system can predict a patient's condition and recommend the right professional for further help, including in-person appointments if necessary. This not only raises awareness about mental health but also makes it easier for patients to start therapy.
Companies' interest in developing AI-based intelligent new products is increasing. Recently, the main concern of companies is to innovate customer experience and create new values by developing new products through the effective use of Artificial intelligence technology. However, due to the nature of products based on radical technologies such as artificial intelligence, intelligent products differ from existing products and development methods, so it is clear that there is a limitation to applying the existing development methodology as it is. This study proposes a new research method based on KANO-TOPSIS for the successful development of AI-based intelligent new products by using car voice assistants as an example. Using the KANO model, select and evaluate functions that customers think are necessary for new products, and use the TOPSIS method to derives priorities by finding the importance of functions that customers need. For the analysis, major categories such as vehicle condition check and function control elements, driving-related elements, characteristics of voice assistant itself, infotainment elements, and daily life support elements were selected and customer demand attributes were subdivided. As a result of the analysis, high recognition accuracy should be considered as a top priority in the development of car voice assistants. Infotainment elements that provide customized content based on driver's biometric information and usage habits showed lower priorities than expected, while functions related to driver safety such as vehicle condition notification, driving assistance, and security, also showed as the functions that should be developed preferentially. This study is meaningful in that it presented a new product development methodology suitable for the characteristics of AI-based intelligent new products with innovative characteristics through an excellent model combining KANO and TOPSIS.
Lee, Yang Ji;Kim, Duck Young;Hwang, Min Soon;Cheong, Young Soo
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.18
no.4
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pp.250-257
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2013
This paper introduces a failure analysis procedure that underpins real-time fault prognosis. In the previous study, we developed a systematic eventization procedure which makes it possible to reduce the original data size into a manageable one in the form of event logs and eventually to extract failure patterns efficiently from the reduced data. Failure patterns are then extracted in the form of event sequences by sequence-mining algorithms, (e.g. FP-Tree algorithm). Extracted patterns are stored in a failure pattern library, and eventually, we use the stored failure pattern information to predict potential failures. The two practical case studies (marine diesel engine and SIRIUS-II car engine) provide empirical support for the performance of the proposed failure analysis procedure. This procedure can be easily extended for wide application fields of failure analysis such as vehicle and machine diagnostics. Furthermore, it can be applied to human health monitoring & prognosis, so that human body signals could be efficiently analyzed.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2015.08a
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pp.77.1-77.1
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2015
The Center for Advanced Meta-Materials (CAMM) was launched in 2014 as a center for Global Frontier Projects supported by the Ministry of Science, ICT and Future Planning. The center is geared towards developing core technologies in controlling wave energies by incorporating creative artificial structures of sub-wavelength sizes. Furthermore, the center not only investigates novel meta-materials and devices but also builds new design, fabrication and application platforms in order to realize these technologies. The center will create new markets in various industries such as national defense, housing and medical care. In order to accomplish its goals, CAMM is composed of three major divisions: the fabrication/characterization technologies and application division, the advanced metamaterials for electromagnetic wave division and the advanced metamaterials for mechanical wave division. The center will concentrate its efforts in bringing innovations to conventional technologies in sectors such as machinery, ICT, energy and biomedical technology by adopting the use of advanced metamaterial systems. In this talk, we will introduce principles of advanced wave control and describe some advanced metamaterials which can provide new solutions for various social problems in future.
Increased data volume in the ICT area has increased the importance of forecasting accuracy for internet traffic. Forecasting results may have paper plans for traffic management and control. In this paper, we propose combined forecasts based on several time series models such as Seasonal ARIMA and Taylor's adjusted Holt-Winters and Fractional ARIMA(FARIMA). In combined forecasting methods, we use simple-combined method, MSE based method (Armstrong, 2001), Ordinary Least Squares (OLS) method and Equality Restricted Least Squares (ERLS) method. The results show that the Seasonal ARIMA model outperforms in 3 hours ahead forecasts and that combined forecasts outperform in longer periods.
Lim, Ye Seul;La, Phu Hien;Park, Jong Soo;Lee, Mi Hee;Pyeon, Mu Wook;Kim, Jee-In
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.6
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pp.605-614
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2015
Drone imaging, which is more cost-effective and controllable compared to airborne LiDAR, requires a low-cost camera and is used for capturing color images. From the overlapped color images, we produced two high-resolution digital surface models over different test areas. After segmentation, we performed tree identification according to the method proposed by , and computed the tree height and the canopy crown size. Compared with the field measurements, the computed results for the tree height in test area 1 (coniferous trees) were found to be accurate, while the results in test area 2 (deciduous coniferous trees) were found to be underestimated. The RMSE of the tree height was 0.84 m, and the width of the canopy crown was 1.51 m in test area 1. Further, the RMSE of the tree height was 2.45 m, and the width of the canopy crown was 1.53 m in test area 2. The experiment results validated the use of drone images for the extraction of a tree structure.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.2
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pp.438-444
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2005
In Korea, the situation to use a Information Communication Technology(In) was rapidly developed that the subscriber using CDMA mobile phone are about 3,601 ten thousand and the subscriber of very high-speed service for Internet using ADSL etc., are about 1,161 ten thousand, the base June, 2004. However, nevertheless the development of In and more rapid increase of subscriber, a farming, finishing villages and an islands are being exist a sharp difference of digital divide compare with a big city because of geometrical, economical reasons. In this paper, to put empasis in an Islands that the alienation class of Information are many exist, relatively small opportunity of information access because of geometrical, economical reasons, 1 search a ICT for Information Communication Network and propose a plan for Solution of Digital Divide of an Islands.
This paper examines career self-help advice in light of its influence on white-collar job searching in the US. After a brief overview of the white-collar labor market changes in the past few decades and the rise of the career self-help industry in America, it focuses on career self-help advice concerning a resume and networking that involves the use of information communication technology (ICT) through the review of career self-help manuals and other related literature. Finally, it looks at some of its major limits, especially the problem of presenting job searching in terms of individual efforts without regard to its structural aspects and its implications - individual responsibility for job searching and its outcomes - along with a suggestion for the type of help that can be offered to job seekers.
Construction projects have experienced many failures due to incomplete production environments. Thus, the purpose of this study is to use ICT resources leased during the construction period at the construction site and to introduce the Mobile Cloud Computing Service, which utilizes Cloud Computing Service and mobile devices such as smart phones, tablet PCs, and notebooks instead of physically wired communication networks. The characteristics of Mobile Cloud, such as rapid accuracy, shared collaboration, and ubiquity, will affect the social network among various construction site participants. we conducted empirical research on the introduction of Mobile Cloud to promote information exchange and convergence among the participants and mutual trust, ultimately improving the project performance.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.13
no.3
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pp.291-302
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2009
The Educational situation of studying the effect of maximizing through Student's Self-directed demand varying educational environment on a Learner-Centered understanding of existing ICT deficiencies. But schools recognize computer skill learning as all of computer education contents. This study is established in an 'e-PBL environment' in use with 'Ulsan Cyber Home Study' on a learner-centered and design teaching method for an effective computer course. This study presents effective learner-centered teaching methods. It does this using the web environment 'Ulsan Cyber Home Study' and reconstructing each unit of the ICT textbook 'Our Living and Information'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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