Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.7
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pp.107-119
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2020
This study was designed to analyze the social and institutional problems that may arise in the early 2000s of the United States and in the scholarship program for university student-athletes by analyzing Dialogues in the Film [The Blind Side] and to derive the meaning of this to Korean society and education field. In summary, the first is that there is a need for fundamental change in the thinking about gender discrimination and racist expressions expressed in everyday life including a Sport field not only in the United states but also in Korean society. Second, the Korea University Sports Federation(KUSF), like NCAA, is working on the right to study and human rights of university athletes, but in the commercialism of modern sports related to the capitalism, these systems and regulations could be a bigger obstacle to the process of growing young players. And finally, like the case of "Flower-loving Ferdinand" who having a lot in common with the main character, Michael in the Film, I hope that there will be a "Sports Ferdinand" that likes the sport itself, which is fully satisfied with its life and lives happily even if it is not a sports star.
Recently, with the development of deep learning technology, researches to apply a deep learning algorithm to analyze unstructured data such as text and images are being actively conducted. Text classification has been studied for a long time in academia and industry, and various attempts are being performed to utilize data characteristics to improve classification performance. In particular, a hierarchical relationship of labels has been utilized for hierarchical classification. However, the top-down approach mainly used for hierarchical classification has a limitation that misclassification at a higher level blocks the opportunity for correct classification at a lower level. Therefore, in this study, we propose a methodology for classifying hierarchical data using the autoencoder-based deeply supervised network that high-level classification does not block the low-level classification while considering the hierarchical relationship of labels. The proposed methodology adds a main classifier that predicts a low-level label to the autoencoder's latent variable and an auxiliary classifier that predicts a high-level label to the hidden layer of the autoencoder. As a result of experiments on 22,512 academic papers to evaluate the performance of the proposed methodology, it was confirmed that the proposed model showed superior classification accuracy and F1-score compared to the traditional supervised autoencoder and DNN model.
In this paper, we present the Korean menu-ordering Sentence Text-to-Speech (TTS) system using conformer-based FastSpeech2. Conformer is the convolution-augmented transformer, which was originally proposed in Speech Recognition. Combining two different structures, the Conformer extracts better local and global features. It comprises two half Feed Forward module at the front and the end, sandwiching the Multi-Head Self-Attention module and Convolution module. We introduce the Conformer in Korean TTS, as we know it works well in Korean Speech Recognition. For comparison between transformer-based TTS model and Conformer-based one, we train FastSpeech2 and Conformer-based FastSpeech2. We collected a phoneme-balanced data set and used this for training our models. This corpus comprises not only general conversation, but also menu-ordering conversation consisting mainly of loanwords. This data set is the solution to the current Korean TTS model's degradation in loanwords. As a result of generating a synthesized sound using ParallelWave Gan, the Conformer-based FastSpeech2 achieved superior performance of MOS 4.04. We confirm that the model performance improved when the same structure was changed from transformer to Conformer in the Korean TTS.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.11
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pp.659-668
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2018
Since China and South Korea are equally concerned about high school education, so this study focuses on high school education, through the study of the objectives and structure, content, implementation, and evaluation of China's general high school education curriculum reform program, analyzing its characteristics and problems, and based on the problem, point to make the corresponding suggestions and comments. The results of the study, first, the reason for the reform of the high school curriculum is because of the emergence of compulsory education and need a curriculum that fits the actual high school education. Second, the character of China's high school curriculum goals are based on the trend of China's future social development, focusing on students' lifelong learning ability and core competence. the character of structure is that the subject courses and activity courses are parallel, and the elective courses and compulsory courses are parallel. The character of content is the emphasis on the era, basicity, and selectivity of the content. the character of Implementation and evaluation is the provision of support for implementation and the adoption of sustainable development methods. High school education courses have three problems in the curriculum itself and teachers and university entrance exams. There three suggestions about the problems, first, it is necessary to examine whether high school education is for preparation for admission or education for the public. Second, it is necessary to provide training that can enhance the core competencies of teachers. Third, the high school graduation evaluation and the university entrance evaluation system need to be improved.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.2
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pp.183-209
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2023
The purpose of this study is to evaluate the Dublin Core metadata generated by ChatGPT using book covers, title pages, and colophons from a collection of books. To achieve this, we collected book covers, title pages, and colophons from 90 books and inputted them into ChatGPT to generate Dublin Core metadata. The performance was evaluated in terms of completeness and accuracy. The overall results showed a satisfactory level of completeness at 0.87 and accuracy at 0.71. Among the individual elements, Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Rights, and Language exhibited higher performance. Subject and Description elements showed relatively lower performance in terms of completeness and accuracy, but it confirmed the generation capability known as the inherent strength of ChatGPT. On the other hand, books in the sections of social sciences and technology of DDC showed slightly lower accuracy in the Contributor element. This was attributed to ChatGPT's attribution extraction errors, omissions in the original bibliographic description contents for metadata, and the language composition of the training data used by ChatGPT.
