This paper aims to introduce some useful multimedia freewares, and also support Chinese instructor with discussing how to operate them for instructional design of multimedia language learning class. For this aims, this paper consists of three parts: First, instructional design. This part is focused to what kind of instructional model to be based on, for example, Dick & Carey model, ADDIE model, ASSURE model etc. This part introduces these models, and modifies ADDIE and ASSURE model to D.D.A.I.E.S and S.S.A.U.R.E.S as 'A(nalysis)' in these model may apply to the next 'D(evelopment)' on ADDIE, 'S(elect Methods, Media and Materials)' on ASSURE in the practical Chinese class. Second, Programme: What to use. This part is focused to what kind of free software we can use. In the web site online, there are huge free softwares so we usually hesitate to select and also don't know how to operate even though selected one of them. This part, accordingly, introduces ten of useful freewares and compares each other in terms of usefulness for Chinese instructors. Third, Programme: How to use. It is of no use just to know what to use but not to know how to operate, so this part describes how to use freewares like a kind of manual in detail as far as possible. In conclusion, we hope more Chinese instructors to learn and use more useful freewares for designing the better multimedia Chinese class by this paper.
As Large Language Models (LLM) like OpenAI's ChatGPT[1] continue to grow in popularity, new applications and services are expected to emerge. This paper introduces an experimental study on a smart web-builder application assistance system that combines Computer Vision with GUI object recognition and the ChatGPT (LLM). First of all, the research strategy employed computer vision technology in conjunction with Microsoft's "ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities"[2] design strategy. Additionally, this research explores the capabilities of Large Language Model like ChatGPT in various application design tasks, specifically in assisting with web-builder tasks. The study examines the ability of ChatGPT to synthesize code through both directed prompts and free-form conversation strategies. The researchers also explored ChatGPT's ability to perform various tasks within the builder domain, including functions and closure loop inferences, basic logical and mathematical reasoning. Overall, this research proposes an efficient way to perform various application system tasks by combining natural language commands with computer vision technology and LLM (ChatGPT). This approach allows for user interaction through natural language commands while building applications.
Objectives: This study identified factors impacting radiation knowledge among aircrew, who are affected by cosmic radiation exposure due to their occupational environment. Methods: In September 2019 we conducted an online survey of aircrew through a Google link. We evaluated the level of radiation knowledge using a ten-item (10 points) questionnaire. The following exploratory variables were evaluated in relationship with the level of radiation knowledge using univariable linear regression models: sex, age, duration of employment, position level, company, marriage, education level, personal/family history of disease, and the number of times acquiring information on radiation through various channels (internet searching, watching television, reading newspaper, conversation about radiation with aircrew/non-aircrew, in-house training). With a p of 0.2 in univariable models, we built a multivariable linear regression model using a stepwise selection method. Results: The average radiation knowledge score of the 356 respondents was 7.22. Univariable linear regression analysis showed that radiation knowledge of the aircrew was associated with their company, position level, age, and number of conversations with other aircrew members. Our multivariable model showed that the radiation knowledge level of aircrew decreased as they had more conversations about radiation with other aircrew members and as their age increased. Conclusions: Korean air crew showed a lower level of radiation knowledge as their age and the number of conversations with colleagues increased. The study suggests that more education is needed in order for aircrew to gain accurate radiation knowledge.
