The fingerprint classification of categorizing fingerprints by classes should be used in order to improve the processing speed and accuracy in a fingerprint recognition system using a large database. The fingerprint classification methods extract features from the fingerprint ridges of a fingerprint and classify the fingerprint using learning and reasoning techniques based on the classes defined according to the flow and shape of the fingerprint ridges. In earlier days, many researches have been conducted using NIST database acquired by pressing or rolling finger against a paper. However, as automated systems using live-scan scanners for fingerprint recognition have become popular, researches using fingerprint images obtained by live-scan scanners, such as fingerprint data provided by FVC, are increasing. And these days the methods of fingerprint classification using Deep Learning have proposed. In this paper, we investigate the trends of fingerprint classification technology and compare the classification performance of the technology. We desire to assist fingerprint classification research with increasing large fingerprint database in improving the performance by mentioning the necessity of fingerprint classification research with consideration for fingerprint images based on live-scan scanners and analyzing fingerprint classification using deep learning.
Log data accumulated in the Learning Management System (LMS) provide high-quality information for the learning process of students. Until now, various studies have been conducted to predict students' academic achievement using LMS log data. However, previous studies were based on relatively small sample sizes of students and courses, limiting the possibility of generalization. This study developed and validated a deep neural network model for the early prediction of academic achievement of college students using massive LMS log data. To this end, we used 78,466,385 cases of LMS log data and 165,846 cases of grade data. The proposed model predicted the excellent-grade students with a high level of accuracy from the beginning of the semester. Meanwhile, the prediction accuracy for the moderate and underachieving groups was relatively low, but the accuracy improved as the time points of the prediction were delayed. This study is meaningful in that we developed an early prediction model based on a deep neural network with sufficient accuracy for practical utilization by only using LMS log data.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.1
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pp.9-17
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2003
XML(eXtensible Markup Language), next generation internet standard language has the advantage of easy re-use and re-structure in other computing environment because it has the separate data, presentation and structure. In this paper, we implement the efficient retrieval system for the general user by limiting the XML documents on the multimedia learning contents for the virtual education system. The system design is based on SCO Metadata unit defined in SCORM as the proposed virtual education standard. Each XML documents has three indexes - keyword, element and attribute. Also, it makes possible to retrieve data without previous knowledge of the DTD by making the element retrieval screen structure for the user interface. And it gives the user various result screen formats such as XML and HTML by restructuring the retrieval result through XML-QL and XSL, respectively.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.5
no.1
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pp.85-98
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2002
In this study, We are developed learner traits analysis and profile management software modules to develop learnable courseware fits to learner's individual traits in cyber learning system. We specified learner's personal information, performance information, preference information and portfolio information as learner's traits variables in this study, these four types of information are managed in learner profile management DB based on elaborate analysis to learner's traits. And we consists of curriculum sequencing module using high and low level sequencing technology, these are used in organizing learning contents sequencing with learning topic and specific learning task. The advice algorithm module developed based on adaptive navigational support and rule based technology. This Result of Research are able to be used for develop learnable courseware fits to learner's individual traits in cyber learning systems.
Due to COVID-19, the education and training environment in vocational competency development has changed significantly. In vocational education and training, where the proportion of face-to-face training is more extensive than in other areas of education, some training courses had no choice but to be converted to online. This study presents a distance training system plan for non-contact vocational training by analyzing the learner's non-contact learning experiences. Non-face-to-face education experiences were investigated for learners of private vocational training institutions, universities, and public higher vocational training institutions. The main contents of the survey were to analyze the non-face-to-face learning experiences of these learners for the educational environment and educational purposes. Based on the results of the learners' non-face-to-face learning experiences, a draft of a remote training system construction plan for non-face-to-face education was composed, and a Delphi study was conducted on the draft non-face-to-face remote training system. A method for establishing a distance training system including non-face-to-face teaching and learning strategies, learning and operation support was proposed with these results.
