In this paper, we deal with the performance evaluation method of user identification and user tracking for intelligent robots using face images. This paper shows general approaches for standard evaluation methods to improve intelligent robot systems as well as their algorithms. The evaluation methods proposed in this paper can be combined with the evaluation methods for detection algorithms of face region and facial components to measure the overall performance of face recognition in intelligent robots.
Purpose : The purpose of this study is to understand the attitudes to internal service quality between coworkers, service quality to patients, job satisfaction, organizational identification and job identification of physical therapists in medical organizations. Methods : Data were collected from physical therapists working in medical organizations. 195 questionnaires were analyzed. Participants' total mean, group mean by age, sex, career and type of medical organization and the variables' correlations were examined. Results : The attitudes of physical therapists to five variables were very positive. Especially job identification was strong. The significant differences between groups were found in some variables. All variables except age and career were positively related to each other. The correlation between age and career was very high. Age and career were related to some of variables. Conclusion : To improve organizational performances it should be a top priority to understand the attitudes of physical therapists in organizations.
Fingerprint-based identification is known to be used for a very long time. Owing to their uniqueness and immutability, fingerprints are today the most widely used biometric features. Therefore, recognition using fingerprints is one of the safest methods as a way of personal identification. But fingerprint identification system has a critical weakness. Since the fingerprint identification time dramatically increase when we compare the unknown fingerprint's minutiae with fingerprint database's minutiae. In this paper, a ridge orientation extraction method using Index table is proposed to solve the problem. The goal of fast direction image extraction is to reduce the identification time and to improve the clarity of ridge and valley structures of input fingerprint image.
Traditionally, it is not easy to carry out tests to identify modal parameters from existing railway bridges because of the testing conditions and complicated nature of civil structures. A six year (2007-2012) research program was conducted to monitor a group of 25 railway bridges. One of the tasks was to devise guidelines for identifying their modal parameters. This paper presents the experience acquired from such identification. The modal analysis of four representative bridges of this group is reported, which include B5, B15, B20 and B58A, crossing the Caraj$\acute{a}$s railway in northern Brazil using three different excitations sources: drop weight, free vibration after train passage, and ambient conditions. To extract the dynamic parameters from the recorded data, Stochastic Subspace Identification and Frequency Domain Decomposition methods were used. Finite-element models were constructed to facilitate the dynamic measurements. The results show good agreement between the measured and computed natural frequencies and mode shapes. The findings provide some guidelines on methods of excitation, record length of time, methods of modal analysis including the use of projected channel and harmonic detection, helping researchers and maintenance teams obtain good dynamic characteristics from measurement data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2764-2782
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2021
Existing city-level boundary nodes identification methods need to locate all IP addresses on the path to differentiate which IP is the boundary node. However, these methods are susceptible to time-delay, the accuracy of location information and other factors, and the resource consumption of locating all IPes is tremendous. To improve the recognition rate and reduce the locating cost, this paper proposes an algorithm for city-level boundary node identification based on bidirectional approaching. Different from the existing methods based on time-delay information and location results, the proposed algorithm uses topological analysis to construct a set of candidate boundary nodes and then identifies the boundary nodes. The proposed algorithm can identify the boundary of the target city network without high-precision location information and dramatically reduces resource consumption compared with the traditional algorithm. Meanwhile, it can label some errors in the existing IP address database. Based on 45,182,326 measurement results from Zhengzhou, Chengdu and Hangzhou in China and New York, Los Angeles and Dallas in the United States, the experimental results show that: The algorithm can accurately identify the city boundary nodes using only 20.33% location resources, and more than 80.29% of the boundary nodes can be mined with a precision of more than 70.73%.
Purpose: It can deduce improvement plan that recognizes any risk factors in initial production and mass production by using FMEA and through this process, the appropriate criteria for defence items can be established. Methods: It proposes two methodology - Apply DT/OT data achieved from the beginning mass production stage based on FMECA data of the design stage, to risk management, and risk management plan that reflected line and field faliure data in case of is offered. Results: It proposes the risk management plan through Bayesian method and the risk identification that considered MTTF estimated value in case of initial production process. In case of mass production process, both risk identification by using fault occurrence frequency scores and Byaesian method, In case of the Initial production and mass production, it proposes use both two methods. Conclusion: A more realistic risk identification method can be applied, and by this method the quality improvement effect is expected.