국가온실가스 감축 로드맵을 통해 2020년 BAU 대비 약 30%의 온실가스감축을 목표로 하고 있는데, 전력부문의 경우 가장 많은 온실가스 배출을 하고 있어서 감축잠재량 산정에 매우 중요한 부문이다. 전력부문의 경우 온실가스 감축을 위해 수요관리, 전원믹스개선, 연료전환 등과 신재생에너지 비중 확대 등의 정책 및 기술확산 등을 통해 2020년 온실가스 감축 목표달성을 하게 된다. 이처럼 매우 복잡한 전력부문 온실가스 감축 정책 수립 및 평가를 위해 대부분의 국가에서는 상향식 모형 또는 하향식 모형을 이용하고 있다. 본 연구에서는 전력부문 상향식 모형의 일반적인 현황 및 적용방안에 대해서 알아보고, 이를 위해 전력부문의 가장 큰 특징인 구간부하(load region)을 분석하고, 이를 이용하여 수력 및 양수 등을 모형화하는 방안을 제시한다. 또한 전력부문에 대한 상향식 기반의 BAU 모형을 제안하고, 이 모형을 이용하는데 필요한 데이터 및 이슈들을 정리한다.
본 논문에서는 콘포머 기반 FastSpeech2를 이용한 한국어 메뉴 음성합성기를 제안한다. 콘포머는 본래 음성 인식 분야에서 제안된 것으로, 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합하여 광역과 지역 정보를 모두 잘 추출할 수 있도록 한 구조다. 이를 위해 순방향 신경망을 반으로 나누어 제일 처음과 마지막에 위치시켜 멀티 헤드 셀프 어텐션 모듈과 합성곱 신경망을 감싸는 마카론 구조를 구성했다. 본 연구에서는 한국어 음성인식에서 좋은 성능이 확인된 콘포머 구조를 한국어 음성합성에 도입하였다. 기존 음성합성 모델과의 비교를 위하여 트랜스포머 기반의 FastSpeech2와 콘포머 기반의 FastSpeech2를 학습하였다. 이때 데이터셋은 음소 분포를 고려한 자체 제작 데이터셋을 이용하였다. 특히 일반대화 뿐만 아니라, 음식 주문 문장 특화 코퍼스를 제작하고 이를 음성합성 훈련에 사용하였다. 이를 통해 외래어 발음에 대한 기존 음성합성 시스템의 문제점을 보완하였다. ParallelWave GAN을 이용하여 합성음을 생성하고 평가한 결과, 콘포머 기반의 FastSpeech2가 월등한 성능인 MOS 4.04을 달성했다. 본 연구를 통해 한국어 음성합성 모델에서, 동일한 구조를 트랜스포머에서 콘포머로 변경하였을 때 성능이 개선됨을 확인하였다.
The "Internet of things" (IoT) is becoming an increasingly growing topic of conversation, it is a new emergent technology that can be present in almost every field and application. It's a concept that not only has the potential to impact how people live but also how people work. Broadband Internet and Mobile Internet are becoming more widely available, the cost of the service is decreasing, more devices are being created with Wi-Fi capabilities and sensors built into them, technology costs are going down, and smartphone penetration is growing so fast. All of these facts are creating the best environment for the IoT applications. In a country like Ecuador, is important to have a previous analysis about the feasibility of the implementation of this new technology in order to know what are the challenges the country has to face, and also to not stay behind as the other countries in the region are advancing. Currently, this kind of analysis does not exist. The Internet of Things is an innovation where business and technology models in Ecuador are relatively unexplored. The current infrastructure deployed in Ecuador and the available devices in the market are the central facts to initiate with the research, which is a starting point to show if Ecuador is ready to this technology, and if is not ready what is missing. This study shows the current telecommunications status in Ecuador, and its strengths and weaknesses to start the deployment of Internet of Things. Besides, it also will show the most likely applications that can be easily adopted for the Ecuadorian market with its respective availability, affordability, and adaptability.
본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.
