Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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v.3
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pp.327-346
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2001
Das Ziel dieser Arbeit liegt darin, den Bestand der wissenschaftlichen Web-Publikationen in der deutschen Linguistik darzustellen. Das Internet bietet heute $f\"{u}r$ die Forschung bereits zwei der wichtigsten produktiven $M\"{o}glichkeiten;n\"{a}mlich$ Information und Kommunikation. Akademische Kreise haben diverse Homepages entwickelt. Der schnelle Zugang zu aktuellen bibliographischen Daten und Forschungsergebnissen hat $f\"{u}r$ koreanische Germanisten einen besonders hohen Stellenwert. Wissenschaftliches Publizieren in Form von Fachzeitschriften ist ein gutes Modell $daf\"{u}r$. Fachzeitschriften erscheinen weltweit und relativ schnell, erreichen aber nur geringe Auflagen. Der Leserkreis ist fast identisch mit der Gruppe der potentiellen Autoren und Herausgeber. Ein Vorteil des elektronischen Publizierens ist die M\"{o}glichkeit$ multimeiale Dokumente und $weiterf\"{u}hrende$ Hyperlinks zu integrieren. Aber die $Qualit\"{a}t\;der\;Aufs\"{a}tze$ kann man kaum objektiv ermitteln und nur schwer beurteilen. Elektronische Zeitschriften $k\"{o}nnen$ sich in der Wissenschaft nur dann etablieren, wenn es gelingt, als wissenschaftliche Arbeiten von den wissenschaftlichen Kreisen oder von der Univerwaltung anerkannt zu werden. Folgende on-line wissenschaftliche Fachzeitschriften werden hier dargestellt; Linguistik online(ISSN 1615-3014), The Web Journal of Modern Language Linguistics(ISSN 1461-4499), PhiN(ISSN 1433-7177), Zeitschrift $f\"{u}r$ interkulturellen Fremdsprachenunterricht(ISSN: 1205-6545), und Language Learning & Technology(ISSN 1094-3501). 1)http://viadrina.euv-frankfurt-o.de/$\~wjoumal/deutsch/$ 2)http://wjmll.ncl.ac.uk/ 3)http://www.fu-berlin.de/phin/ 4)http://www.ualberta.ca/$\~german/ejoumal/$ 5)http://llt.msu.edu/ In der folgenden Homepage kann man auch eine Quellensammlung zu 'Dissertationen Online' finden. 6) http://www.educat.hu-berlin.de/$diss\_online/biblio.html$ Eine individuelle und institutionelle Offenheit und eine $n\"{u}chteme$ Anwendung der Materialien sind bei der Herstellung und Nutzung von Forschungsergebnissen erforderlich.
Recommendation is to offer information which fits user's interests and tastes to provide better services and to reduce information overload. It recently draws attention upon Internet users and information providers. The collaborative filtering is one of the widely used methods for recommendation. It recommends an item to a user based on the reference users' preferences for the target item or the target user's preferences for the reference items. In this paper, we propose a neural network based collaborative filtering method. Our method builds a model by learning correlation between users or items using a multi-layer perceptron. We also investigate integration of diverse information to solve the sparsity problem and selecting the reference users or items based on similarity to improve performance. We finally demonstrate that our method outperforms the existing methods through experiments using the EachMovie data.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.9
no.1
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pp.27-38
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2016
Through the systematic analysis on articles about the environment in newspapers, the news reports were considered as effective materials, so after being reconstructed, they were used as learning materials in a lesson on environment contamination which is newly introduced in Earth Science I from the 2009 curriculum revision. To examine students' attitude toward science, before and after NIE application to the students, Test of Science Related Attitudes(TOSRA) as a test tool was carried out which was composed of 7 categories - four optional questionnaires for each category, 28 in total were used. The result was as follows: in a pretest, based upon the average scores by factors the factors ranked from the highest to the lowest as follows: the social meaning of science, the acceptance of the scientific attitude, the commonness of a scientist, the attitude to scientific exploration, the pleasure in science class, the vocational interest in science, the concern over science as a hobby, and in posttest, their ranking as follows: the acceptance of the scientific attitude, the pleasure in science class, the commonness of a scientist, the social meaning of science, the attitude to scientific exploration, the vocational interest in science, the concern over science as a hobby. Also they were all statistically significant at a significant level p<0.05. However, the test revealed that there were some negative effects on the social meaning of science and the attitude to scientific exploration and therefore it is judged that in order to overcome those influences, some bright articles about solving the environment contamination should be applied to the lessons and be complemented effectively by experiments and various media: NIE as well as science magazines, data from Internet search and treatises on science.
Along with the development of information and communication technology, smart education that can learn without restrictions of time, place and equipment is activated even in the field of education. Although smart education is provided with content-based training solutions, construction of a system that grasps individual characteristics of learners and provides personalized learning is relatively weak. The activity of free choice is an important play activity of early childhood education, but it is not implemented efficiently by relying on the clinical observation of the teacher. If the IoT(Internet of Things) technology based on Hyper-Connected is applied to free-choice activities, it is possible to provide the child's personalized activity type and play-form analysis based on objective and stylized data. In this paper, we design and implement a system to monitor the child's activity of free choice by building an IoT environment that is based on open source hardware. The proposed system provides children's activity information as objective data and will be used as teacher's work mitigation and custom training material for each child.
