Journal of information and communication convergence engineering
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제8권3호
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pp.267-272
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2010
For the last decade, recurrent neural networks (RNNs) have been commonly applied to communications channel equalization. The major problems of gradient-based learning techniques, employed to train recurrent neural networks are slow convergence rates and long training sequences. In high-speed communications system, short training symbols and fast convergence speed are essentially required. In this paper, the derivative-free Kalman filter, so called the unscented Kalman filter (UKF), for training a fully connected RNN is presented in a state-space formulation of the system. The main features of the proposed recurrent neural equalizer are fast convergence speed and good performance using relatively short training symbols without the derivative computation. Through experiments of nonlinear channel equalization, the performance of the RNN with a derivative-free Kalman filter is evaluated.
Serious game played with a computer in accordance with specific rules, that uses entertainment to further government or corporate training, education, health, public policy, and strategic communication objectives. The main goal of a serious game is usually to train or educate users while giving them an enjoyable experience. Serous games are video games with serious purposes such as teaching or training and whose principal aim is education. The major characteristics of serious games involve pedagogy which are all of the activities that educate, train, or instruct the player. Other characteristics of serious games are that they use entertainment principles, creativity and technology to build games that carry out serious purposes. This study is to introduce a serious game for the military training and to describe the elements of game design for developing it.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권1호
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pp.5-22
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2017
This study discusses the library professionals' perception of the ICT Applications in engineering college libraries in Tamil Nadu. The relevant data was collected from the library professionals in the self financing engineering colleges situated in Kanchipuram and Thiruvallur district of Tamil Nadu. 625 questionnaires were distributed, 504 replied with a response rate of 80.64%. It was found that the respondents with experience 'Below 5 years'gave 'Lack of infrastructure' as the first priority. 'Lack of interest on the part of users' and 'No support from administration in training library professionals' were the second and third preferences indicated by the respondents. The least preferences were given for 'Fear of ICT application'. Similarly, respondents with experience '6-10 years' indicated 'No support from administration in training library professionals' as the first priority. The least preference was given for 'Inadequate training in ICT applications' by the above respondents. It can be inferred that the professionals accepted and need the training in ICT applications.
When English language teachers are deciding on their priorities for teaching pronunciation, it is imperative to know what kind of differences and errors are most likely to interfere with communication, and what special problems particular first-language speakers will have with English pronunciation. In other words, phoneme discrimination skill is an integral part of speech processing for the EFL learners' learning to converse in English. Training using sound visualization technique can be effective in improving second language learners' perceptions and productions of segmental and suprasegmental speech contrasts. This study assessed the efficacy of a pronunciation training that provided visual feedback for EFL learners acquiring pitch and durational contrasts to produce and perceive English phonemic distinctions. The subjects' ability to produce and to perceive novel English words was tested in two contexts before and after training; words in isolation and words in sentences. In comparison with an untrained control group, trainees showed improved perceptual and productive performance, transferred their knowledge to new contexts, and maintained their improvement three months after training. These findings support the feasibility of learner-centered programs using sound visualization technique for English language pronunciation instruction.
In this paper, a beam ID preamble (BIDP) technique, where a beam ID is transmitted in the physical layer, is proposed for efficient beam training in millimeter-wave cellular communication systems. To facilitate beam ID detection in a multicell environment with multiple beams, a BIDP is designed such that a beam ID is mapped onto a Zadoff-Chu sequence in association with its cell ID. By analyzing the correlation property of the BIDP, it is shown that multiple beams can be transmitted simultaneously with the proposed technique with minimal interbeam interference in a multicell environment, where beams have different time delays due to propagation delay or multipath channel delay. Through simulation with a spatial channel model, it is shown that the best beam pairs can be found with a significantly reduced processing time of beam training in the proposed technique.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권2호
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pp.159-166
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2023
The COI gene is a sequence of approximately 650 bp at the 5' terminal of the mitochondrial Cytochrome c Oxidase subunit I (COI) gene. As an effective DeoxyriboNucleic Acid (DNA) barcode, it is widely used for the taxonomic identification and evolutionary analysis of species. We created a CNN-LSTM hybrid model by combining the gene features partially extracted by the Long Short-Term Memory ( LSTM ) network with the feature maps obtained by the CNN. Compared to K-Means Clustering, Support Vector Machines (SVM), and a single CNN classification model, after training 278 samples in a training set that included 15 genera from two orders, the CNN-LSTM hybrid model achieved 94% accuracy in the test set, which contained 118 samples. We augmented the training set samples and four genera into four orders, and the classification accuracy of the test set reached 100%. This study also proposes calculating the cosine similarity between the training and test sets to initially assess the reliability of the predicted results and discover new species.