ChatGPT is an artificial intelligence-based conversation agent developed by OpenAI using natural language processing technology. In this study, an empirical study was conducted on incumbent teachers on the intention to use the newly emerged Chat GPT. First, we studied how accuracy, entertainment, system accessibility, perceived usefulness, and perceived ease of use affect ChatGPT's acceptance intention. In addition, we analyzed whether perceived usefulness and perceived ease of use differ in the intention to accept depending on the digital technology of teachers. As a result of the study, the suitability of the structural equation model was generally good. Accuracy and entertainment were found to have a significant effect on perceived usefulness, and system accessibility was found to have a significant effect on perceived ease of use. In the analysis of teachers' digital technology control effects, it was found that perceived usefulness and perceived ease of use had a control effect between acceptance intentions. It was found that the group with high digital skills of teachers was strongly intended to accept the service regardless of perceived usefulness and ease of use. In the group with low digital skills of teachers, it is thought that ChatGPT's service shows the acceptance intention only when the perceived usefulness and ease of use are high. Therefore, in the group with low digital technology, it is necessary to seek teaching activities such as the development of instructional models using ChatGPT.
이 연구는 최근에 사회적 이슈가 되고 있는 교육방송의 과학 교육적 효율성과 목적 타당성을 알아보기 위한 것이다. 본 연구에서는 과학교육의 목적이 과학 지식의 습득뿐만 아니라 과학에 대한 상위인지의 향상에 있다고 보고 교육방송이 학습자의 과학에 관한 상위인지를 고차원화할 수 있는지를 2002년, 2003년에 걸쳐 학교의 행정적 차원에서 EBS교육방송을 1, 2학년 수업에 활용했던 ㅂ 고등학교를 통해 고찰하였다. 더 고등학교에서는 자료형 방송 활용 수업모형과 학습자 중심의 모형을 주로 활용하였으며, 따라서 학습자들은 수업을 통해 과학적 지식만을 습득할 뿐 상위인지를 고무시킬 수 있는 자극을 받지 못한다는 결과를 도출하였다. 교육방송이 과학교육에 효율적이고 타당하게 활용되기 위해서는 상위인지에 해당하는 상위지식, 경험. 모니터링이 적극적으로 수반되어야 한다. 이를 위해서 과학의 학습을 위한 교육방송에 매개되어야 하는 것은 첫째, 학습자들이 상위지식을 적극적으로 활성화할 수 있도록 교사가 자극하거나 관련 자료를 간헐적으로 상기시키는 조정이다. 둘째, 학습자들이 학습과정에서 자신의 개별 체험을 발동시킬 수 있도록 학습 내용을 유추할 수 있는 관련 실험을 실시해야 한다. 셋째, 학습자들이 자신의 학습을 모니터링할 수 있도록 교사는 적절한 질의를 제시하거나 피드백하고 학습자들의 대화의 장도 마련해야 한다.
본 연구는 발달장애아동 부모의 상호작용과 이를 통한 성장과정에 대한 이론적 모형을 제시하고자 포털사이트에서 운영되는 온라인 공동체의 게시글 중 총 250개를 근거이론방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과에 따르면 발달장애아동 부모들은 도움이 필요하고 동질감을 갖고자 하는 인과적 조건에서 상호작용을 시작하였다. 게시자, 댓글자간의 상호작용이라는 중심현상은 각 게시자의 태도가 개방적인가, 폐쇄적인가라는 맥락적 조건과 게시자와 댓글자가 상대방을 존중하고 친밀하게 대화하는가, 일방적이고 평가적 대화인가라는 중재적 조건에 따라 주고받음이 활발해지기도 하고 숨어버리는 양상이 나타나기도 하였다. 상호작용의 중심전략으로는 의지다짐, 구체정보, 공감과 지지라는 세 개의 범주에 7개의 하위범주가 포함되었다. 건강한 성장을 이룬 발달장애 부모들은 자기 수용과 강한 유대감을 가지게 되고, 부정적 철수를 하게 되는 부모들은 신세한탄을 하거나 숨어버리는 결과를 보인다. 부모성장 과정은 세 개의 상호작용 모형인 '의지다짐', '구체정보', '공감과 위로' 모형을 통하여 설명되었고 부모성장을 위한 지원으로 경험자를 통한 신뢰와 격려 제공, 지속적인 상호작용 격려하기 그리고 비공식적 지원체계와 공식적 지원체계의 협력적 보완 등을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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