The purpose of this study is to identify the influence of users' satisfaction with the Automatic Writing Evaluation(AWE) on learners' sense of learning achievement through self efficacy in English writing class. AWE is a tool that automatically provides feedback on writing outputs by AI technology. College students were asked to write essays for each topic and use AWE to get feedback on their drafts, and finally revise them referring to the feedback. A questionnaire survey was conducted for the data collection. The data was analyzed using SPSS, and smart PLS-SEM along with bootstrapping techniques, The results of the study reveal the followings: 1) the convenience and usefulness of AWE had a positive effect on the willingness to reuse it; 2) the satisfaction with AWE had a positive effect on self-efficacy; 3) self-efficacy had a positive effect on learning achievement in terms of emotional and linguistic aspects. With the development of the 4th industry and A.I. technology, it is recommended to introduce new materials or programs such as AWE in English education.
In this paper, we proposed an Atrous Residual U-Net (AR-UNet) to improve the segmentation accuracy of semantic segmentation method based on U-Net. The U-Net is mainly used in fields such as medical image analysis, autonomous vehicles, and remote sensing images. The conventional U-Net lacks extracted features due to the small number of convolution layers in the encoder part. The extracted features are essential for classifying object categories, and if they are insufficient, it causes a problem of lowering the segmentation accuracy. Therefore, to improve this problem, we proposed the AR-UNet using residual learning and ASPP in the encoder. Residual learning improves feature extraction ability and is effective in preventing feature loss and vanishing gradient problems caused by continuous convolutions. In addition, ASPP enables additional feature extraction without reducing the resolution of the feature map. Experiments verified the effectiveness of the AR-UNet with Cityscapes dataset. The experimental results showed that the AR-UNet showed improved segmentation results compared to the conventional U-Net. In this way, AR-UNet can contribute to the advancement of many applications where accuracy is important.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1214-1219
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2021
Virtual augmented reality technology is rapidly growing due to the development of hardware and software technology. The perspective on the application of industrial technology using this virtual augmented reality is at an early stage. Beginning with entertainment elements in Korea, there are many demands and demands in education, culture, tourism, sports, arts, medicine, disasters, and defense. In this paper, the study of the process of applying the process for the application of industrial virtual reality technology and augmented reality technology and the design of the technology according to the various operations necessary for the specific process are conducted. The study contains research results to provide services for training and actual process through virtual reality and augmented reality technology. This suggests that many industrial applications will be possible in the future.
The purpose of this paper is to examine the problems caused by the lack of institutional establishment of broadcasting contents' concept, to present the categories and significance of broadcast contents concepts, and to promote discussions on defining broadcasting contents concepts. As the pattern of enjoying contents becomes fragmented, broadcasting contents such as dramas, entertainment, and documentaries are enjoyed in various ways through N-screens, beyond the distribution structure of the traditional broadcasting industry. But, the concept of broadcasting contents is subordinate to(or even absent from) the distribution structure of the broadcasting industry. This paper seeks to correct this problem by proposing a new definition of broadcasting contents. First of all, as a result of looking at the need to define the concept of broadcasting contents in various ways in principle, legal, and industrial aspects, broadcasting contents needed to be defined as a new concept independent of broadcasting media. Based on this, the existing discussions on the concept and type of broadcasting contents were reviewed to confirm the direction for establishing broadcasting contents concepts, and to define broadcasting contents into higher categories (liberal arts, entertainment), and lower categories ('documentaries, current affairs, education', 'dramas, animation, music, variety, sports').
Park, Eunbin;Lee, Juyeon;Kim, Myung-chul;Park, Hang-Sik;Paik, Jean Kyung
The Korean Journal of Food And Nutrition
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v.34
no.4
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pp.372-380
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2021
In this study, data from the 7th (2016~2018) and 8th (2019) Korea National Health and Nutrition Examination Surveys were used, which included 5,325 subjects. Health behavior, dietary and nutrient intake status, physical measurement and biochemical characteristics, and risk factors for elderly related chronic diseases were classified and analyzed according to the changing composition of single households and other households in the current society. As a result, the ratio of current smokers and drinkers in young adult single households, walking less than 30 minutes per day, subjective health status was poor, breakfast rate less than three times per week, eating out frequency more than once a day, lipid intake ratio to total calories, saturation fatty acid intake were significantly higher. In addition, waist circumference, and diastolic blood pressure were significantly higher. However, dietary fiber intake level was significantly lower. The results for hypertension, which is the representative chronic disease that causes old age-related chronic diseases, were significantly higher in single households (ORs=1.400 (95% CI: 1.095, 1.791), p=0.007). Although young adults may not have showed particularly serious health problems yet, education is believed as important to recognize and prevent age-related disease risk factors.
