The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.12
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pp.431-441
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2021
The paper aims to analyze the factors influencing the digital technology readiness of the governmental agency in Thailand, namely the Office of the Welfare Promotion Commission for Teachers and Educational Personnel (OTEP). This paper discusses challenges regarding the technology readiness of OTEP, which is taken as a case study for Thai governmental agencies. Data is collected through questionnaires distributed from October to December 2020. With a population of 777 OTEP staff, 534 employees are the respondents of this study. The study employs correlation, multiple linear regression, and structural equation modeling to analyze the data. The dependent variable is the digital technology readiness, while the independent variables are age, technology literacy, technology experience, attitude, organizational culture, leadership, and learning facilities. One of the principal findings is that the digital technology readiness of OTEP is at a moderate level. In addition, learning facilities, technology literacy, leadership, and organizational culture are found to be statistically significant for digital technology readiness. The findings highlight the issues and obstacles associated with encouraging human resource development, notably in the field of digital technology. Adopting digital technology to give better services to a large scale of customers is challenging for most large governmental enterprises, considering OTEP as a wonderful example for organizations under government oversight.
This paper deals with a 'Designeer' education program that has a specific objective of educating design to undergraduate students in mechanical engineering with the aim of enhancing their ability of collaboration with designers when they are going to work in the field after graduation. The entire curriculum of the Designeer education program is introduced first, the end of which two-semester Capstone Design Courses for senior students is offered to let them practice all the knowledge and skills in a project-based learning environment. Learning specific matters such as sketching & visual thinking, prototyping and user experience design is one thing and practicing those knowledge and skills into a Capstone Design project is another. At this point, design thinking process needs to be in place to give students a foresight of one-year journey and to ensure that they will produce a desirable, feasible and viable product at the end of the year when they define the right problem at the beginning. Their frustrations and discoveries while applying design thinking throughout the year is explained by taking an example of a Robot Vacuum Cleaner design project. Finally, we provide real examples of effective methods to practice divergent and convergent phases.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.11
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pp.1534-1538
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2020
Smart farming education service focuses on the dissemination of farming information that is the farming knowledge, farming skill, and farmer's experiences and knowhow, etc. This farming information is supposed from current activities, farming product and from the experience of farmer on the field. If the information is not available, or if available and not in a form that is amenable to being brought to the end producer then the process stalls at this point. The core component of the automation process for smart farming education service is the creation of a data store which will be a repository for the information of the smart farming education. The farming sector will benefit immensely from the implementation of farming data in farming contents repository which will serve as the knowledge base for the smart farming education service.
Science museum are dealing with exhibits on field of changing science and technology, and previous research suggested that exhibits replacement should carried out at least every 5 years. In order to efficiently replace exhibits within a limited budget, various studies analyzed visitors' preferences to exhibits. Recently, studies use various technologies to collect the data on visitors' preferences automatically, but almost of studies had a high dependency on their visitors such as visitors needed to carry specific sub-devices in the museums for gathering data. As complementing the limitations of previous research, this study introduces the improved method which is able to automatically collect and quantify visitors' preferences to exhibits using TensorFlow, a deep learning technology. By the proposed analysis method, it was possible to collect 2,520 data of visitors' experience on exhibits in totality. Based on collected data, attraction power and holding power indicating the preference of visitors on exhibits were able to be calculated. The result also confirmed antecedent research conclusion that the attraction power and holding power of the exhibit which consists of 3 dimensional structures work are higher than other exhibits. As a conclusion, the proposed method will provide more convenient data collection method for detecting visitors' preference.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.15-24
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2023
One of the objectives and aspirations of scientists and engineers ever since the development of computers has been to interact naturally with machines. Hence features of artificial intelligence (AI) like natural language processing and natural language generation were developed. The field of AI that is thought to be expanding the fastest is interactive conversational systems. Numerous businesses have created various Virtual Personal Assistants (VPAs) using these technologies, including Apple's Siri, Amazon's Alexa, and Google Assistant, among others. Even though many chatbots have been introduced through the years to diagnose or treat psychological disorders, we are yet to have a user-friendly chatbot available. A smart generative cognitive behavioral therapy with spoken dialogue systems support was then developed using a model Persona Perception (P2) bot with Generative Pre-trained Transformer-2 (GPT-2). The model was then implemented using modern technologies in VPAs like voice recognition, Natural Language Understanding (NLU), and text-to-speech. This system is a magnificent device to help with voice-based systems because it can have therapeutic discussions with the users utilizing text and vocal interactive user experience.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.736-743
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2022
