This study analyzed the factors affecting the educational effect of safety innovation education for management of public institutions. A survey was conducted on 294 CEOs and executive directors of public institutions (divided into construction sites, workplaces, and research facilities) subject to the safety management rating system to understand the impact of educational participants' characteristics and behavioral intentions after safety innovation education. As a result of statistical analysis, it was found that the executive director had a higher behavioral intention than the CEO, and the education quality, education instructor, and educational environment all had a significant positive (+) effect on the behavioral intention. This study can be used as basic data for further research related to safety innovation education for management of public institutions
Electronics machines make daily human life more convenient and comfortable and try to ease burdens. When designing and manufacturing such mechatronic systems, the engineers need to have a wide range of knowledge. The purpose of our education is for students to learn to use mechatronic techniques. To realize our goal, we regard "an interest in creation" of our student as an important educational method. In this paper, we propose and try an educational method for mechatronics creation using "their interest". The method is to hold robot competitions between 1st and 3rd year students as a regular curriculum. In order to confirm the progress of our students in our engineering course, in the last year, some students entered the Rescue Robot Contest held in Kobe Japan. As a result, our student team got second place, a great honor considering it was our first attempt. We confirm that the robot competition is a useful method to make students study by themselves.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권4호
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pp.288-294
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2022
The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.486-503
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2023
Logs play an important role in mastering the health of the system, experienced operation and maintenance engineer can judge which part of the system has a problem by checking the logs. In recent years, many system architectures have changed from single application to distributed application, which leads to a very huge number of logs in the system and manually check the logs to find system errors impractically. To solve the above problems, we propose a method based on Message Middleware and ATT-GRU (Attention Gate Recurrent Unit) to detect the logs anomaly of distributed systems. The works of this paper mainly include two aspects: (1) We design a high-performance distributed logs collection architecture to complete the logs collection of the distributed system. (2)We improve the existing GRU by introducing the attention mechanism to weight the key parts of the logs sequence, which can improve the training efficiency and recognition accuracy of the model to a certain extent. The results of experiments show that our method has better superiority and reliability.
This paper presents a learning-based visual inspection method that addresses the need for an improved adaptability of a visual inspection system for parts verification in panorama sunroof assembly lines. It is essential to ensure that the many parts required (bolts and nuts, etc.) are properly installed in the PLC sunroof manufacturing process. Instead of human inspectors, a visual inspection system can automatically perform parts verification tasks to assure that parts are properly installed while rejecting any that are improperly assembled. The proposed visual inspection method is able to adapt to changing inspection tasks and environmental conditions through an efficient learning process. The proposed system consists of two major modules: learning mode and test mode. The SVM (Support Vector Machine) learning algorithm is employed to implement part learning and verification. The proposed method is very robust for changing environmental conditions, and various experimental results show the effectiveness of the proposed method.
Providing female students with competitive advantages in their social activity became one of the important issues of the college education in Korea. Thereupon, for the purpose of more effective and systematic support for the female students, many universities have adopted the cyber mentoring system. However, customers' requirements for such cyber mentoring systems are not reflected at the initial stage, resulting in some inefficient performances. In this study, we propose a desirable cyber mentoring system reflecting female students' requirements by using QFD and conjoint analysis. We expect that the proposed system will help to cultivate high quality female resources in a more effective way.
The importance of software in the engineering field is increasing day by day, so the utilization and understanding of the simulation software in the engineering design stage has become the core competence of the engineer. This study presents a new software education method for multiple systems in the field of mechanical engineering using a workflow execution environment as a sub-module of a computational platform (called EDISON platform) that can incorporate in-house software tools developed by many simulation tool developers. It can execute not only individual software tools such as fluid flow, structure, optimal design, but also conduct connective executions of multiple software tools. Based on this simulation environment, a methodology was proposed that can be applied to convergence types of engineering educations. By properly using this methodology, it is expected that beginning engineers could encourage their specialties understanding the big pictures of the analysis processes.
FFT (Fast Fourier Transform) has been widely used in various fields such as image processing, voice processing, physics, astronomy, applied mathematics and so forth. Much research has been conducted due to the importance of the FFT and recently new FFT algorithms using a GPU (Graphics Processing Unit) have been developed for the purpose of much faster processing. In this paper, the new optimal FFT algorithm using the Pease FFT algorithm has been proposed reflecting the hardware configuration of a GPGPU (General Purpose computing of GPU). According to the experiments, the proposed algorithm outperformed by between 3% to 43% compared to the CUFFT algorithm.
We introduce an introductory engineering education course for engineering majors and non-engineering majors. This course does not require any previous knowledge and experience on engineering. It requires strong curiosities and imaginations on current and future society we live in, where technology is inseparable ingredient. Course encourages attendees to explore fundamental issues of engineering: what is proper technology and what are proper ways of exercising engineering, issues dealt in soft engineering. Since course topics cover many aspects of technology, traditional learning methods fail to be successful and efficient. Various efficient learning methods have been proposed and implemented. We utilize various interactive tangible media, which include simulated thought experiments and physical media experiences. About 20 episodes in short film format are produced based on scenario written according to related issues selected. Physical media like interactive robots are introduced for attendees' stimulated experiences. We summarize our exciting experiments on interactive teaching experiences at Pusan National University which include on/off-line interactions, assignments, projects, and evaluations.
Outcome-Based education (OBE) is reviewed from the institutional perspective. The demand for and international trends in OBE are briefly examined and several term related to OBE, especially educational objective and program outcomes (POs), are introduced. It is stressed that systems for continuous quality improvement and quality assurance should be established to ensure the maintenance of the OBE system. Because the criteria for accreditation contain a criterion regarding the quality assurance related to program outcomes, several critical issues are considered regarding the POs themselves and the reduction of the POs. The core value of OBE is not only to provide appropriate education services to students to prepare them with the minimum skills and abilities for advancing their professional service, but also to guarantee the quality of graduates. In addition, the educational program should be continuously improved by employing the evaluation results acquired during the operation of the OBE systems. It is certain that an OBE system is one important aspect of student-centered education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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