The cooperation between archives and libraries is necessary for the management of limited operational space and the improvement of work efficiency. "Larchive" is one of the model of cooperation between libraries and archives, so it can be an alternative plan for institutions that face difficulties in collaborating through "Larchiveum" - growing model of cooperation between libraries, archives, and museums. This study presents the recognition of Larchive to university archivists and librarians, and suggests a practical operation plan for cooperation between the archive and library. As a result, "Larchive" was relatively less aware of archivists and librarians, but in the practical point of view, respondents were fully aware of the need for cooperation between archives and libraries. In particular, Larchive was presented as a rational alternative model for both of the groups. And the need for material cooperation can be confirmed through the recognition survey, and the improvement plan for business cooperation can be confirmed through the FGI. Some prerequisites are proposed such as securing a collaborative workplace, assignment of budget and manpower. Through the results, this study presented practical operational plans for organizational cooperation in the form of Larchive, focusing on the perspectives of "teaching and learning support", "research support services", "curation services", "collection and management of school history data", "cooperation for evaluation", and drew discussion points.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.6
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pp.187-202
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2019
The main goal of this study is to investigate influence of trust in physical education (PE) teachers and immersion experience in PE classes on attitude and satisfaction during PE classes. Total 863 middle school students in Gwang-ju metropolitan area were recruited by utilizing a convenience sampling method. All data were analyzed by using SPSS statistic program ver. 25.0 (frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, multiple regression analysis). Alpha was set at 0.05. The results of this study is summarized as in the following. First, all sub-factors of trust in the PE teachers partially positively or negatively influence sub-factors of attitude during PE classes. Second, sub-factors of satisfaction during PE classes were partially positively affected to trust in the PE teachers. Third, Attitude during PE Classes were found to have partial positive influence on immersion experience in PE classes. Fourth, sub-factors of immersion experience in PE classes have partial positive effect on the sub-factors of satisfaction during PE classes. Thus, in order to the positive attitude and greater satisfaction during PE classes, it is important to establish the trust of PE teachers through maintaining interaction with students, constructing better systemic class, and creating the class conditions based on considering students' ability. In addition, in order to enhance immersion experiences of students during PE classes, it is necessary to set up learning goals and tasks based on ability of students, to study various teaching method, and to make only focusing on the performance based PE classes without grading.
In order to understand how to increase the use of virtual training content at K University's online lifelong education institute, this study examined the use experience, content recognition, field practice replacement, and requirements, focusing on the examples of operating institutions. To this end, 12 institutions that operated virtual training contents distributed by the K University Online Lifelong Education Center in 2020 were selected for in-depth interviews and qualitative analysis was conducted on the interviews of 11 institutions. As a result of the analysis, first, the experience of using the contents of the virtual training operating institution was aimed at changing the educational environment, supplementing theoretical learning, and improving the sense of practice. Second, according to a survey on the recognition of virtual training content, if the importance and utilization of the content are high, it can be replaced by on-site practice in non-face-to-face classes, such as experiences of facilities and equipment, attracting interest and attention. Third, in many cases, the perception of replacement for field practice is not unreasonable to use as a pre-training material for field practice, but it is difficult to replace field practice. Fourth, content quality improvements can be summarized as content quality improvement, content access and manipulation improvement, dedicated device development, training for instructors, and curriculum systematization. Fifth, institutional requirements include improving the quality of virtual training content itself, equipment support, curriculum systemization and characterization, systematic curriculum and detailed content sharing, detailed guidance on using virtual training content, introducing how to use content, and recruiting instructors. This study is meaningful in that it sought ways to improve the utilization of virtual training content based on the perception of virtual training content operating institutions.
This paper explored the differences in university students' e-Sports patterns(e-Sports behaviors, its meaning and personalities) based on the types of game-lifestyle. The results of this study could be summarized as follows. First, game-lifestyle was categorized into 5 groups, that is, 'game with someone', 'game alone', 'addicted to game', 'novice for game' and 'flow in game'. Second, there were remarkable differences in e-Sports behaviors, its meaning and personalities(altruism, sociality and aggression) among these 5 groups. Specifically, The group of 'addicted to game' was similar to the group of 'flow in game' in the amount of time/money for game. Moreover they were highly likely to regard e-Sports game defeat as the reflection of their self-esteem and as the tool of gaining popularity/superiority to peers. Even though these similarities, the group of 'flow in game' was inclined not to permit deviant words/deeds and to keep the good manner in the cyber space as well as the real space, while the group of 'addicted to game' was permissible wrong and aggressive behaviors in the both cyber space and real space. Third, the group of 'novice for game' was less likely to participate in e-Sports activities(playing e-Sports game and watching TV) and to be less attracted to e-Sports than other groups. Moreover they had negative perspectives on e-Sports. In specific, they regarded it as a dangerous and addictive leisure activity hindering everyday life(study, relationship with peers/family etc) and health. These results would be used to develop game/e-Sports education program
Out of the total 17,000 reservoirs in Korea, 13,600 small agricultural reservoirs do not have hydrological measurement facilities, making it difficult to predict water storage volume and appropriate operation. This paper examined univariate and multivariate long short-term memory (LSTM) modeling to predict the storage rate of agricultural reservoirs using remote sensing and artificial intelligence. The univariate LSTM model used only water storage rate as an explanatory variable, and the multivariate LSTM model added n-day accumulative precipitation and date of year (DOY) as explanatory variables. They were trained using eight years data (2013 to 2020) for Idong Reservoir, and the predictions of the daily water storage in 2021 were validated for accuracy assessment. The univariate showed the root-mean square error (RMSE) of 1.04%, 2.52%, and 4.18% for the one, three, and five-day predictions. The multivariate model showed the RMSE 0.98%, 1.95%, and 2.76% for the one, three, and five-day predictions. In addition to the time-series storage rate, DOY and daily and 5-day cumulative precipitation variables were more significant than others for the daily model, which means that the temporal range of the impacts of precipitation on the everyday water storage rate was approximately five days.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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