영재교육에 있어서 가장 중요한 문제 중의 하나는 영재성에 대한 정의와 영재를 정확하게 판별하는 것이다. 영재의 판별은 영재성의 정의에 근거해야 하는데, 영재성의 정의는 사회의 가치관에 따라 다르며, 영재성은 개념적인 용어이므로 직접적으로 측정하기 어렵기 때문에 영재를 판별하는 것도 명확한 기준에 따른 객관적이고 절대적인 도구는 존재하지 않는다. 최근 영재교육이 상위학교 진학에 도움이 된다고 하여 많은 학부모들이 영재교육을 특목고와 명문대 진학을 위한 발판이나 수단으로 생각하고 있다. 본 연구는 미래사회가 요구하는 영재를 판별할 방안을 개발하기 위하여 영재선발에 대한 기초적인 이해를 바탕으로, 현행 영재 선발 방법의 문제점을 분석하고 시사점을 도출한 다음, 이를 활용한 판별 전략과 선발 절차 및 방법 등을 제안하고 있다. 본 논문에서는 미래사회에 성공할 가능성이 많은 영재를 선발하기 위해서는 인지적인 요소 외에 정의적인 요소에 대한 평가가 이루어져야 하며, 영재성을 가진 모든 영재들에게 영재교육의 기회를 확대하고, 영재 프로그램 배치 후에도 영재성에 대한 평가가 지속적으로 이루어져야 함을 밝히고 있다.
The Re-Identification(Re-ID) is one of the most popular researches in the field of computer vision due to a variety of applications. To achieve a high-level re-identification performance, recently other methods have developed the deep learning based networks that are specialized for only person or vehicle. However, most of the current methods are difficult to be used in real-world applications that require re-identification of both person and vehicle at the same time. To overcome this limitation, this paper proposes a deep neural network learning method that combines triplet and softmax loss to improve performance and re-identify people and vehicles simultaneously. It's possible to learn the detailed difference between the identities(IDs) by combining the softmax loss with the triplet loss. In addition, weights are devised to avoid bias in one-side loss when combining. We used Market-1501 and DukeMTMC-reID datasets, which are frequently used to evaluate person re-identification experiments. Moreover, the vehicle re-identification experiment was evaluated by using VeRi-776 and VehicleID datasets. Since the proposed method does not designed for a neural network specialized for a specific object, it can re-identify simultaneously both person and vehicle. To demonstrate this, an experiment was performed by using a person and vehicle re-identification dataset together.
Fiber reinforced polymer(FRP) composite decks are new to bridge applications and hence not much literature exists on their structural mechanical behavior. As there are many differences between numerical displacements through static analysis of the primary model and experimental displacements through static load tests, system identification (SI)techniques such as Neural Networks (NN) and support vector machines (SVM) utilized in the optimization of the FE model. During the process of identification, displacements were used as input while stiffness as outputs. Through the comparison of numerical displacements after SI and experimental displacements, it can note that NN and SVM would be effective SI methods in modeling an FRP deck. Moreover, two methods such as response surface method and iteration were proposed to optimize the estimated stiffness. Finally, the results were compared through the mean square error (MSE) of the differences between numerical displacements and experimental displacements at 6 points.
Objectives Although there have been someone who pointed out declining tendency of pure traditional diagnosis, there are no objective survey results on present state of diagnosis among Korean Medicine Doctors (KMDs). So we did a descriptive survey study to show traditional diagnostic modality usage among them. Materials and methods: 73 samples of responded questionnaire in Busan area were collected and descriptively studied. Results (1) U code (in KCD-6) usage showed low level (28.7%). (2) Diagnostic apparatuses for traditional medicine are rarely used. For example, pulse diagnosis machine was reported to be used only by 9.7 % of KMDs. (3) KMDs still prefer the treatment based on pattern identification and symptomatic therapy rather than treatments based on disease identification of modern biomedicine. Conclusion Overall, the portion of pattern identification is still high among KMDs, some kind of diagnostic methods which support pattern identification showed lack of usage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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