Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.12
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pp.1596-1601
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2019
A smart robot game, which is one of the new type expanding the market through coding education classes recently, has a characteristic to manipulate digital games with a smart-phone while using a robot instead of existing games. Under the same rules, the virtual world's game is connected to real world's robot through a smart-phone, and the game is played while exchanging data. This study analyzes smart robot game by dividing them into media features, digital game features, and playful features. In addition, we developed the game based on the board game genre that has the general rules while using the derived development features. As a result, by presenting the case of development of smart robot board game, we would like to propose the points to be considered in the development of smart robot game.
Yoon, Hee Jin;Kim, Ju Wan;Jang, In Sung;Lee, Byung-Dai;Kim, Nam-Gi
Journal of Internet Computing and Services
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v.20
no.6
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pp.55-63
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2019
Recently, the use of real-world image data has been increasing to express realistic virtual environments in various application fields such as education, manufacturing, and construction. In particular, with increasing interest in digital twins like smart cities, realistic 3D urban models are being built using real-world images, such as aerial images. However, the captured aerial image includes shadows from the sun, and the 3D city model including the shadows has a problem of distorting and expressing information to the user. Many studies have been conducted to remove the shadow, but it is recognized as a challenging problem that is still difficult to solve. In this paper, we construct a virtual environment dataset including the height map of buildings using 3D spatial information provided by VWorld, and We propose a new shadow detection method using height map and deep learning. According to the experimental results, We can observed that the shadow detection error rate is reduced when using the height map.
ChatGPT, commercial launch in late 2022, has shown successful results in various professional exams, including US Bar Exam and the United States Medical Licensing Exam (USMLE), demonstrating its ability to pass qualifying exams in professional domains. However, further experimentation and analysis are required to assess ChatGPT's scholastic capability, such as logical inference and problem-solving skills. This study evaluated ChatGPT's scholastic performance utilizing the Korean College Scholastic Ability Test (KCSAT) subjects, including Korean, English, and Mathematics. The experimental results revealed that ChatGPT achieved a relatively high accuracy rate of 69% in the English exam but relatively lower rates of 34% and 19% in the Korean Language and Mathematics domains, respectively. Through analyzing the results of the Korean language exam, English exams, and TOPIK II, we evaluated ChatGPT's strengths and weaknesses in comprehension and logical inference abilities. Although ChatGPT, as a generative language model, can understand and respond to general Korean, English, and Mathematics problems, it is considered weak in tasks involving higher-level logical inference and complex mathematical problem-solving. This study might provide simple yet accurate and effective evaluation criteria for generative artificial intelligence performance assessment through the analysis of KCSAT scores.
This study aims to analyze the acceptance factors for expanding the adoption of AI by SMEs and draw practical and policy implications. To this, we conducted an empirical analysis of AI acceptance factors among 315 SMEs in various industries such as manufacturing, service, and information and communication sectors located in Korea. Based on the UTAUT, we examined the influence of decision-making reliability, perceived awareness, policy support, education and training, perceived cost, perceived risk, and system complexity, and found that decision-making reliability positively affects performance expectancy and social influence, perceived awareness positively affects performance expectancy and effort expectancy, policy support positively affects social influence and facilitating conditions, and education and training positively affects effort expectancy and facilitating conditions. Perceived cost had a negative effect on social influence and facilitating conditions, and perceived risk had a negative effect on performance expectancy and social influence. System complexity had a negative effect on effort expectancy but no effect on facilitating conditions. These results are expected to be widely utilized as basic research for the diffusion of AI in industry and provide practical and policy implications for promoting the adoption of AI in SMEs.
In the present knowledge and information society, every citizen can enjoy benefits of various advanced technologies such as information and communication technology(ICT) and smart technology. Nowadays everybody has to have some level of information literacy and application ability in order to enjoy benefits from various advanced technologies. In additions, knowledge and practice will about information and communication ethics are also required for all. Currently we need some kind of standards to evaluate and model everybody's information literacy and application capability. In this sense, information culture index has been developed to check information literacy and application capability of every citizen for various aspects of daily life. Information culture index consists of three standards, that is, application, awareness, and norm, respectively. Application standard indicates how information contents and skills are generalized for all. In other words, it is concerned with how every citizen can understand information literacy and use information skills in his or her daily life. Awareness standard is concerned with how well everyone can respect and trust others in the current information culture community. Norm standard is concerned with how everyone can use information communication services according to his or her desirable sense of information and communication ethics. The purpose of this paper is to analyze correlation between academic background and three standards of information culture index, that is, application, awareness, and norm. For this purpose, we use 2-year national survey works for information culture. After thorough statistical analysis, we can conclude that, awareness and norm standards do not show a meaningful correlation with academic background while application standard shows a meaningful correlation with academic background, It means that, the higher academic background one has, the higher application standard one can achieve. We expect that our correlation analysis results can be helpful to spread of information education and information culture in the future.