Admissions officer system was introduced in an effort to reject the score-oriented competition and select students on the basis of their individual potential and capacity. The admissions officer system, which was first introduced into the college entrance examination for the 2008 school year in Korea, has been operated by expanding the recruiting level up to 11.8% of the number of the students to be admitted by all colleges. The aim of this study is to analyze the performance of the admissions officer system by analyzing the true picture of school life led by the students singled out through admissions officer screening, and further to inquire into the substantial plan to support the students, who were selected through the admissions officer system, for their successful college life while displaying their potential and capacity As a result of doing research on this, it was found that the freshmen selected through admissions officer screening showed more positive responses in all measurement variables this study selected, such as school adaptability, school satisfaction, and career maturity, learning attitude than other students screened in a different way; in addition, school adaptability and school satisfaction came out as significantly high variables statistically. However, they showed insufficiency in the attitude in class from the behavioral aspect in learning attitude. This study made a suggestion that it's necessary for systematic support and management program to be mapped out and provided in order for the students selected through admissions officer screening to improve their learning attitude as they inspire themselves with school adaptability and school satisfaction.
In this paper, we investigate a problem with an e-learning system for e-business environments and introduce the solving method of the problem. To be more accurate, existing Web-hosted and ASP (Application Service Provider)-oriented service model is difficult to cooperate and integrate among the different kinds of systems. So we have produced sharable and reusable learning object, they have extracted a principle from pedagogical designs for units of reuse. We call LIO (Learning Item Object). This modeling makes use of a constructing for XML Web Services. So to speak, units of reuse from pedagogical designs are test tutorial, resource, case example, simulation, problem, test, discovery and discussion and then map introduction, fact, try, quiz, test, link-more, tell-more LIO learning object. These typed LIOs are stored in metadata along with the information for a content location. Each one of LIOs is designed with components and exposed in an interface for XML Web services. These services are module applications, which are used a standard SOAP (Simple Object Access Protocol) and locate any computer over Internet and publish, find and bind to services. This guarantees the interoperation and integration of the different kinds of systems. As a result, the problem of e-learning systems for e-business environments was resolved and then the power of understanding about learning objects based on pedagogical design was increased for learner and instruction designers. And organizations of education hope for particular decreased costs in constructing e-learning systems.
This paper presents an efficient modeling system of virtual pottery in which the user can deform a body of virtual clay with a haptic tool for E-learning. We propose a Circular Sector Element Method (CSEM) which represents the virtual pottery with a set of circular sector elements based on the cylindrical symmetry of pottery. Efficient algorithms for collision detection and response, interactions between adjacent elements, and GPU-based visual-haptic synchronization are designed and implemented for the CSEM. Empirical evaluation showed that the modeling system is computationally efficient with finer details and provides convincing model deformation and force feedback. The developed system, if combined with educational contents, is expected to be used as an effective E-learning platform for elementary school students.
Current technology does not emphasize closer connection through group collaboration, but rather underlines the distances and separations that are visible in today's society. As the interpretation of our territory of life which is still based on the model of the 'physical' of industrial era is no more valid, a different 'sense of belonging' corresponds to this new notion of territory. The main idea is how to make the sense of community to connect actual space with one child from each place. Therefore, the subject of this thesis is to design the system making children from distance to be closer, developing 'learning community' connecting with two classes across the globe. The contents include its studying in respect to the development of a non-geographical 'learning community' based on co-evolution, and to the system design of conceptual models for the community. In conclusion, the physical interface design is suggested to let user develop accurate mental models of the system.
The number of galleries across the country is increasing as interest in cultural life increases due to the increase in national income. However, museum satisfaction is relatively low compared to other services. In this paper, we propose a service that provides preference information based on machine learning in embedded system environment in order to increase museum satisfaction. The proposed algorithm implements an embedded system using Raspberry Pi. Machine learning was used to find works similar to the viewer's favorite works, and several models were compared to select models applicable to embedded systems. By using the preference information, it is possible to effectively organize the gallery exhibition contents to increase the exhibition satisfaction and the re-visit rate of the museum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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