Construction workers experience a high rate of fatal incidents from mobile equipment in the industry. One of the major causes is the decline in the acoustic condition of workers due to the constant exposure to construction noise. Previous studies have proposed various ways in which audio sensing and machine learning techniques can be used to track equipment's movement on the construction site but not on the audibility of safety signals. This study develops a novel framework to help automate safety surveillance in the construction site. This is done by detecting the audio sound at a different signal-to-noise ratio of -10db, -5db, 0db, 5db, and 10db to notify the worker of imminent dangers of mobile equipment. The scope of this study is focused on developing a signal processing model to help improve the audible sense of mobile equipment for workers. This study includes three-phase: (a) collect audio data of construction equipment, (b) develop a novel audio-based machine learning model for automated detection of collision hazards to be integrated into intelligent hearing protection devices, and (c) conduct field experiments to investigate the system' efficiency and latency. The outcomes showed that the proposed model detects equipment correctly and can timely notify the workers of hazardous situations.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.3
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pp.63-83
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2021
The appearance of education is also rapidly changing in social changes represented by social networks. And the development of information and communication technology is also having a widespread effect on the education field. In the era of untact caused by Covid-19, education through smart learning is having a greater effect on students as well as adult learners more quickly and broadly. In addition, smart learning is not just limited to learning content, but is developing into personalized, convergence, and intelligent. The purpose of this study is to identify the factors of ARCS motivation theory that can determine the learning motivation of smart learning users, and to empirically study the casual relationship between these factors on education achievement through practical value and hedonic value. Specifically, I would like to examine how the independent variables ARCS motivation factors (attention, relevance, confidence, and satisfaction) affect learners' education achievement through the parameters of practical value and hedonic value. To this end, a research model was presented that applied the main variables of attention, relevance, confidence, and satisfaction, which are four elements of ARCS motivation theory, a specific and systematic motivational strategy to induce and maintain learners' motivation. In order to empirically verify the research model of this study, a survey was carried out on learners with experience using smart learning. As a result of the study, first attention was found to have a positive effect on the hedonic value. Second, relevance was found to have a positive effect on the hedonic value. Third, it was found that confidence did not have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Forth, satisfaction was found to have a positive effect on the practical value and the hedonic value. Fifth, practical value was found to have a positive effect on the education achievement. Sixth, hedonic value was found to have a positive effect on the education achievement. Through this, it can be seen that the intrinsic motivation of learners using smart learning affects the education achievement of users through intrinsic and extrinsic value. A variety of smart learning that combines advanced IT technologies such as AI and big data can contribute to improving learners' education achievement more effectively and efficiently. Furthermore, it can contribute a lot to social development.
This study developed a geological virtual reality-based field trip (VFT) to find an alternative to replace the actual field trip, which is often considered lightly by students owing to difficulties in the school. For this purpose, we selected a total of five geological learning sites that focus on the Mt. Jeoksang Muju-gun, Jeollabuk-do, Korea by evaluating the contents of the curriculum and the possibility of developing a VFT. The developed VFT provided middle-school students with an interactive space to observe and explore rocks and geological structures, including orbicular granite gneiss, tuff, conglomerate, sandstone, stratification, and joints. A semi-structured interview was conducted with the 1st-grade middle-school students to evaluate the educational value of the VFT. The responses of the students were analyzed using semantic network analysis to understand the significance of relationships between the reaction words. Results show that the students were able to sense reality through the VFT, which enabled them to understand and remember the characteristics of rocks. Therefore, students can indirectly have a sense of reality of an outdoor experience through the VFT program, which positively influences their learning. Our study shows that VFT can be effectively utilized as a meaningful learning resource in schools.
Nuclear Safety Act had described the three types of licenses on radioisotope handling, such as a general license, a special license and a supervisory license. Applicants should be qualified by careers and qualifications for the education and training to acquire the licenses. In particular, the information on the estimation for the career is notified by Nuclear Safety and Security Commission(NSSC). In this paper, we suggest an improvement by analyzing survey data at the end of the education course on a license for the supervisor of radiation handling. We applied the learning evaluation to improve the education course. The level of satisfaction with the improved curriculum was compared with the existing curriculum. The improved curriculum with the learning evaluation has shown high grades of performance, i.e. above 4.0 points (full mark: 5.0 points) on the level of satisfaction and field application. The learning evaluation should be applied to the basic education course on a general license for radioisotope handling.
The purpose of this study is to verify the effects of Simulation-based Chest Tube Drainage Management Nursing Education on the Nursing Students' Response to Scenario Experiences, Confidence in Learning, and Problem Solving Abilities. This study was performed with a one-group pretest-posttest design, and a total of 133 junior nursing students have participated in the research (31 teams of simulation-based education). According to the results of the study, most of the students have shown a positive response to the scenario experience after the simulation training, while their confidence in learning and problem-solving skills have improved significantly. This proves that simulation-based training using simulators can be very effective in practical nursing training. It is expected that this research could make a meaningful contribution to improving the overall quality of field-oriented practical training and clinical practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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