Priority-based network service has been widely adopted for the Internet traffic management in the context of IETF differentiated services, and computing optimal prices for such priority-based service is the key topic in many pricing literature. While the equilibrium analysis has been commonly used to this end, many have criticized the validity of the underlying assumption of equilibrium analysis that user utility functions are precisely known. In this paper, we propose a solution for bridging the gap between the existing theoretical work on optimal pricing and the unavailability of precise user utility information in real networks. In the proposed method, the service provider obtains more and more accurate estimates of user utility functions from the initial imprecise knowledge by iteratively changing the price of service levels and observing the users' decisions under the changed price. Our contribution is two-fold. First, we have developed a general principle for estimating the user utility functions. Second, we have developed a novel method for setting the prices that can optimize the extraction of the knowledge about user utility functions. The extensive simulation results demonstrate the effectiveness of our method.
Organizations have realized the importance of CRM. To obtain the maximum possible lifetime value from a customer base, it is critical that customer data is analyzed to understand patterns of customer response. As customer databases assume gigantic proportions due to Internet and e-commerce activity, data-mining-based market segmentation becomes crucial for understanding customers. Here we raise a question and some issues of using single SOM approach for clustering while proposing multiple self-organizing maps approach. This methodology exploits additional themes on the attributes that characterize customers in a typical CRM system. Since this additional theme is usually ignored by traditional market segmentation techniques we here suggest careful application of SOM for market segmentation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.309-309
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2018
기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.
The development of social platforms and digital technology has promoted the age of the communication in our society. As online communication has become commonplace, expressing feelings, thoughts and experiences on the Internet has become an everyday routine. Among them, SNS is one of the representative platforms for expressing oneself easily and interacting with other users. The way of communicating with the SNS about what they did and what experiences they experienced from one's everyday lives became more common. As a result, the museum makes various efforts to enhance visitors' attention and interest with the use of SNS. It provides a content-based programs and museum environment that allow visitors to enjoy playing and learning at the same time. This study will explore not only a simple appreciation, but also the way of communicating to everyday life in terms of the changes for museum environment through the development, implementation and adaptations of digital technology. Through this, mobile-based communication with SNS provides various values and quality of museum visit, can be completed with meaningful museum experience, and various roles and functions of the museum are examined in terms of social platform of experience.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.3
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pp.86-97
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2021
As mechatronic systems have various, complex functions and require high performance, automatic fault detection is necessary for secure operation in manufacturing processes. For conducting automatic and real-time fault detection in modern mechatronic systems, multiple sensor signals are collected by internet of things technologies. Since traditional statistical control charts or machine learning approaches show significant results with unified and solid density models under normal operating states but they have limitations with scattered signal models under normal states, many pattern extraction and matching approaches have been paid attention. Signal discretization-based pattern extraction methods are one of popular signal analyses, which reduce the size of the given datasets as much as possible as well as highlight significant and inherent signal behaviors. Since general pattern extraction methods are usually conducted with a fixed size of time segmentation, they can easily cut off significant behaviors, and consequently the performance of the extracted fault patterns will be reduced. In this regard, adjustable time segmentation is proposed to extract much meaningful fault patterns in multiple sensor signals. By considering inflection points of signals, we determine the optimal cut-points of time segments in each sensor signal. In addition, to clarify the inflection points, we apply Savitzky-golay filter to the original datasets. To validate and verify the performance of the proposed segmentation, the dataset collected from an aircraft engine (provided by NASA prognostics center) is used to fault pattern extraction. As a result, the proposed adjustable time segmentation shows better performance in fault pattern extraction.
Stepping into the beginning of the fourth industrial revolution, we need new mathematics education plans and policies to foster talent in people for future. Investigating the present condition and teachers' perceptions of mathematics education in schools is an essential process in making mathematics education plans and policies that reflect the periodical changes and social needs. Thus, we developed a survey to investigate teachers' perceptions and present condition of mathematics education, conducted the survey for teachers in elementary, middle, and high schools, and analyzed the results of the survey. In this study, focusing on the results of the survey, we interpreted the results and provided implications for mathematics educational policies. Through frequency analysis of individual questionnaires and crosstabulation analysis between questionnaires, we could provide mathematics teachers' overall perceptions of mathematics education and basic information on the conditions of mathematics education in the schools. In addition, the findings of this study suggest that policymakers should consider the followings when developing new mathematics education plans and policies: having the proper number of students per class, reducing non-teaching work, supporting teachers' expertise in evaluation, improving Internet access and technology equipment, supporting the school administrators' change of perceptions of mathematics education, retraining teachers in the active use of ICT or technological tools, and supporting students having difficulty learning mathematics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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