As of December 2013, 63 distance education training centers has been operating in the form of private, university affiliated and national/public centers. LMS is related to distance training quality as the system because distance education training centers are managing training by using LMS. In this paper, LMS functions of distance education training centers were analyzed to enhance the quality of distance training. In results of the analysis, it is showed 70.07%, 72.09% and 70.41% that implementation ratio of necessary LMS functions for trainee, manager and tutor. Functions of the lowest implementation ratio were "training support" of trainee mode, "statistics management" of manager mode and "communication" of tutor mode. The results of this paper will be helped to improve LMS for effective distance training of distance education training centers.
Nowadays, we can easily find student who study through computer in e-teaming environment. But, although e-teaming system has strong point that overcomes limitation of distance and time, many students give up their study through on-line learning. In this study, we developed On-Line learning motivation model, and designed and developed on-line quiz game loaming system. Thus we can find student's teaming motivation was grow up through student's interaction. Also, we find on-line quif game learning system had many information that explain student's status about their knowledge.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.3
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pp.231-238
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2023
As the demand for distance education increases, interest in the management of learners' rights is increasing. Blockchain technology is a technology that guarantees the integrity of the learner's learning history, and enables learner-led learning control, data security, and sharing of learning resources. In this paper, we proposed a blockchain technology-based learning management system based on Hyperledger Fabric that can be verified through permission between nodes among blockchain platforms. Learning resources can be shared differentially according to the learning progress. Also the percentage of individual learners that can be managed. As a result of the study, the superiority of the platform in terms of convenience compared to the existing platform was demonstrated. As a result of the performance evaluation for the research in this paper, it was confirmed that the convenience was improved by more than 5%, and the performance was 4-5% superior to the existing platform in terms of learner satisfaction.
Distance learning (DL) has become a major issue in the educational field with the spread of COVID-19. In order to enhance the satisfaction of DL learners, efforts to cultivate learners' competencies, as well as investment to build IT infrastructure, and activities to support high-quality content provision should be comprehensively considered. Based on a survey of 221 college students, this study verified that digital literacy (knowledge, skill, and mind) and information systems success factors (system, information, and service quality) all positively affect DL satisfaction, in turn, which positively influences on DL continuance. This study is meaningful in that it comprehensively considered learner's ability and IT infrastructure and analyzed the effect on the satisfaction and intention of continuous use of DL. In the future, it is necessary to expand the target of not only college students but also elementary and secondary students and instructors, and to further consider interaction, which is a major factor in the distance learning process.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.22
no.1
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pp.23-32
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2024
This study aims to improve the quality of distance learning by developing webcast-based e-learning media and integrating it into an e-learning platform for functional job training purposes at the National Research and Innovation Agency, Indonesia. This study uses a Technology Acceptance Model (TAM) to assess and predict user perceptions of information systems using webcast platforms as an alternative to conventional applications. The research method was an online survey using Google Forms. Data collected from 136 respondents involved in practical job training were analyzed using structural equation modeling to test the technology acceptance model. The results showed that the proposed model effectively explained the variables associated with the adoption of web-based e-learning during the COVID-19 pandemic in Indonesia for participants engaged in functional job training. These findings suggest that users' perceptions of ease of use, usefulness, benefits, attitudes, intentions, and webcast usage significantly contribute to the acceptance and use of a more effective and efficient webcast-based e-learning platform.
Today, many universities are confronted with the changing education paradigm such as e-learning, Distance Education, Virtual University, This IT-based teaming paradigm shift is certainly a new opportunity or a threat to our universities. To overcome this problem the universities should think e-Learning as strategic weapon, such as many firms created competitive weapons from the information systems at the 1980s. So, e-Learning system can be a SIS(Strategic Information System) which supports university's future education strategies. To build a e-Learning system, not only many H/W and S/W resources but also expert personnels are required. An organization such as local university who is week at financial status can't himself plan the system. The Local University Community e-Learning Centers that support the demand of e-learning for their community are recommended. In order to operate these centers efficiently, the strategic roles of the e-Learning center should first be defined. To define the strategic roles, We classified the strategic roles of the e-Learning center into four dimensions, (1) to improve management efficiency, (2) to enhance educational service, (3) to acquire competitive advantages, (4) to build new education infrastructure, and each dimension has 5 or 6 measurement items. As result, to enhance the educational service was considered as the most significant factor among the four dimensions of strategic roles, and the infrastructure building was the next. We also tried to find the difference for each factor by the characteristics of responsor. The data showed that there was litter difference between the groups in evaluating the significance of strategic roles of e-learning centers. Through the strategic roles definition and analysis of expected role ratings, we could have recommended the direction and operation policies of the e-Loaming centers.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.3
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pp.83-95
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2022
This paper proposes a system that performs object detection and distance estimation for application to autonomous vehicles. Object detection is performed by a network that adjusts the split grid to the input image ratio using the characteristics of the recently actively used deep learning model YOLOv4, and is trained to a custom dataset. The distance to the detected object is estimated using a bounding box and homography. As a result of the experiment, the proposed method improved in overall detection performance and processing speed close to real-time. Compared to the existing YOLOv4, the total mAP of the proposed method increased by 4.03%. The accuracy of object recognition such as pedestrians, vehicles, construction sites, and PE drums, which frequently occur when driving to the city center, has been improved. The processing speed is approximately 55 FPS. The average of the distance estimation error was 5.25m in the X coordinate and 0.97m in the Y coordinate.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
Kim, Tae hong;Yeo, Gil Su;Jeong, Se Jun;Yu, Yun Seop
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.388-390
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2021
This paper introduces a system that can help visually impaired people to board a bus using an embedded board with keypad, dot matrix, lidar sensor, NFC reader, a public data portal Open API system, and deep learning algorithm (YOLOv5). The user inputs the desired bus number through the NFC reader and keypad, and then obtains the location and expected arrival time information of the bus through the Open API real-time data through the voice output entered into the system. In addition, by displaying the bus number as the dot matrix, it can help the bus driver to wait for the visually impaired, and at the same time, a deep learning algorithm (YOLOv5) recognizes the bus number that stops in real time and detects the distance to the bus with a distance detection sensor such as lidar sensor.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.12
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pp.174-182
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2015
In this paper, we developed the small size RGB sensor that recognizes a long distance using a low-cost color sensor. Light receiving portion of the sensor was used as a camera lens for far distance recognition, and illuminating unit was increased the strength of the light by using a high-power white LED and a lens mounted on the reflector. RGB color recognition algorithm consists of the learning process and the realtime recognition process. We obtain a normalized RGB color reference data in the learning process using the specimens painted with target colors, and classifies the three colors using the Mahalanobis distance in recognition process. We apply the developed the RGB color recognition sensor to a prototype of the part classification system and evaluate the performance of its.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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