Intelligent remote learning system is a system that incorporate communication technology and others : a database engine, an intelligent tutorial system. Learners can study by themselves through the intelligent tutorial system. The existence of a communication, database and artificial intelligence enhance the capability of IRLS. According to Parsaye, an intelligent databases should have the following features : 1) Knowledge discovery. 2) Data integrity and quality control. 3) Hypermedia management. 4) Data presentation and display. 5) Decision support and scenario analysis. 6) Data format management. 7) Intelligent system design tools. I hope that this research of framework for IRLS paves for the future research. As mentioned in the above, the future work will include an intelligent database, self-learning mechanism using neural network.
In this work, we propose a new framework of robot control for a variety of applications to our unstructured everyday environments. Programming robots can be a very time-consuming process and seems almost impossible for ordinary end users. To cope with this, this work is to provide a software framework for building robot application programs automatically, where we have robots learn how to accomplish a commanded task from the object. An integrated sensing and computing tag is embedded into every single object in the environment. In the robot controller, only the basic software libraries for low-level robot motion control are provided from the robot manufacturer. The main contributions of this work is to develop a server platform that we call Omniscient Server that generates the application programs and send them to the robot controller through the network. The object-related information from the object server merges into robot control software to generate a detailed application program based on the task commands from the human. We have built a test bed and demonstrated that a robot can perform a common household task within the proposed framework.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.4
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pp.259-265
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2020
The study aims to define the career competency of HRD practitioners based on an intelligent career framework. This intelligent career framework has been described as having been achieved by the accumulation of career capital through the three ways of knowing, including knowing why, knowing how, and knowing with whom. The data were collected from the interviews with 15 HRD practitioners. Semi-structured interviews were used to collect data from the HRD practitioners. For the orientation about the interview, the researcher explained the importance of gathering data about the personal experiences of the respondents on their work and career. After that explanation, the researcher asked several questions based on the pre-structured interview guide. The data collected were qualitatively analyzed on the basis of the intelligent career framework. Based on the analysis of the interviews, the subcategories of each way of knowing competency were identified. For the knowing why, identity, credibility, and career clarity were identified. The subcategories of knowing how are remaining updates, hard skills, and soft skills, while the subcategories of knowing with whom are personal networking and professional networking. The interdependency among the three career competencies was found. The findings provide theoretical implications of applying an intelligent career framework.
In network human-robot interaction, human can access services of a robot system through the network The communication is done by interacting with the distributed sensors via voice, gestures or by using user network access device such as computer, PDA. The service organization and exploration is very important for this distributed system. In this paper we propose a new agent-based framework to integrate partners of this distributed system together and help users to explore the service effectively without complicated configuration. Our system consists of several robots. users and distributed sensors. These partners are connected in a decentralized but centralized control system using agent-based technology. Several experiments are conducted successfully using our framework The experiments show that this framework is good in term of increasing the availability of the system, reducing the time users and robots needs to connect to the network at the same time. The framework also provides some coordination methods for the human robot interaction system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.785-788
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1993
This paper presents the prototype framework for automated integration of CMOS current-mode fuzzy logic circuits using an intelligent module approach. The library of modules representing the standard fuzzy logic operators was built. These modules were finally used to synthesized sophisticated fuzzy logic units. Fuzzy unit designs were made based upon the results of a newel methodology of the current mirror-based fuzzy logic function synthesis. This methodology is actually incorporated into the presented framework. As an example, the membership function unit was synthesized, simulated, and the final layout was generated using the presented framework. Finally, the fuzzy logic controller unit (FLC) was generated using the proposed framework. Simulation as well as measurement results show unquestionable advantages of the proposed fuzzy logic function integration system over the classical design methodology with respect to the area, relative error and performance.
In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user′s information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.
Kim, Mun-Churl;Lim, Jeong-Yeon;Kang, Kyeong-Ok;Kim, Jin-Woong
ETRI Journal
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v.26
no.2
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pp.136-148
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2004
It is expected that an intelligent broadcasting service (IBS) will be able to provide broadcast programs based on user preference and program-associated information (metadata) in order to assist users in easy navigation of the program content being broadcast. In this way, users will be able to access program content anytime, anywhere, and in the manner they wish. This type of IBS will be a basis for future broadcasting services such as customized broadcasting or personal casting. In this paper, we introduce an agent-based multimedia broadcasting framework using the Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) and MPEG-7 technologies within MPEG-21. We use a FIPA implementation called FIPA open source as a platform for exchanging user preferences and program information as FIPA messages between a server and its clients. The user preference is modeled as the User Preference description scheme in MPEG-7 multimedia description schemes. We discuss a framework structure and implementation for the IBS.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.370-374
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2022
Construction is a labor-intensive industry that heavily relies on skilled construction workers. However, the aging of the workforce is rapidly growing, and the shortage of skilled workers is intensifying. The application of construction robotics technology can solve the problem of workforce shortage and guarantee construction productivity, safety, and quality improvement. This study presents a framework of the functional analysis for construction processes and work tasks that classifies and analyzes processes and work tasks for construction robotics design. The framework presents the functional analysis process, which analyzes workers' attributes and identifies functions of construction robotics.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.480-483
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2003
We propose a new framework that aims at multi-purpose image recognition, a difficult task for the conventional rule-based systems. This framework is farmed based on the idea of computer-based learning algorithm. In this research, we introduce the new functions of an additional learning and a knowledge reconstruction on the Fuzzy Inference Neural Network (FINN) (1) to enable the system to accommodate new objects and enhance the accuracy as necessary. We examine the capability of the proposed framework using two examples. The first one is the capital letter recognition task from UCI machine learning repository to estimate the effectiveness of the framework itself, Even though the whole training data was not given in advance, the proposed framework operated with a small loss of accuracy by introducing functions of the additional learning and the knowledge reconstruction. The other is the scenery image recognition. We confirmed that the proposed framework could recognize images with high accuracy and accommodate new object recursively.
Smart space is a technology that supports humans by interacting with the surrounding environment. Smart space has a built-in dynamic intelligent environment. This paper proposes a framework that provides user-customized dynamic intelligent environments in smart spaces. In the existing research that provides user-customized intelligent services, users' interests are only explicitly analyzed, and smart spaces are not considered. Implicit interest analysis can suggest a service that may be of interest to users rather than explicit interest analysis, but it requires higher performance than explicit interest analysis. Smart spaces can obtain useful information by interacting with information in the space. The framework proposed in the study uses a proximity-based social network of things to fit into a smart space. In addition, the implicit interest analysis provides intelligent information for smart spaces using the social media information and spatial information objects. In addition, we propose a method to prevent performance degradation while maintaining accuracy in consideration of the characteristics of the smart space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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