This paper describes an electronic performance support system called HELPS(Handler Electronic Learning Performence Support) for semiconductor testing e equipment. The purpose of this system is to improve productivity of operators by providing just-in-time, on-the-job, mutimedia-based system information for operational support, training, and knowledge-based trouble shooting and repair. HELPS is composed of a operation module and a trouble shooting module. The operation module uses multimedia and hypermedia to provide the detailed and easily accessible information about equipment to users. Multimedia incorporate multiple. media forms including still and video images. animations 'texts' graphics. and audio. Hypermedia a are provided through a hierarchical information structure which offers not only specific information which is needed to perform a task to experienced operators. but detailed system guidance and information to novice operators. The trouble shooting module is composed of an integrated mutimedia-supported expert system which assists operators in trouble shooting and equipment repair. After diagnosis through the use of the expert system. multimedia advice is presented to the user in either still images with text or motion sequences with sound HELPS is evaluated in term of training time and trouble shooting and repair time. It improved productivity by saving more than 30% of the total time used without the system. This s system has the potential to improve productivity when it is used with ICAIOntellignet Computer Aided Instruction) and virtual reality.
Cloud computing services are known that they have many advantages from the point of view in economic saving, scalability, security, sharing and accessibility. So their applications are extending from simple office systems to the expert system for scientific computing. However, research or computing technology development in the geo-spatial fields including remote sensing applications are the beginning stage. In this work, the previously implemented smartphone app for image processing was first migrated to mobile cloud computing linked to Amazon web services. As well, parallel programming was applied for improving operation performance. Industrial needs and technology development cases in terms of mobile cloud computing services are being increased. Thus, a performance testing on a satellite image processing module was carried out as the main purpose of this study. Types of implementation or services for mobile cloud varies. As the result of this testing study in a given condition, the performance of cloud computing server was higher than that of the single server without cloud service. This work is a preliminary case study for the further linkage approach for mobile cloud and satellite image processing.
The qualify of preschool education is related to the qualify of the physical environment, This research is aiming to develop and validate the set of scales for the measurement of physical quality of the interior spaces in child care facilities. The research has been in three major phases: (1)the development of indicative sub-scales for the description, measurement and evaluation of the physical designed quality of early childhood environments (2)two rounds of iterative phases of reliability and validity testing of the scales through expert panels and observational field-testing and (3)implications for future research to be done. 13 sub-scales were developed, which are based on Moore's 15 design principal for child care environments. And each sub-scale includes several evaluation items based upon developmental theory, existing empirical literature, and Korean, Australian and American child care standards. This set of scales will (1)aid research on the effects of environmental variables on quality of child care facilities for infants, toddlers, and preschoolers; (2)permit evaluation of such environments to identify areas of needed improvement; and (3)provide information for policy makers, parents, administrators, and designers/architects.
Yom, Young Hee;Noh, Sang Mi;Kim, Kyung Hee;Ji, Soon Ju;Kim, Hyun Jung
Journal of Korean Clinical Nursing Research
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v.19
no.2
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pp.233-244
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2013
Purpose: The purpose of this study was to develop the evaluation indicators of positive nursing organizational culture in a clinical setting. Methods: The evaluation indicators of positive nursing organizational culture were developed from a literature review and a focus group interview. The content validity testing was done using a clinical expert panel. The content utility testing was done using a survey questionnaire. Results: The evaluation indicators of positive nursing organizational culture consists of 88 indicators representing the eight domains with the 24 categories. The average scores in evaluation indicators of positive nursing culture included the importance (3.29 points in average), the potential for further utilization (3.14 points in average) and the current state of extension agency (2.80 points in average). Conclusion: The developed evaluation indicators can be applied to measure the nursing organizational culture, which would be the basic data to manage human resources effectively in a clinical setting.
Deep learning is emerging as one of the best tool in processing data related to medical imaging. In our research work, we have proposed a deep learning based framework CNN (Convolutional Neural Network) for the classification of dysplastic tissue images. The CNN has classified the given images into 4 different classes namely normal tissue, mild dysplastic tissue, moderate dysplastic tissue and severe dysplastic tissue. The dataset under taken for the study consists of 672 tissue images of epithelial squamous layer of oral cavity captured out of the biopsy samples of 52 patients. After applying the data pre-processing and augmentation on the given dataset, 2688 images were created. Further, these 2688 images were classified into 4 categories with the help of expert Oral Pathologist. The classified data was supplied to the convolutional neural network for training and testing of the proposed framework. It has been observed that training data shows 91.65% accuracy whereas the testing data achieves 89.3% accuracy. The results produced by our proposed framework are also tested and validated by comparing the manual results produced by the medical experts working in this area.
