The purpose of this study is to examine the qualification system of competency assessor based NCS(National Skill Standards) in Australia and Scotland. To meet the purpose of the study, the characteristics of competency based assessment and the role of assessor was reviewed, and competency assessor qualification system of both countries were analysed. Australia and Scotland have developed the certification system of competency assessor based on national qualification framework. Education and Training Institutes in both countries should meet the requirement of RTOs(Registered Training Organizations) and CRBs(Credit Rating Body), which can develop and operate assessor qualification course based NQF. Also they must ensure all assessors are qualified with competency, currency and professional development and show how they have maintained, upgraded or developed new skills relevant to the current industry needs. In recent years, Korea has been introduced competency based curriculum linked with NCS in education and training sector. Also the introduction of competency assessor qualification system are currently under consideration by government. In this circumstances, the results of comparative analysis about Australia and Scotland can help the Korean government review the policies and strategies qualifying competency assessor. They also provide some implications for exploring and examining assessor qualification system based NCS and KQF(Korean Qualification Framework) in Korea.
The purpose of this study is to analyze how the debates on learning and learning outcomes in global education agendas have changed and to understand the discourses and issues about learning under the agendas, and finally based on the understanding, to know what is the implication we should take in international education development cooperation in Korea. To do this, this study critically analyzed 1) what is the main features and directions, and 2) the method and limitation in handling learning concept on three major global education forums which are Jomtien global education forum in 1990, Dakar in 2000, and Incheon in 2015. Major finding shows that there are little learning concept discussed in Jomtien and Dakar forums and in SDGs education agenda, learning is vaguely defined and discussed and there are problems of too much focus on learning outcomes itself and absence of study on proper assessment system. Major lessons and implications for international education development cooperation could be stated that postcolonial perspectives and learner centered approaches is required in developing countries's education ecology. And continuous support for sustainable development for learners' capacity should be underlined. We needs to focus on developing software not hardware from the first of educational ODA. Finally, it is needed to embed within pedagogical approaches.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.346-357
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2019
The purpose of this study was to examine the effects of flipped learning and explore the learners' experiences. Data were collected from 64 students who participated in flipped learning for 7 weeks at N university. The results were as follows. First, after applying flipped learning, learners feel more comfortable learning together and prefer collaborative learning. Second, flipped learning had no significant effects on learner's overall metacognition, but it had positive effects on the awareness and cognitive strategies. Third, flipped learning had no significant effects on academic self-efficacy, but it positively affected the task difficulty preference and confidence of learners who had a lower level of collaborative tendencies. Fourth, flipped learning had no significant effects on SDL ability, but it positively affected the learning plan of learners who had a higher level of collaborative tendencies. Fifth, learners' class satisfaction of flipped learning was generally very high. We suggested a policy, instructional design and strategies for effective implementation of flipped learning.
The quality of medical care can be defined as four types such as effectiveness, efficiency, adequacy, and scientific-technical quality. For the management of scientific-technical aspects, medical institutions annually disseminate the latest knowledge in the form of conservative education. However, there is an obvious limit to the fact that the latest knowledge is distributed quickly enough to the clinical site with only one-time conservative education. If intelligent information processing technologies such as big data and artificial intelligence are applied to the medical field, they can overcome the limitations of having to conduct research with only a small amount of information. In this paper, we construct databases on which the existing medicine prescription adaptations can be extended. To do this, we collect, store, manage, and analyze information related to oriental medicine at domestic and abroad Journals. We design a processing and analysis technique for oriental medicine evidence research data for the construction of a database of oriental medicine prescription extended adaption. Results can be used as a basic content of evidence-based medicine prescription information in the oriental medicine-related decision support services.
Smart Factory refers to a factory that can be controlled by itself with an intelligent factory that improves productivity, quality and customer satisfaction by combining the entire process of manufacturing and production with digital automation solutions. The manufacturing industry around the world is rapidly changing, with Germany, Europe, and the United States at the center. In order to cope with such changes, the Korean government is also implementing a policy to spread the supply of smart factories for small and medium-sized companies, and related ministries and agencies such as the Ministry of Commerce, Industry and Energy, the Ministry of SMEs and Venture Business, the Korea Institute of Technology and Information Promotion, and local technoparks, as well as large companies such as Samsung, SK and LG are actively investing in smart manufacturing projects to support smart factories[1]. Factory Automation (FA) construction has many issues regarding the connection of heterogeneous equipment. The most difficult aspect of configuring various communications from various equipment is the reason. Although it may not be known if there are standards or products made up of the same company, it is not easy to build equipment that is old, up-to-date, and different use environments through a series of communications. To solve this problem, we would like to propose a method of communication using Modbus, one of FieldBus, which is one of the many industrial devices of PLC, a representative facility control system, and is used as a communication standard.
