Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.1
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pp.29-34
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2015
Brain-computer interface (BCI) is being studied for convenient life in various application fields. The purpose of this study is to investigate a changing electroencephalography (EEG) for precise motion of a robot or an artificial arm. Three subjects who participated in this experiment performed three-task: Grip, Move, Relax. Acquired EEG data was extracted feature data using two feature extraction algorithm (power spectrum analysis and multi-common spatial pattern). Support vector machine (SVM) were applied the extracted feature data for classification. The classification accuracy was the highest at Grip class of two subjects. The results of this research are expected to be useful for patients required prosthetic limb using EEG.
For browsing, searching, and manipulating video documents, an indexing technique to describe video contents is required. Until now, the indexing process is mostly carried out by specialists who manually assign a few keywords to the video contents and thereby this work becomes an expensive and time consuming task. Therefore, automatic classification of video content is necessary. We propose a fully automatic and computationally efficient method for analysis and summarization of spots news video for 5 spots news video such as soccer, golf, baseball, basketball and volleyball. First of all, spots news videos are classified as anchor-person Shots, and the other shots are classified as news reports shots. Shot classification is based on image preprocessing and color features of the anchor-person shots. We then use the dominant color of the field and motion features for analysis of sports shots, Finally, sports shots are classified into five genre type. We achieved an overall average classification accuracy of 75% on sports news videos with 241 scenes. Therefore, the proposed method can be further used to search news video for individual sports news and sports highlights.
Park, Soonwook;Jun, Hyeyoon;Kim, Yoonsoo;Lee, Soowon
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.1-9
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2021
Disaster alerts are text messages sent by government to people in the area in the event of a disaster. Since the number of disaster alerts has increased, the number of people who block disaster alerts is increasing as many unnecessary disaster alerts are being received. To solve this problem, this study proposes a deep learning model that automatically classifies disaster alerts by disaster type, and allows only necessary disaster alerts to be received according to the recipient. The proposed model embeds disaster alerts via KoBERT and classifies them by disaster type with LSTM. As a result of classifying disaster alerts using 3 combinations of parts of speech: [Noun], [Noun + Adjective + Verb] and [All parts], and 4 classification models: Proposed model, Keyword classification, Word2Vec + 1D-CNN and KoBERT + FFNN, the proposed model achieved the highest performance with 0.988954 accuracy.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the characteristics and appropriateness of the Korean-type severity classification by ambulance based on the medical records of 43,561 emergency patients who were brought to the emergency medical center via ambulance between January 1, 2015 and December 31, 2017. Methods: This study analyzed the classification characteristics of the Korean severity classification tool by applying them to emergency patients who visited the emergency medical center. Results: As a result of the study first, among the categories of home hospitals according to the results of visits, "other," "low consciousness," and "dyspnea" in the order of 129 ambulances were statistically significantly higher. In the order of "low consciousness" and "trauma," the "trauma" category was 5.3% higher than that of 129 ambulances. Conclusion: Among the classification items, "others," "low consciousness," and "dyspnea" were significantly higher in the group of patients who boarded 129 ambulances, and "others," "low consciousness," and "traumatic" were significantly higher in the 119 ambulances.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.535-543
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2020
The KSA caused an error in deriving the statistical measurement items due to the misconfiguration of the safety variables and sub-modules that constitute the safety statistics framework for external causes of death, and pathogenesis, without considering the academic classification system of the field and area of the disaster/accident. By naming it as a mechanism, it was analyzed that the result of poor statistical validity has arrived. Therefore, in this study, by changing the safety parameters according to the WHO safety definition and setting the sub-modules appropriately, the categories of falls, drowning accidents, and accidents exposed to inanimate mechanical forces are classified as accidents at industrial sites and work in daily life. As a result, by systematically re-establishing the complex group of statistical items of the NSO by deriving the field of disasters/accidents according to the nature of the source of external causes of death and setting the relevant domains academically, statistical validity gets better and It is anticipated to play an important role in determining the direction of safe investment.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.3
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pp.135-154
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2015
This study was conducted to create a digital archive for local cultural contents compiled from the records of westerners who visited Korea during the Enlightenment Period of Chosun. The compiled information were gathered from 11 records, and 10 main subjects and 120 sub-subjects were derived through the subject classification scheme. Item analysis was conducted through 37 metadata, and input data types were classified and databased in Excel. Finally, a model of the digital archive system was simulated, and a webpage consisting of five menus was presented. Suggestions for future research were extensive aggregation of new data for archive expansion, active connections between archive systems, standardization of systems, and improved system design for compatibility and user-friendliness.
