Multi-culturalization in our society may be the cause of many problems, but if appropriately dealt with, diversity brought on by multi-culturalization could resolve chronic abuses in education and create a new culture, thereby contributing greatly to national development. The purpose of this study was to examine the current research on multi-cultural education and to provide a normative orientation to multi-cultural education. The literature research was conducted between March 2008 and September 2009. The followings are the findings of this study. First, the results reveal that the appropriate target of a multi-cultural society should not be assimilation, but rather, multi-culturalism. Multi-culturalism has greater adaptability, and the key lies in its respect for human rights, its strengthening of multi-cultural capacity, and its consideration for the minority by moving toward corporate multi-culturalism that aims for equality in results. Second, the first form of multi-cultural education emphasizes neutrality and argues that it is the best way to respect different cultures. This form of multi-cultural education emphasizes neutrality toward "sameness." In this context, sameness means equality of the rights of human beings. The other form of multi-cultural education emphasizes diversity and argues that it is the best way to respect different cultures. It focuses on the recognition of particularity. But it reveals its shortcomings when it excludes interaction not only between an individual and the culture, but also between the insider and outsider of the culture and its social institutions. Thus, multi-cultural education for mutual understanding is suggested. Third, it has been found that pure homogeneous nationalism must be destroyed, but nationalism needs to transform itself rather than be abolished in a globalized and multi-cultural society. Moreover, on behalf of pursuing open nationalism, the self-transformation of nationalism is advisable, in order to for it to overcome its antagonistic and exclusive nature.
Multi-sensor data fusion techniques combine evidences from multiple sensors in order to get more accurate and efficient meaningful information through several process levels that may not be possible from a single sensor alone. One of the most important parts in the data fusion system is the identification fusion, and it can be categorized into physical models, parametric classification and cognitive-based models, and parametric classification technique is usually used in multi-sensor data fusion system by its characteristic. In this paper, we propose a novel heuristic identification fusion method in which we adopt desirable properties from not only parametric classification technique but also cognitive-based models in order to meet the realtime processing requirements.
This paper presents a multi-agent system for intelligent recommendation of travel plans to users. The goal of the system is to provide alternative and preferable travel plans to users when the availability of tickets is low such as in vacations, holidays, weekends, or peak seasons. The multiple agents in the system search for available alternatives for a target travel in collaboration with other agents and recommend best alternatives by analyzing them using a multi-criteria decision-making model. A prototype online travel support system was constructed and a simulation experiment was performed for evaluation and comparison with different travel planning strategies.
This paper describes Data Acquisition & Analysis System(DAS) for analysis of the multi-function radar. There are various information - beam probing data, clutter map data, plot data, target tracking data, RT tracking data, radar signal processing data, interface data - this device saves. The most important thing of data analysis is that a researcher gets a view of the whole data. The DAS intergrates with all of the data and provides overall information on the time matters occur. This is very useful advantage for approaching the matter easily. System algorithms of multi-function radar are improved by using this advantage. As a result of, range blank region have fallen about 72% and it is able to keep track in jammer environment.
The purpose of this paper is to propose the HMM (hidden markov model) based on multi-observation sequence for the isolated word recognition. The proosed model generates the codebook of MSVQ by dividing each word into several sections followed by dividing training data into several sections. Then, we are to obtain the sequential value of multi-observation per each section by weighting the vectors of distance form lower values to higher ones. Thereafter, this the sequential with high probability value while in recognition. 146 DDD area names are selected as the vocabularies for the target recognition, and 10LPC cepstrum coefficients are used as the feature parameters. Besides the speech recognition experiments by way of the proposed model, for the comparison with it, the experiments by DP, MSVQ, and genral HMM are made with the same data under the same condition. The experiment results have shown that HMM based on multi-observation sequence proposed in this paper is proved superior to any other methods such as the ones using DP, MSVQ and general HMM models in recognition rate and time.
Various methods have been proposed to overcome the problem of speech recognition in the noisy conditions. Among them, the model compensation methods like the parallel model combination (PMC) and Jacobian adaptation (JA) have been found to perform efficiently. The JA is quite effective when we have hidden Markov models (HMMs) already trained in a similar condition as the target environment. In a previous work, we have proposed an improved method for the JA to make it more robust against the changing environments in recognition. In this paper, we further improved its performance by compensating the delta-mean vectors and covariance matrices of the HMM and investigated its feasibility in the multi-model structure for the noisy speech recognition. From the experimental results, we could find that the proposed improved the robustness of the JA and the multi-model approach could be a viable solution in the noisy speech recognition.
In multi-mobile robot environment, path planning and collision avoidance are important issue to perform a given task collaboratively and cooperatively. The proposed approach is based on a potential field method and fuzzy logic system. For a global path planner, potential field method is employed to select proper path of a corresponding robot and fuzzy logic system is utilized to avoid collisions with static or dynamic obstacles around the robot. This process is continued until the corresponding target of each robot is reached. To test this method, several simulation-based experimental results are given. The results show that the path planning and collision avoidance strategies are effective and useful for multi-mobile robot systems.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.848-857
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2021
This paper proposes an efficient approach based on a machine learning technique to predict the local stresses on mooring chain links. Three-link and multi-link finite element analyses were conducted for a target chain link of D107 with steel grade R4; 24,000 and 8000 analyses were performed, respectively. Two serial Artificial Neural Network (ANN) models based on a deep multi-layer perceptron technique were developed. The first ANN model corresponds to multi-link analyses, where the input neurons were the tension force and angle and the output neurons were the interlink angles. The second ANN model corresponds to the three-link analyses with the input neurons of the tension force, interlink angle, and the local stress positions, and the output neurons of the local stress. The predicted local stresses for the untrained cases were reliable compared to the numerical simulation results.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.69-78
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2022
In this paper, we propose the new technique adopting power control to MIMO(multi-input multi-output)-OFDMA(orthogonal frequency division multiplexing Access) system with multi-beamformer. The proposed power controlling algorithm for MIMO-OFDMA allocates the transmitting power of each subcarrier based on the CSI(channel state information) and the interference signal. CSI is feedback from base station to mobile station to decide the transmitting power of each subcarrier. Through the proposed technique, we can control iteratively the transmitting power and update the weight of beamformer simultaneously. Therefore, the SNIR of each subcarrier become to converge the target SNIR and the beam is formed toward the desired direction. And the performance of MIMO-OFDMA system with the proposed approach is very improved. The improvement in bit error rate is investigated through computer simulation of a MIMO-OFDMA system with the proposed approach.
The HANARO, multi-purpose research reactor, 30 MWth open-tank-in- pool type, is under normal operation since it reached the initial critical in February 1995. The HANARO is planning to produce a fission moly-99 of radio isotopes, a mother nuclide of Tc-99m, a medical isotope and is under developing a target handling tool for loading and unloading it in a circular flow tube (OR-5). A guide tube is extended from the reactor core to the top of the reactor chimney for easily un/loading a target under the reactor normal operation. But active coolant through the core can be quickly raised up to the top of the chimney through the guide tube by jet flow. This paper is described an analytical analysis to calculate the hole size of a orifice inserted in the circular irradiation hole and to study the flow characteristics through the guide tube under reactor normal operation and loading the target. As results, the results show that the hole size of orifice was 31 mm of the inner diameter to suppress the guide tube jet flow and the coolant safely cooled the target of fission moly after inserting the orifice to the flow tube.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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