Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.614-617
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2022
인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.
The purpose of this study is to investigate the impact of project learning using chatbots on artificial intelligence literacy. The subjects of the study were a total of 41 students from 1st to 3rd grade of general high school in Gyeonggi-do. Classes were held after school for a total of 6 hours, and the contents of the classes consisted of the concept and characteristics of artificial intelligence, the concept and expression of knowledge, OBT application for Kakao i open builder, guidance on how to create chatbots, and chatbot production practice. As a result of the pre- and post-test of the experimental group, the quantitative value of artificial intelligence literacy increased in all three grades. In the case of second-year students who set up a comparison group, when compared with the results of the comparison group, there was a significant positive effect on the AI literacy result, and female students were found to be more effective than male students.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.881-883
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2022
고객사에 납품하는 웨이퍼의 안정적인 공급을 위한 웨이퍼 엣지의 결함 검출 장비다. 본 연구에서는 OpenCV와 임베디드 시스템, 머신러닝, 전자 회로 그리고 센서/카메라 기술을 핵심 기술로 R&D 한다. 고객사에서 불량 웨이퍼 발생에 대응하기 위한 장비의 데이터를 생산하여 고객과의 신뢰도 향상 및 유지를 할 수 있다. 그리고 결함이 특정 공정 지점에서 발생하는지 탐색할 수 있다.
Song, Keun Yong;Kim, Seong Ho;Kim, Yoon Ho;Lee, Choong Ho
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.394-396
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2022
After COVID-19, hybrid stores operated as unmanned stores at specific times have spread, and theft crimes against these stores have also increased. In this paper, we propose an intelligent crime prevention system that fully utilizes existing shop devices to identify and respond to crimes occurring during the late night hours of unmanned shops in real time.
In this paper a space search technique is used to detect and locate the faults of the circuit interconnections. The circuit interconnections are represented by the tree structure and the tree space is searched to detect and locate the open faults of the circuit interconnections. The breadth search is used to detect the open faults and reduce the space size. The depth search is used to locate the open faults.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.102-108
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2019
Big data was associated with three key concepts, volume, variety, and velocity. Securities and investment services produce and store a large data of text/numbers. They have also the most data per company on the average in the US. Gartner found that the demand for big data in finance was 25%, which was the highest. Therefore securities and investment companies produce the largest data such as text/numbers, and have the highest demand. And insurance companies and credit card companies are using big data more actively than banking companies in Korea. Researches on the use of big data in securities and investment companies have been found to be insignificant. We surveyed 22 major securities and investment companies in Korea for activating big data. We can see they actively use AI for investment recommend. As for big data of securities and investment companies, we studied open API. Of the major 22 securities and investment companies, only six securities and investment companies are offering open APIs. The user OS is 100% Windows, and the language used is mainly VB, C#, MFC, and Excel provided by Windows. There is a difficulty in real-time analysis and decision making since developers cannot receive data directly using Hadoop, the big data platform. Development manuals are mainly provided on the Web, and only three companies provide as files. The development documentation for the file format is more convenient than web type. In order to activate big data in the securities and investment fields, we found that they should support Linux, and Java, Python, easy-to-view development manuals, videos such as YouTube.
Ali, A.K.A.;AI-Haidary, A.;Alshaikh, M.A.;Gamil, M.H.;Hayes, E.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.13
no.3
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pp.277-286
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2000
A total of 21,441 milking records of biweekly test-days were collected from six dairy farms of Almarai company, Saudi Arabia to determine the effect of days open on lactation curve and milk production during the period of 1991 to 1996. These records included cows calved in two seasons: winter, for cows calved from October to March and summer, for cows calved from April to September. Season of calving did not have a significant effect on the last biweekly points of the curve, and this is due to the effect of the evaporative cooling system. Days open had a marked effect on milk production. The difference in milk yield between cows with days open <60 days and days open >150 days was 1,021 liter. Moreover, the difference in milk yield at early lactation decreased from 1,021 to 829 liter as the days open increased from 75 to 125, due to the decrease in the effect of conception on milk production with advancing lactation. These data also showed that the middle part of the curve (105-255) was the least affected part by the variation in days open because the pregnancy effect become more obvious after five months of conception. These data showed that the dairy cattle produce more than 70% of the milk yield during the first 250 days of the lactation curve.
This study was conducted to evaluate animal welfare approved farms in three housing systems (open, windowless, and free-range). The survey was conducted in 25 animal welfare approved farms, and 10 farms were surveyed for distribution status. The main breed in all animal welfare approved farms of laying hens was Hy-Line Brown variety. In the case of open house, laying hens were bred in traditional and panel houses simultaneously; however, the ratio of panel house was 58.3%, which was higher than that of the traditional house. All the windowless houses were made of panels and more than 15,000 laying hens were housed in a single windowless house. In the case of free-range house, it was maintained on a small scale of less than 12,000 birds. Fifty-six percent of the surveyed farms were breeding at $7{\sim}8birds/m^2$. In terms of male and female ratios, most farms maintained 1 male:15 females, but there was a farmhouse that switched 17 or 20 females to 1 male. The daily dietary allowance was 110~170 g, and 32% of the surveyed farms provided feed of more than 150 g/day, which showed that forage feed was important. The age of at the first egg was 123 days, 122 days, and 120 days, and the peak percent was 91.8%, 94.9%, and 86.5% in open, windowless and free-range houses, respectively. The average egg production rate was 74.0%, 84.6%, and 72.7% in open, windowless, and free-range houses respectively, thus, there was no correlation between feed intake and hen-housed eggs. Distribution of welfare certified eggs was mainly a direct deal with the consumer or through contract production. The ratio of direct transactions between large-scale marts and eco-friendly specialty stores of welfare approved eggs was higher than that of conventional eggs. The rate of contract sales of eggs in both the barn and free-range systems was high, and the percentage of courier sales farms was also high. Excluding courier services, price of eggs in the barn system rose to more than 30 won/egg in the second half of 2017 (after AI). Price of eggs in the free-range system rose to more than 50 won/egg in the second half of 2017 (after AI). In the case of courier sales, the same price of 500 won was maintained before and after AI. In conclusion, the results of this study can be used as basic data for improving the animal welfare certification system for laying hens in Korea.
How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.
In real educational field, there are cases that concrete problematic situations are introduced after abstract concepts are taught on the contrary to process that abstract from concrete contexts. In other words, there are cases that abstract knowledge has to be concreted. Freudenthal expresses this situation to antidogmatical inversion and indicates negative opinion. However, it is open to doubt that every class situation can proceed to abstract that begins from concrete situations or concrete materials. This study has done a comparative analysis in difference of mathematical thinking between a process that builds abstract context after being abstracted from concrete materials and that concretes abstract concepts to concrete situations and attempts to examine educational implication. For this, this study analyzed the mathematical thinking in the abstract process of concrete materials by manipulating AiC analysis tools. Based on the AiC analysis tools, this study analyzed mathematical thinking in the concrete process of abstract concept by using the way this researcher came up with. This study results that these two processes have opposite learning flow each other and significant mathematical thinking can be induced from concrete process of abstract knowledge as well as abstraction of concrete materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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