This study aims to examine a relationship between creativity and work performance of salespersons, and understand how the relationship between salesperson's creativity and their work performance changed depending on the classification of sales business and the industrial category. An on-line survey was targeted for salespersons who were working in consumer goods sales, industry materials sales, financial business, and service industry. A total number of the completed surveys was 588. According to the study, creativity is an important competency to improve salespersons' work performance. Also, companies should focus on the investment in developing creativity of employees who are in charge of industrial materials sales compared to people in other industrial categories.
Mok, Jeong Ha;Seol, Hee Yun;Kim, Ji Eun;Kim, Ki Uk;Park, Hye-Kyung;Lee, Ho Seok;Kim, Young Dae;Kim, Yun Seong;Lee, Chang Hun;Lee, Min Ki;Park, Soon Kew
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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v.65
no.1
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pp.23-28
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2008
Background: Thymic epithelial tumors are the most common tumors affecting the anterior mediastinum. The aim of this study is to investigate clinical features of the patients who were diagnosed with thymic epithelial tumors at Pusan National University Hospital. Methods: We retrospectively reviewed the records of thirty-seven patients who were diagnosed with thymic epithelial tumors from Jan. 1997 to Jan. 2007. The pathological classification and clinical stage of the thymic epithelial tumors were based on the WHO classification and Masaoka's staging system. A total 37 patients were enrolled: 23 were males and 14 were females, and their mean age was 51.3 years. Results: Thirty patients presented symptoms at the time of diagnosis and their symptoms were as follows: chest pain (53%), dyspnea (23%), and cough (17%). Myasthenia gravis was diagnosed in five patients. With respect to the tumor staging, three cases (8%) were stage I, 10 cases (28%) were stage II, 12 cases (32%) were stage III, 6 cases (16%) were stage IVA and 6 cases (16%) were stage IVB. Twenty-four cases (67%) displayed stage III or IV disease. The pathological types according to the WHO classification were as follows: B1 (32%), C (23%), B3 (20%), B2 (16%), AB (6%) and A (3%). Twenty-four patients underwent thymothymectomy and four of these patients relapsed. Stage III or type B3 was common in the relapsed patients. Five patientsexpired. Stage IV or type B3 and C were common in the expired patients. Conclusion: In this study, stage III or IV disease and type B3 or C were common at the time of diagnosis and these findings might contribute to postoperative recurrence and a poor outcome.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.34
no.2
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pp.55-62
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2014
This study is to reclassify the classifications or definitions of scientific literacy in scientific literacy researches since 1960s and grasp the classification trends of scientific literacy definitions. Sixteen articles have been selected among the articles that have been introduced in the two articles. Classification criteria are as follows: 1) "be learned," "competence," or "be able to function in society" as meanings of "literate," 2) "terms" or "description" as the ways of representing scientific literacy, 3) "singular structure," "hierarchical structure," or "parallel structure" as the inner structure of scientific literacy definitions. The results of this study are as follows: First, hierarchical structures in scientific literacy have almost always accompanied "terms" representing scientific literacy and also accepted the hierarchy between "be learned" and "competence," but not the definition of scientific literacy as functioning in society. All parallel structures in scientific literacy have accompanied the definition as functioning in society. And singular structure almost always appears in researches based on the views of scientific literacy in relatively recent times. Second, researches who have used "terms" as ways of representing scientific literacy have increased. Based on the results in this study, the meanings of scientific literacy have been emphasized in view of the ability of playing a role in a social context as well as learning and competence these days. To meet this movement in scientific literacy actively, science education community should get out of traditional teaching and learning scientific concepts and give emphasis on application in various context and social role of science learners.
The Internet have increased the number of digital web documents related to the history and traditions of Korean Culture. However, users who search for creators or materials related to traditional cultures are not able to get the information they want and the results are not enough. Document classification is required to access this effective information. In the past, document classification has been difficult to manually and manually classify documents, but it has recently been difficult to spend a lot of time and money. Therefore, this paper develops an automatic text classification model of traditional cultural contents based on the data of the Korean information culture field composed of systematic classifications of traditional cultural contents. This study applied TF-IDF model, Bag-of-Words model, and TF-IDF/Bag-of-Words combined model to extract word frequencies for 'Korea Traditional Culture' data. And we developed the automatic text classification model of traditional cultural contents using Support Vector Machine classification algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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