The higher thinking skills, such as creativity and problem-solving about a given problem, are difficult to assess and diagnose. For an accurate diagnosis of these higher thinking abilities, we need to fully observe learner's problem-solving process or learner's individual reports. However, in an online learning or virtual class environments, evaluation of learner's problem-solving process becomes more difficult to diagnose. The best way to solve this problem is through reporting by tracking learner's actions when he tries to solve a problem. In this study, we developed a module which can evaluate and diagnose student's problem-solving ability by tracking actions in MS-Office suite, which is used by students to solve a given problem. This module performs based on the learner's job history through user tracking. To evaluate the effectiveness of this diagnostic module, we conducted satisfaction survey from students who were preparing the actual MOS exams. As a result, eighty-one (81) of the participants were positive on the effectiveness of the learning system with the use of this module.
Center of labor power was moved from physical labor to knowledge labor on modern knowledge society comparing with past industrial age, but dramatic result is not appearing in knowledge worker's productivity. "Peter F. Drucker" called "father of modern business management" is essential factor of knowledge labor based on expert, performance, concentration, own administration official, second half of life. And studied about task, reform, autonomy, education, quality, relation of information communication that is knowledge worker's productivity determinant factor. As research result, was expose that relativity is high by performance>concentration>own administration official>expert, second half of life in essential factor of knowledge labor. Specially, all productivity determinants and effect factor were performance by result to knowledge worker. Therefore, knowledge worker can expect formation's target and performance though search and practical use of continuous information are achieved in own field.
In this paper, we have studied a data analysis method by deep learning to predict learning achievements based on accumulated data in cyber university learning management system. By predicting learner's academic achievement, it can be used as a tool to enhance learner's learning and improve the quality of education. In order to improve the accuracy of prediction of learning achievements, the autoencoder based attendance prediction method is developed to improve the prediction performance and deep learning algorithm with ongoing evaluation metrics and predicted attendance are used to predict the final score. In order to verify the prediction results of the proposed method, the final grade was predicted by using the evaluation factor attendance data of the learning process. The experimental result showed that we can predict the learning achievements in the middle of semester.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.12
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pp.1826-1831
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2022
Rapid Aging Society demands the transformation of medical paradigm of diagnosis and treatment towards prevention and management. This paper explores the norm and development of digital health care, focusing on Busan Metropolitan City. Digital health care which combines new ICT technology and medical technology is predictive, preventive, personalized and participatory; and suggests alternative to solve the problem of demographic changes and increasing social cost of medical welfare. Community Health Center in Busan is unique one based in the minimum community of collecting data from self-leading health management. Digital transformation using basic health data and social information can build preventive care system in the community. Easy access leads community center to test bed of developing new technology, as a living lab. In order to use the newly developed goods and service effectively, user-participatory test is nicessary. Finally community nurse and activists can specify health-welfare converged service through digital transformation empowerment training.
Digital literacy is vital knowledge and ability of an individual in the information society. As the level of digital literacy increases, the interest in privacy protection increases. This change may hinder the use of digital technologies and services. This research examines (1) the mediating effect of online social participation and information veracity on smart device literacy and privacy concerns, and (2) the moderating effect of privacy literacy. Using Korean media panel survey data reported in 2020 and in 2021, this study analyzes the responses of 7,737 people who use smart devices and participate in online activities. SPSS and PROCESS Macro are used to test the research model and hypotheses. In the analysis of 2020 and 2021 survey, this research shows that smart device literacy has major effects on privacy concerns; confirms that the mediating effect of online social participation; moderated meditating effect of privacy literacy. Although information veracity is not significant in 2020, mediating and moderated mediating effects are found in 2021.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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