International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.39-46
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2023
The purpose of this study is to introduce a proposed Framework for Evaluating the Return on Investment (ROI) of E-Learning Programs at Saudi Universities. To achieve this goal, the descriptive analysis methodology is used to analyze the literature review about e-learning and its evaluation from different viewpoints, especially from the ROI-related perspective. As well as the literature reviews related to ROI and the methods of calculating it inside society institutes. This study suggests a conceptual framework for evaluating the ROI of E-Learning Programs at Saudi Universities. This framework is based on the merging process among the analyze, design, develop, implement, and evaluate (ADDIE) model for designing e-learning programs, which gives detailed procedures for executing the program, several evaluating models for e-learning, and the Kirkpatrick model for evaluating the ROI of e-learning. It consists of seven stages (analysis, calculating the costs, design, development, implementation, calculation of the benefits, and calculation of the final ROI).
Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.1
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pp.15-20
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2015
The limited battery power in the mobile environment, lack of sufficient wireless bandwidth, limited resources of mobile terminals, and frequent breakdowns of the wireless network have become major hurdles in the development of mobile cloud computing (MCC). In order to solve the abovementioned problems, This paper propose a proxy-based MCC framework by adding a proxy server between mobile devices and cloud services to optimize the access to cloud services by mobile devices on the network transmission, application support, and service mode levels. Finally, we verify the effectiveness of the developed framework through an experimental analysis. This framework can ensure that mobile users have efficient access to cloud services.
This paper argues that the formation of regional integration frameworks can be best understood as a dominant state's attempt to create a preferred regional framework in which it can exercise exclusive influence. In this context, it is important to observe not only which countries are included in a regional framework, but also which countries are excluded from it. For example, the distinct feature of the Trans-Pacific Partnership (TPP) is its exclusion of China, and that of the Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP) is its exclusion of the United States (US). An exclusion of a particular country does not mean that the excluded country will perpetually remain outside the framework. In fact, TPP may someday include China, resulting from a policy of the US "engaging" or "socializing" China rather than "balancing" against it. However, the first step of such a policy is to establish a regional framework from which the target country of engagement is excluded.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.38
no.3
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pp.355-367
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2018
The purposes of this study are 1) to identify systems thinking level and definition, 2) to develop a framework for the assessment of systems thinking level, and 3) to develop a rubric for scoring open-ended written responded test. In order to achieve these purposes, a total of 60 articles were analyzed by using the literature analysis framework. The systems thinking level and definition are identified through the results of systems thinking literature analysis. Based on the systems thinking level and definitions, the research derived a framework that includes the core ideas and evaluation content of each level. In addition, rubric for the scoring of open-ended response test items was revised and supplemented. It is concluded that a content validity test on the tools (systems thinking level and definition, framework for item development, rubric) has been developed in the study. The content validity was verified by 7-science education experts. According to the result of CVI, it was found to be more than .95 in all three tools. Based on the results of this study, the research will develop items that can measure students' level of systems thinking. The construct validity and criterion validity of the developed items should be verified systematically. The research could carry out a validation study for the systems thinking measurement related to the core competence emphasized in the 2015 revised curriculum.
To meet the scalability and performance requirements of data analyses, which often involve voluminous data, efficient parallel or concurrent algorithms and frameworks are essential. We present a high-performance Korean morphological analyzer which employs the MapReduce framework on the graphics processing unit (GPU). MapReduce is a programming framework introduced by Google to aid the development of web search applications on a large number of central processing units (CPUs). GPUs are designed as a special-purpose co-processor. Their programming interfaces are typically formulated for graphics applications. Compared to CPUs, GPUs have greater computation power and memory bandwidth; however, GPUs are more difficult to program because of the design of their architectures. The performance of the Korean morphological analyzer using the MapReduce framework on the GPU is evaluated in comparison with the CPU-based model. The proposed Korean Morphological analyzer shows promising scalable performance on distributed computing with the GPU.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.21
no.3
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pp.199-205
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2011
This paper proposes a framework to predict the mechanical fault of hot rolling mill system (HRMS). The optimum process of HRMS is usually identified by the rotating velocity of working roll. Therefore, observing the velocity of working roll is relevant to early know the HRMS condition. In this paper, we propose the framework which consists of two methods namely spectrum matrix which related to case-based fast Fourier transform(FFT) analysis, and three dimensional condition monitoring based on novel visualization. Validation of the proposed method has been conducted using vibration data acquired from HRMS by accelerometer sensors. The acquired data was also tested by developed software referred as hot rolling mill facility analysis module. The result is plausible and promising, and the developed software will be enhanced to be capable in prediction of remaining useful life of HRMS.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.10
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pp.129-135
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2017
This research is to identify an easy and effective method of teaching-learning plan. The teaching-learning plan is a blue_print applied for designing effective lessons. However, most of the teachers regard it as a difficult and inefficient job. This study proposed the concrete instructional model framework as a tool to develop the teaching-learning plan easily and effectively. The concrete instructional model framework will represent a decomposed instructional strategy applied for each step of the instructional model developed by educational researchers. This method is applied to develop a computer teaching-learning plan. Therefore, the proposed method will expand an easier teaching-learning plan. Furthermore, the proposed method develops a teaching-learning plan with fluent content in detail based on low-level instruction strategies applied in the concrete instruction model framework.
This paper addresses the need to incorporate the increasing trend of partnership formation among business firms into a framework for interorganizational systems. The existing frameworks for classifying interorganizational systems are either conceptually too complex to be readily applicable to IOS planning or too outdated to explain the emergence of numerous forms of global communication networks. Based upon two dimensions, namely value activity linkage and system support level, we propose a new IOS framework which classifies IOS into four types, including (1) operational cooperation, (2) resource pooling, (3) operational coordination, and (4) complementary partnership. We review select cases that fit into each IOS category and draw characteristics of systems of each category. The paper concludes with suggestions for applying the framework to the development of an IOS-enabled corporate strategy.
It is widely known that usability is a critical quality attribute of IT systems. Many studies have developed various methods for finding out usability problems. Usability professionals have emphasized that usability should be integrated into the development life cycle in order to maximize the usability of systems with minimal cost. To achieve this, it is essential to classify usability problems systematically and connect them into the activities of designing user interfaces and tasks. However, there is a lack of framework or method for these two problems and thus remains a challengeable research issue. As a beginning study, this paper proposes a conceptual framework for addressing the two issues. We firstly summarize usability-related studies so far, including usability factors and evaluation methods. Secondly, we review seven approaches to identifying and classifying usability problems. Based on this review and opinions of usability engineers in real industry as well as the review results, this paper proposes a framework comprising three viewpoints, from which more sound classification scheme of usability problems can be inductively developed.
Artificial intelligence is becoming a global hot topic and is being actively applied in various industrial fields. Not only is artificial intelligence being applied to industrial sites in an on-premises method, but cloud-based artificial intelligence platforms are expanding into "as a service" type. The purpose of this study is to develop and verify a measurement tool for an evaluation framework for the adoption of a cloud-based artificial intelligence platform and test the interrelationships of evaluation variables. To achieve this purpose, empirical testing was conducted to verify the hypothesis using an expanded technology acceptance model, and factors affecting the intention to adopt a cloud-based artificial intelligence platform were analyzed. The results of this study are intended to increase user awareness of cloud-based artificial intelligence platforms and help various industries adopt them through the evaluation framework.
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