An, Seong Jin;Kim, Ki Jung;Yu, Somi;Ryu, Gun Young;Chi, Won Seok
Membrane Journal
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v.31
no.6
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pp.371-383
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2021
Anion exchange membranes have been used for water electrolysis, which can produce hydrogen, and fuel cells, which can generate electrical energy using hydrogen fuel. Anion exchange membranes operate based on hydroxide ion (OH-) conduction under alkaline conditions. However, since the anion exchange membrane shows relatively low ion conductivity and alkaline stability, there is still a limit to its commercialization in water electrolysis and fuel cells. To address these issues, it is important to develop novel anion exchange membrane materials by rationally designing a polymer structure. In particular, the polymer structure and synthetic method need to be controlled. By doing so, for polymers, the physical properties, ionic conductivity, and alkaline stability can be maintained. Among many anion exchange membranes, poly(2,6-dimethyl-1,4-phenylene oxide) (PPO) is commercially available and easily accessible. In addition, the PPO has relatively high mechanical and chemical stability compared to other polymers. In this review, we introduce the recent development strategy and characteristics of PPO-based polymer materials used in anion exchange membranes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.9-16
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2022
In this paper, we propose a plan to design and utilize the RDBS(Record Block Data file management System) so that data can be recovered when data files in the Combat Management System are mismatched. The CMS(Combat Management System) manages the same files in multiple IPN(Infomation Processing Node) repositories to support multiplexing. However, mismatches in data files can occur due to equipment maintenance or user immaturity. The existing CMS does not manage the history of changes in data files, and when a mismatch occurs, data file were synchronized based on the latest date. But, It is difficult to say that files with the latest date have the highest reliability, and once the file synchronization has progressed, it cannot be recovered with pre-synchronization data. To solve this problem, data was stored and synchronized in units of record blocks using RDBS proposed in this paper, and the Rsync algorithm was used to reduce the overhead of file synchronization due to units of record blocks. SW applied with RDBS was tested for performance in a simulated environment, and it was confirmed that it could be applied to CMS through normal operation confirmation.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.53
no.3
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pp.263-285
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2022
This study presented the factor analysis on constructing the new factors affecting the middle school students' online learning behaviors from the questionnaires employed among middle school students. A total of 204 students participated and the data were collected in South Korea. The sample of middle school ninth-grade students was selected and used through purposive sampling. Findings from the factor analysis provided evidence for the eight-factor solution for the 35-items accounting for 66.15% of the shared variance. A wide range of factors has been considered to identify students' online learning behaviors. The appropriate experience and use of e-learning in the middle school period is also important as it will be a critical stepstone for future education. This research provides information that has been taken into account for advancing online learning to enhance the quality of e-learning systems for middle school students. The study results provided eight new factors affecting the middle school students' online learning behaviors; that is 1) communication using social media as a learning tool, 2) intention to share information using ICT, 3) addiction of technology, 4) adoption of technology, 5) seeking information using ICT, 6) use of social media learning, 7) information search using ICT, and 8) immersion of technology. This study confirmed that middle school students prefer communication using social media as a learning tool, and value intention to share information using ICT for the most part. The data obtained based on factor analysis can highlight the online learning behaviors towards a mixture of social media learning and ICT to ensure a new educational platform for the future of e-learning. This research expects to be useful for both middle schools of online learning to better understand students' online learning behaviors and design online learning environments and information professionals to better assist students who particularly need digital literacy.
A corporate insolvency prediction model serves as a vital tool for objectively monitoring the financial condition of companies. It enables timely warnings, facilitates responsive actions, and supports the formulation of effective management strategies to mitigate bankruptcy risks and enhance performance. Investors and financial institutions utilize default prediction models to minimize financial losses. As the interest in utilizing artificial intelligence (AI) technology for corporate insolvency prediction grows, extensive research has been conducted in this domain. However, there is an increasing demand for explainable AI models in corporate insolvency prediction, emphasizing interpretability and reliability. The SHAP (SHapley Additive exPlanations) technique has gained significant popularity and has demonstrated strong performance in various applications. Nonetheless, it has limitations such as computational cost, processing time, and scalability concerns based on the number of variables. This study introduces a novel approach to variable selection that reduces the number of variables by averaging SHAP values from bootstrapped data subsets instead of using the entire dataset. This technique aims to improve computational efficiency while maintaining excellent predictive performance. To obtain classification results, we aim to train random forest, XGBoost, and C5.0 models using carefully selected variables with high interpretability. The classification accuracy of the ensemble model, generated through soft voting as the goal of high-performance model design, is compared with the individual models. The study leverages data from 1,698 Korean light industrial companies and employs bootstrapping to create distinct data groups. Logistic Regression is employed to calculate SHAP values for each data group, and their averages are computed to derive the final SHAP values. The proposed model enhances interpretability and aims to achieve superior predictive performance.
A robot-friendly building certification system was established in 2022 to accommodate the growing number of service robots introduced into buildings. However, this system primarily targeted office buildings, with limitations in applying other functional architectures. To address this problem, we developed a certification model of a robot-friendly environment to extend the existing system to apartment complexes. Using focus group interviews and the analytic hierarchy process, we established 28 evaluating items categorized as (a) architecture and facility design, (b) networks and systems, (c) building operations management, and (d) support for robot activity and other services. These indicators were weighted based on their relative importance within and between categories, resulting in scores ranging from 1 to 18 points and a total of 176 points. According to evaluations with the 28 items, each apartment complex could be graded as "best," "excellent," or "general" based on its total achieved scores. This study is significant, as we present the world's first certification model of a robot-friendly environment for apartment complexes that considers human-robot interactions
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