In this paper, we propose the diagnosis system that can predict pet's state of health for pet lovers lacking a technical knowledge of dog-diseases. The proposed system deduces diseases of dogs from input symptoms by our database constructed with 105 kinds of diseases and symptoms. First, a disease is clustered by ART2, the self-learning method in neural network and secondly, the result values, outputs and the weight values clustered by the algorithm are stored to database. Finally, our system diagnoses the state of health by means of comparing the learned information of diseases with the input vectors of each symptom and the related results of questions on diseases. The correct information of diseases and symptom diagnosing is important to predict the state of health of dogs. Therefore, in this paper, the proposed system can manage symptoms and diseases efficiently by database and ART2. We ask veterinary specialist with the efficiency of our system. As a result, we could confirm the possibility as the auxiliary diagnosis system for dog diseases.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.127-135
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2011
It is required that an e-learning system has a content recommendation component which helps a learner choose an item. In order to predict items concerning learner's interest, collaborative filtering and content-based filtering methods have been most widely used. The methods recommend items for a learner based on other learner's interests without considering the knowledge level of the learner. So, the effectiveness of the recommendation can be reduced when the number of overall users are relatively small. Also, it is not easy to recommend a newly added item. In order to address the problem, we propose a content recommendation method based on the similarity and the difficulty of an item. By using a recommendation function that reflects both characteristics of items, a higher-level leaner can choose more difficult but less similar items, while a lower-level learner can select less difficult but more similar items, Thus, a learner can be presented items according to his or her level of achievement, which is irrelevant to other learner's interest.
The main idea of this paper is to combine position information in sentence and query type classification to make the documents ranking to query more accessible. First, the use of conceptual graphs for the representation of document contents In information retrieval is discussed. The method is based on well-known strategies of text comparison, such as Dice Coefficient, with position-based weighted term. Second, we introduce a method for learning query type classification that improves the ability to retrieve answers to questions from Question Answering system. Proposed methods employ naive bayes classification in machine learning fields. And, we used a collection of approximately 30,000 question-answer pairs for training, obtained from Frequently Asked Question(FAQ) files on various subjects. The evaluation on a set of queries from international TREC-9 question answering track shows that the method with machine learning outperforms the underline other systems in TREC-9 (0.29 for mean reciprocal rank and 55.1% for precision).
The purpose of this study is to investigate the applications and possibilities of major programs that provide services using artificial intelligence in mathematics education. For this study, related papers, reports, and materials were collected and analyzed, focusing on materials mostly published within the last five years. The researcher searched the keywords of "artificial intelligence", "artificial intelligence", "AI" and "mathematics education" independently or in combination. As a result of the study, artificial intelligence for mathematics education was mostly supporting learners' personalized mathematics learning, defining it as an auxiliary role to support human mathematics teachers, and upgrading the technology of not only cognitive aspects but also affective aspects. As suggestions, the researcher argued that followings are necessary: Research for the establishment of an elaborate artificial intelligence mathematical system, discovery of artificial intelligence technology for appropriate use to support mathematics education, development of high quality of mathematics contents for artificial intelligence, and the establishment and operation of a cloud-based comprehensive system for mathematics education. The researcher proposed that continuous research to effectively help students study mathematics using artificial intelligence including students' emotional or empathetic abilities, and collaborative learning, which is only possible in offline environments. Also, the researcher suggested that more sophisticated materials should be developed for designing mathematics teaching and learning by using artificial intelligence.
Jaehyun Park;Yonghun Jang;Bok-Dong Lee;Myung-Sub Lee
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.43-52
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2023
Rubber produced by rubber companies is subjected to quality suitability inspection through rheometer test, followed by secondary processing for automobile parts. However, rheometer test is being conducted by humans and has the disadvantage of being very dependent on experts. In order to solve this problem, this paper proposes a deep learning-based rheometer quality inspection system. The proposed system combines LSTM(Long Short-Term Memory) and CNN(Convolutional Neural Network) to take advantage of temporal and spatial characteristics from the rheometer. Next, combination materials of each rubber was used as an auxiliary input to enable quality conformity inspection of various rubber products in one model. The proposed method examined its performance with 30,000 validation datasets. As a result, an F1-score of 0.9940 was achieved on average, and its excellence was proved.