The purpose of this study is to analyze the factors affecting the beauty Probono activities and to find ways to revitalize the related activities. In this study, the research models and hypotheses were set up, and the results of the main analysis were obtained by conducting the questionnaire analysis of 701 beauty majors in the metropolitan area. First, it was found that the participation of Beauty Probono is to utilize beauty technology and knowledge, mainly through volunteer club activities. Second, Satisfaction with beauty Probono activities was highly correlated with recruitment of service organization. The reliability of the service organization tended to be higher as the level of institutional operation and satisfaction through participation were higher. Third, satisfaction with beauty Probono activities was high, and the more trust in organization, the higher the sustainability of activities. The beauty Probono activation plan suggested the development of various public relations channels, strengthened education for volunteers, and transparent management of the volunteer organization. However, this research has limitations in the limitation of research subject, and it is expected that the study of various aspects of beauty student major students will be continued in the future.
In this paper, we propose an intelligent vocabulary recommendation agent that automatically provides vocabulary corresponding to game-based learners' needs and requirements in the mobile education augmented reality game environment. The proposed agent reflects the characteristics of mobile technology and augmented reality technology as much as possible. In addition, this agent includes a vocabulary reasoning module, a single game vocabulary recommendation module, a battle game vocabulary recommendation module, a learning vocabulary list Module, and a thesaurus module. As a result, game-based learners' are generally satisfied. The precision of context vocabulary reasoning and thesaurus is 4.01 and 4.11, respectively, which shows that vocabulary related to situation of game-based learner is extracted. However, In the case of satisfaction, battle game vocabulary(3.86) is relatively low compared to single game vocabulary(3.94) because it recommends vocabulary that can be used jointly among recommendation vocabulary of individual learners.
This study was conducted to investigate the factors affecting satisfaction and dissatisfaction of e-learning learner students using Kano model and Timko's customer satisfaction coefficient. The results of the analysis showed that firstly, the students are highly satisfied when it is convenient to learn visually and audibly, when the students can ask questions at any time, and when the professor was interested in the students. Second, the rational criteria and accurate evaluation of grades and assignments were confirmed as factors that should be satisfied. Third, unlike the results of the basic study that the students use e-learning due to the convenience of learning time and learning space and the ease of learning process, it is no longer an attractive factor to use e-learning. The results of this study suggest that it is possible to present effective directions for the development of e-learning education and strategic application of each factor classified by the two-dimensional recognition method.
In this paper, a lightweight network with fewer parameters compared to the existing object detection method is proposed. In the case of the currently used detection model, the network complexity has been greatly increased to improve accuracy. Therefore, the proposed network uses EfficientNet as a feature extraction network, and the subsequent layers are formed in a pyramid structure to utilize low-level detailed features and high-level semantic features. An attention process was applied between pyramid structures to suppress unnecessary noise for prediction. All computational processes of the network are replaced by depth-wise and point-wise convolutions to minimize the amount of computation. The proposed network was trained and evaluated using the PASCAL VOC dataset. The features fused through the experiment showed robust properties for various objects through a refinement process. Compared with the CNN-based detection model, detection accuracy is improved with a small amount of computation. It is considered necessary to adjust the anchor ratio according to the size of the object as a future study.
Communication education research has focused on the effects of instructor characteristics on learning. It is necessary to consider student characteristics as well to develop an effective teaching strategy. The current study tries to classify students into multiple distinct groups depending on their personality traits and communication characteristics and investigates differences in effects of teacher characteristics between those groups. A survey on unversity students was conducted to collect data. A cluster analysis was carried out to identify distint sub-groups of respondents by their personality traits and communication characteristics. The analysis yielded two distinct groups. The two groups were named stable-reticent group', and 'neurotic-talkative group' respectivley. Series of multiple regression were carried out in order to investigate differences in the effects of instructor characteristics. The analyses found different patterns of effects between the two sub-groups. The findings suggest that it is necessary to adopt different communication styles and teaching strategies depending on student types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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