Real-time controllability has been a major challenge that should be addressed to ascertain the practical usage of the management systems. In this regards, for the first time, we proposed and implemented an IoT(Internet of Things)-based water tank system to improve convenience and efficiency. The reservoir can be effectively controlled by notifying the user if the condition of the reservoir is unstable. The proposed system consists of embedded H/W unit for sensor data measuring and controling, application S/W for deployment of management server via web and mobile app, and efficient database structure for managing and monitoring statistics. And machine learning algorithms can be applied for further improvements of efficiency in practice.
Min-Ah Lim;Seung-Yeon Hwang;Dong-Jin Shin;Jae-Kon Oh;Jeong-Joon Kim
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.193-198
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2023
We study a learner-customized lecture recommendation project using deep learning. Recommendation systems can be easily found on the web and apps, and examples using this feature include recommending feature videos by clicking users and advertising items in areas of interest to users on SNS. In this study, the sentence similarity Word2Vec was mainly used to filter twice, and the course was recommended through the Surprise library. With this system, it provides users with the desired classification of course data conveniently and conveniently. Surprise Library is a Python scikit-learn-based library that is conveniently used in recommendation systems. By analyzing the data, the system is implemented at a high speed, and deeper learning is used to implement more precise results through course steps. When a user enters a keyword of interest, similarity between the keyword and the course title is executed, and similarity with the extracted video data and voice text is executed, and the highest ranking video data is recommended through the Surprise Library.
The aim of this study is to show that using a Web-Based Instruction system is a better method to help counteract deficient teaching, learning conditions and facilities thus improving the students' interest, understanding, participation and skill development in Physical Education. The key findings of this study are as follows; The first advantage of using this system is that the theory of Softball is explained with the use of pictures rather than text, thus improving the students' understanding. The second is the method in which practical skills are explained and demonstrated. Action image sequences are used as opposed to the old method of using stationary pictures. This means that the learners can clearly see and understand why and, more importantly, how to use these skills. The third advantage is the technique used to teach the application of these skills. Using active rather than passive learning and thus engaging the student encourages improved participation and learning. The fourth advantage comes in evaluation: both subjective and objective questions are asked in theoretical evaluation, and the teachers can evaluate the students' understanding and skill development by filming their actual Softball games. The final advantage is the use of Self-Directed Learning to aid learners' development of understanding of the lesson content as interactions between teachers and learners are constructe
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.4
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pp.1067-1073
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2008
This study grasped the problem by examining the consciousness of professors about the e-Learning and reached a conclusion as follows. The understanding of the e-Learning in university should be reconsidered and diffused. To activate the e-Learning in university, the education system corresponding to course of the coming education should be introduced by hold the seminar and workshop periodically and establish vision and middle-short range policy for the e-Learning. Also, university should manage by characterizing a web-based class with the major for a learner hoping to take a cyber education course and propel contents development and interchange with a foreign university by concluding a convention for taking lectures having competitive power of an advanced country to make a worldwide university.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.15
no.4
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pp.561-569
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2011
In order to solve the problems of the information society and the reverse function of chatting, there is a growing need of seeking out approachable educational methods. Therefore, we need to offer that addresses these issues ethical education from elementary school years where the creation of sound personality and its course may be hurt unless otherwise. Yet, there is no detailed curriculum for chatting education which is one of the detailed education areas. Also, how to offer and utilize the chatting education has never been mentioned. Moreover, only reverse function of information-driven changes have been emphasized whereas their desirable functions and information ethical principles have been simply neglected. The paper presents the effectiveness for improvement the school chatting education.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.13
no.3
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pp.273-280
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2009
The internet becomes a new communication tool in the knowledge and information society and the people are expanded at the place of information interchange and exchange of view. In recent robot education institutions provide their own official homepages to introduce the robot educational resources. But because they have restrictive searching the functions and providing general robot education resources and don't offer a place that teachers can express their thoughts and share common interests with other users, online community among teachers for robot education and users couldn't have built. In this paper, we propose an Online Robot Education Community(OREC) that teachers and users in different robot education institutions can interchange or share their technical information, learn robot techniques, participate in discussion of their experiences on work, share their common interests, and be provided updated latest news in real-time.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.8
no.1
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pp.67-77
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2004
Recently, the rapid progress of internet technology stirs the widespread development in the educational areas. Internet has been exploited as an effective means to support school information management as well as to supplement traditional off-line teaching-learning methods. Science instruments are very important tools for science-related courses in the elementary schools. However, managing science instruments effectively has not been concerned greatly so far. Only off-line management systems were presented. In this paper, a Web-based science instrument management system is proposed. The proposed Web-based science instrument management system has the following characteristics. First, an extensive model for science instrument management is presented. The proposed model can be used as a standard model for effective management. Second, the system can provide inventory information as well as standard instrument requirements to teachers anytime anywhere. The system helps teachers make decisions on procurement plan. Finally, the user interface is designed to support easy navigation and simple use.
This study is to propose a procedure solving scale problem of traditional collaborative filtering (CF) approach. The CF approach generally uses some similarity measures like correlation coefficient. So, as the user of the Website increases, the complexity of computation increases exponentially. To solve the scale problem, this study suggests a clustering model-based approach using Self-Organizing Map (SOM) and RFM (Recency, Frequency, Momentary) method. SOM clusters users into some user groups. The preference score of each item in a group is computed using RFM method. The items are sorted and stored in their preference score order. If an active user logins in the system, SOM determines a user group according to the user's characteristics. And the system recommends items to the user using the stored information for the group. If the user evaluates the recommended items, the system determines whether it will be updated or not. Experimental results applied to MovieLens dataset show that the proposed method outperforms than the traditional CF method comparatively in the recommendation performance and the computation complexity.
In the life environment changed with not only the quality and the price of the products but also the material abundance, it is the most crucial factor for the strategy of product sales to investigate consumer's sensibility and preference degree. In this perspective, it is necessary to design and merchandise the products in cope with each consumer's sensibility and needs as well as its functional aspects. In this paper, we propose the Fashion Design Recommender Agent System (FDRAS-pro) for textile design applying collaborative filtering personalization technique as one of the methods of material development centered on consumer's sensibility and preference. For a collaborative filtering system based on textile, Representative-Attribute Neighborhood is adopted to determine the number or neighbors that will be used for preferences estimation. Pearson's Correlation Coefficient is used to calculate similarity weights among users. We build a database founded on the sensibility adjectives to develop textile designs by extracting the representative sensibility adjectives from users' sensibility and preferences about textile designs. FDRAS-pro recommends textile designs to a customer who has a similar propensity about textile. To investigate the sensibility and emotion according to the effect of design factors, fertile designs were analyzed in terms of 9 design factors, such as, motif source, motif-background ratio, motif variation, motif interpretation, motif arrangement, motif articulation, hue contrast, value contrast, chroma contrast. Finally, we plan to conduct empirical applications to verify the adequacy and the validity of our system.
Since documents on the Web are naturally partitioned into may document database, the efficient information retrieval process requires identifying the document database that are most likely to provide relevant documents to the query and then querying the identified document database. We propose a neural net agent approach to such an efficient information retrieval. First, we present a neural net agent that learns about underlying document database using the relevance feedbacks obtained from many retrieval experiences. For a given query, the neural net agent, which is sufficiently trained on the basis of the BPN learning mechanism, discovers the document database associated with the relevant documents and retrieves those documents effectively. In the experiment, we introduce a neural net agent based information retrieval system and evaluate its performance by comparing experimental results to those of the conventional well-known approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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