본 연구는 자기주장훈련 프로그램이 간호사의 부정적 평가에 대한 두려움, 자기주장행동 및 의사소통에 미치는 효과를 확인하고자 수행되었다. 연구설계는 비동등성 대조군 전후 설계에 의한 유사실험 연구이다. 연구대상은 G시에 소재한 2개 대학교 간호대학원생으로 실험군 14명, 대조군 18명 총 32명이었다. 자료 수집 기간은 2018년 3월 13일부터 2018년 5월 8일까지이었다. 실험군에게는 주 1회, 180분씩 총 6회기 본 프로그램을 진행한 후 교육 전과 후에 구조화된 설문지를 이용하여 측정하였다. 자료 분석 방법은 Fisher's exact test, $x^2-test$, t-test를 사용하였다. 연구결과 자기주장훈련 프로그램이 간호사의 자기주장행동과 의사소통에서 유의한 차이가 나타났다. 본 연구는 융복합 기반 시대 흐름에 맞춰 간호사의 자기 주장능력과 의사소통능력 함양을 위한 효과적인 훈련방안 개선에 기여하고자 한다.
본 연구는 농업경영체 종사자를 대상으로 SNS 활용을 조절변수로 하여 내부마케팅요인이 기업성과에 미치는 영향에 관하여 분석하였다. 내부마케팅요인을 교육훈련, 커뮤니케이션으로 및 보상시스템으로 구분하고 기업성과를 재무적성과와 비재무적성과의 하위변수로 설정하였다. 농업경영체 종사자들로부터 수집한 설문지 349부를 실증분석에 사용하였다. SPSS v22.0과 Process macro v3.4를 사용한 분석결과는 첫째, 커뮤니케이션과 보상시스템은 재무적성과에 유의한 영향을 미치고 교육훈련은 재무적성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 커뮤니케이션은 비재무적성과에 유의한 영향을 미치며 교육훈련은 비재무적성과에 부(-)의 유의한 영향을 미치고 보상시스템은 비재무적성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, SNS 활용은 내부마케팅요인과 재무적성과 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 나타났다. 넷째, SNS 활용은 내부마케팅요인과 비재무적성과 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 농업경영체가 가진 특성으로 인해 일반기업에 영향을 미치는 내부마케팅요인이 다르며, 농업경영체의 성과에 영향을 미치는 내부마케팅요인을 발굴했다는 의의를 가진다. 특히 농업경영의 성과확대를 위해서는 커뮤니케이션을 중요하게 다뤄야 한다는 것을 알 수 있었다. 후속 연구로는 매개변수의 발굴로 형성된 매개모형에 대한 연구와 추가로 매개변수가 도입된 조건부과정 모형을 통한 조절된 매개분석을 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1100-1118
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2021
In a wide range of ML applications, the training data contains privacy-sensitive information that should be kept secure. Training the ML systems by privacy-sensitive data makes the ML model inherent to the data. As the structure of the model has been fine-tuned by training data, the model can be abused for accessing the data by the estimation in a reverse process called model inversion attack (MIA). Although, MIA has been applied to shallow neural network models of recognizers in literature and its threat in privacy violation has been approved, in the case of a deep learning (DL) model, its efficiency was under question. It was due to the complexity of a DL model structure, big number of DL model parameters, the huge size of training data, big number of registered users to a DL model and thereof big number of class labels. This research work first analyses the possibility of MIA on a deep learning model of a recognition system, namely a face recognizer. Second, despite the conventional MIA under the white box scenario of having partial access to the users' non-sensitive information in addition to the model structure, the MIA is implemented on a deep face recognition system by just having the model structure and parameters but not any user information. In this aspect, it is under a semi-white box scenario or in other words a gray-box scenario. The experimental results in targeting five registered users of a CNN-based face recognition system approve the possibility of regeneration of users' face images even for a deep model by MIA under a gray box scenario. Although, for some images the evaluation recognition score is low and the generated images are not easily recognizable, but for some other images the score is high and facial features of the targeted identities are observable. The objective and subjective evaluations demonstrate that privacy cyber-attack by MIA on a deep recognition system not only is feasible but also is a serious threat with increasing alert state in the future as there is considerable potential for integration more advanced ML techniques to MIA.
원격교육연수원은 2013년 12월 기준으로 63개 연수원이 민간, 대학부설, 국공립기관의 형태로 운영되고 있다. 원격교육연수원은 학습관리시스템을 통해 연수 관리를 하고 있기 때문에 학습관리시스템은 원격 연수의 질과 관계가 있다. 본 논문은 원격연수의 질 제고를 위해 원격교육연수원의 학습관리시스템 기능을 분석하였다. 분석 결과 전반적으로 연수자, 관리자, 튜터에게 필요한 기능이 70.07%, 72.09%, 70.41%의 구현율을 보여주었다. 연수자 기능에서는 연수지원, 관리자 기능에서는 통계관리, 튜터 기능에서는 커뮤니케이션 기능이 가장 낮은 구현율을 보였다. 본 논문의 결과를 통해 원격교육연수원의 효율적인 연수 운영을 위한 학습관리시스템 개선에 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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