The aim of this paper is to develop a web-based learning system in order to motivate college students in the area of science and engineering to study college calculus. We designed and developed web-based contents, named MathBooster, using Mathematica, webMathematica and phpMath taking advantages of rapid computation and symbolic computation. The features of MathBooster consists of four parts: graphical representation of calculus concepts, textual illustrations of conceptual understanding, example-based step-by-step learning with phpMath, and quizzes with diagnostic feedback. After the MathBooster was practiced with engineering students, the formative evaluation was conducted with survey items composed in four categories: user responses, screen layout, practicing examples and diagnostic feedback in solving quizzes. The overall level of user satisfaction was statistically measured using SPSS. Those results indicate which parts of MathBooster are needed for future enhancement.
Seo, Hyeon-Ho;Kim, Jae-Woong;Kim, Dong-Hyun;Park, Seong-Hyun
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.10
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pp.45-53
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2021
In our technology-driven world, various methods for teaching in an educational venue or in a simulated environment have been suggested especially for computer and coding education. In particular, IoT related education has been made possible owing to the industrial developments that have occurred in various fields since the Fourth Industrial Revolution. The proposed model allows various IoT systems to be indirectly built; it provides an inexpensive learning method by applying a simulation system in a 3D environment. The model is implemented on Virtual Remote IO based on the Arduino platform, thereby reducing the cost of building an education system. In addition various education-related content can be provided to learners through such an indirectly developed system. Test code was written to check the consistency of an operation between the real system and the virtual system.
In the $7^{th}$ education curriculum, computer education curriculum in the elementary and secondary schools is composited into the contents for the use of computers so that there are some limitations in teaching students the abilities for solving various problems of several areas using computers. Recently, the research has done to change the computer education curriculum for enhancing creativity and problem solving ability required by the future education. The contents of the main subject for enhancing them is of computer programming, however, there was not enough research on systematic programming education curriculum for leading to motivating learners and enhanced knowledge transfer to those learners. In this paper, we analysis the contents mathematics education curriculum with consecutive contents and in tight connection with computer education and then extract its programming related elements. Based on those, we propose a programming education curriculum with which we can teach systematically computer programing according to continual and systematic guidance in the elementary and secondary schools. And we develop a teaching model and learning guidance for teaching students programming methods with the computer programming education curriculum proposed in this paper.
The Knowledge and information are rapidly built through networks; and, through this, epochal changes and developments are reoccurring in diverse societal economic cultural ways. Especially, digital-education emerging together with educational environment changes is taking its place as an educational system which will be able to replace traditional education methods by overcoming the limitations of time and space held by present education methods. The role of GUI(Graphic User Interface) design, which adds user cognitive power and convenience as a method of purveying innumerous information, is growing. Consequently in this research, through the analysis of educational contents utilized in public organizations, research is performed regarding an educational content design for a more effective education of learners.
The purposes of this study are to derive suggestions and implications to improve the continuity of Korean Science & Practical Arts (Technology Home Economics) curricula through international comparative analysis with focus on the science curricula or standards in five countries (Canada, New Zealand, Singapore, the United States, Korea). Original documents of the national curriculums or standards of each country collected from NCIC comparatively analyzed the big concepts of the 'system' and 'energy' based on features of related components of curriculum contents, vertical, and lateral connectivity. The results indicated that the big concepts of systems and energy were used internationally to consider the curriculum continuity. In most countries, the big concept of system was used as a framework to integrate science with technology or other contents. In particular, it was also utilized to strengthen vertical and lateral connectivity in earth science and space science contents area. In the comparison of countries for the system as the big concept, New Zealand focused interrelationship between system and human activities, systems' interaction, levels and features of system concept for the linkage between grades and subjects on the basis of level. In the case of Canada and Singapore, science and technology are combined to strengthen contents' connection. However, the revised 2015 curriculum has a lack of continuity and sequence because the concepts of system and energy were concentrated on a specific grade and contents' area. The curriculum was not developed systematically for multiple grades according to their levels. In conclusion, Korean science curriculum requires sufficient understanding of students' learning and research on learning progressions and curriculum continuity. In addition, it is very important to constitute the curriculum based on the vertical and lateral connectivity in order to improve science education and to foster students' key competencies and abilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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