Background This article describes the development of the Myanmar Articulation, Resonation, Nasal Emission, and Nasal Turbulence test for children with cleft lip and palate (CLP), and evaluation of its validity and reliability. Methods It was created by three Thai researchers and a Burmese research assistant based on Burmese phonology. The content validity was evaluated by six Burmese language experts. All test items were divided into three groups: high-pressure oral consonants, low-pressure oral consonants, and nasal consonants. Results All items (58-word and 32-phrase/sentence) gave an excellent level of the expert agreement (item-level content validity indexes = 1.00). The target items were illustrated as color pictures. Each picture was clearly drawn and easy to identify. As a pilot study of face validity, all pictures were administered to 10 typical-developing children. The actual testing was assessed by 10 CLP children, and the developed test was analyzed through consultation of the Burmese teachers and interpreters from a speech camp. Testing scores for a total including three groups of target items were shown acceptable for internal consistency reliability (ranged from 0.4 to 0.88). Conclusion The constructed test is valid in terms of its content.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.225-238
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2022
Although the importance of literacy in Artificial Intelligence (AI) education is increasing, there is a lack of testing tools for measuring such competency. To address this gap, this study developed a testing tool that measures AI literacy among middle school students. This goal was achieved through the establishment of an expert group that was enlisted to determine the relevant factors and items covered by the proposed tool. To verify the reliability and validity of the developed tool, a field review, exploratory factor analysis, and confirmatory factor analysis were conducted. These procedures resulted in a testing tool comprising six domains that encompass 30 items. The domains are the social impact of AI (eight items), the understanding of AI (six items), AI execution plans (five items), problem solving with AI (five items), data literacy (four items), and AI ethics (two questions). The items are to be rated using a five-point Likert scale. The internal consistency of the tool was .970 (total), while that of the domains ranged from .861 to .939. This study can serve as reference for developing the analysis of AI literacy, teaching and learning, and evaluation in AI education.
The role of information systems(IS) is far more important in business operations today. Managers recognize information as a major resource of the organization, and non-expert end users positively participate in information system development processes. This phenomenon is considered user-led information system development(ULD), where users define the information requirements, oversee system testing, manage system development, and lead the overall project. Based on a socio-technical approach, this study examines the impact of ULD on IS success. This paper also investigates the moderating effects of various contextual factors on the relationships between ULD and the success. The questionnaire was developed and the data was collected from the end users who participated in implementing ERP systems. The results showed that ULD positively affects the success. For the moderating variables, IT complexity was found to have a strong effect on the relationship between ULD and the success while business complexity and top management support have partial effects. Surprisingly, resource adequacy was not found to have the effect. This study provides academia and practitioners with a number of implications and guidelines regarding why and when to introduce ULD in their IS development initiatives.
Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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1997.04a
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pp.224-231
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1997
Microscopic examination for the morphological estimation of wear debris on the oil-lubrcated moving system is an accepted method for machine condition and fault diagnosis. However wear particle anaysis has not been widely accepted industry because it is dependent on expert interpretation of particle morphology and relies on subjective assessment criteria. This paper was undertaken to estimate the morphology of wear debris on the oil-lubricated movig system by computer image analysis. The wear test was performed under different sliding conditions using a wear test device made in our laboratory and wear testing specimen of the pin-on-disk-type was rubbed in pararline series base oil. In order to describe characteristics of debris of various shape and size, four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) have been developed and outlined in the paper. A system using such techniques promises to obviate the need for subjective, human interpretation of particle morphology in machine condition monitoring.
When the fault occurred at distribution system, the restoration was late. There are 2 reasons The one is the error of fault location the other is multiple possible candidates of fault location. This paper presents two of new techniques for diagnosing fault regions. The proposed diagnosis scheme is capable of accurately identifying the location of fault upon its occurrence. based on the integration of information available from protective devices and measured load current change at the substation. In this paper expert system for real fault region is presented using these facts. Testing of the developed system using EMTP Simulation Model has demonstrated.
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