Journal of Information Science Theory and Practice
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v.12
no.1
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pp.21-38
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2024
Infographics are influential and valuable communication tools for providing information, and can be used for promoting cultural learning resources and cultural tourism destinations. Therefore, this article presents values of using infographics for promoting Patum's culture and tourism in Phrao District, Chiang Mai, Thailand as cultural learning resources and tourist attractions. Employing a research and development approach, this study utilized three distinct instruments: (1) an interview form engaging 40 locals to uncover insights on promoting Patum village, (2) an assessment form evaluated by three arts and design experts, and (3) questionnaires distributed to 92 participants to gauge perceptions and satisfaction. The findings showcased the high quality and appropriateness of the eight infographics. Audiences derived six key values, including acquiring knowledge, fostering the promotion of Patum's culture, festivals, religions and beliefs, deriving aesthetic enjoyment, encouraging cultural tourism, contributing to the education sector, and enhancing comprehension of Patum's history. Participants expressed high satisfaction ($\bar{x}$=4.46) with the infographic use. The developed infographics are usable and valuable information to help audiences recognize Patum cultural learning resources and tourist destinations. They might be further tailored to the recognition of Patum village in the near future, affecting the area's development by increasing local people's incomes through cultural learning resources and tourism activities.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.38
no.1
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pp.423-441
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2007
Reading abilities are the key for students' problem-solving, self-directed learning and lifelong competency. Reading to learn is usually created through resources-based learning or inquiry-based learning. This study shows a integrated cross-curriculum approach as a alternative method of the reading to learn and it is completed In collaboration with classroom teachers. In this study especially, the model for reading-based information problem solving is introduced as a specific learning strategy of a integrated cross-curriculum and team-teaching.
This research proposes the composition logic of an Active Learning Environment (ALE), to enable discovery by learning through experience, whilst increasing knowledge about modern architectural heritage. Linking information to the historical heritage using Information and Communication Technology (ICT) helps to overcome the limits of previous learning methods, by providing rich learning resources on site. Existing field trips of cultural heritages are created to impart limited experience content from web resources, or receive content at a specific place through humanities Geographic Information System (GIS). Therefore, on the basis of the blended space theory, an augmented space experience method for overcoming these shortages was composed. An ALE space framework is proposed to enable discovery through learning in an expanded space. The operation of ALE space is needed to create full coordination, such as a Content Management System (CMS). It involves a relation network to provide knowledge to the rule engine of the CMS. The application is represented with the Deoksugung Palace Seokjojeon hall example, by describing a user experience scenario.
e-Learning은 시 공간의 제약 없이 교수자와 학습자간의 교육이 이루어진다는 장점이 있는 반면, 다양한 학습자의 요구를 만족시킬 만큼 충분한 학습 콘텐츠의 제작이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 ADL(Advanced Distributed Learning)의 SCORM(Sharable Content Object Reference Modeling)의 표준에 따라 e-Learning의 학습 콘텐츠를 학습객체(Learning Object)로 제작하고, 이를 SCORM의 표준을 지원하는 LCMS(Learning Content Management System)를 이용하여 관리하려는 연구가 진행되고 있다. LCMS를 이용할 경우 학습 콘텐츠의 제사용성을 높이므로 학습 콘텐츠의 제작 및 관리가 무척 용이해진다는 장점이 있는 반면 탈맥락화된 학습 콘텐츠를 제작하기는 매우 어렵다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 버전관리 기법을 이용한 탈맥락화된 학습 콘텐츠에 대한 제작이 용이한 시스템을 연구했다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.2
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pp.477-483
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2004
One of the major paradigms for supervised learning in neural network community is back-propagation learning. The standard implementations of back-propagation learning are optimal under the assumptions of identical and independent Gaussian noise. In this paper, for regression function estimation, we introduce $\varepsilon-insensitive$ back-propagation learning algorithm, which corresponds to minimizing the least absolute error. We compare this algorithm with support vector machine(SVM), which is another $\varepsilon-insensitive$ supervised learning algorithm and has been very successful in pattern recognition and function estimation problems. For comparison, we consider a more realistic model would allow the noise variance itself to depend on the input variables.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.1
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pp.49-53
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2010
e-learning and m-learning have some problems that data transmission frequently discontinuously, communication cost increases, the computation speed of mass data drops, battery limitation in the mobile learning environments. In this paper, we propose the PULIMS for u-learning systems. The proposed system intellectualize the education environment using intelligent mobile agent, supports the customized education service, and helps that learners feasible access to the education information through mobile phone. We can see the fact that the efficience of proposed method is outperformed that of the conventional methods. The PULIMS is new technology that can be used to learn whenever and wherever learners want in Ubiquitous education environment.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.5
no.4
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pp.180-185
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2012
Social Learning is a new study model of future knowledge information society. In different existing study, it concentrate on relationship with others and design to connect studying with social effect as a study platform using social media such as Blog, SNS, UCC, Microblog. In my paper, social learning characteristics are described to understand social learning, that is 3 keyword such as context, connectivity, collaboration. Also we investigate social media characteristics and social media how to be used social learning. Also social learning system building method using facebook is presented.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.4
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pp.177-188
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2013
Since the world entered the age called "Smart Revolution", there has also been a lot of changes in the field of education. In educational environment, there is a growing interest in smart learning based on mobile contents, with the development of Smart Devices and ubiquitous technology. This paper is about a research on what effects smart learning has on leaner side when learners make active use of mobile contents in this age of Smart Revolution. First, we embodied teaching plans for some practical classes in forms of mobile contents using M-bizmaker. After the learning process based on the embodied contents for students, we analyzed the survey results on 4 sections-their use of apps, screen composition, technical support, interactions. We also studied the results of a questionnaire on 4 sections-contents, information offering, feedback systems, learner assessment-to evaluate their satisfaction. The research suggests that learner satisfaction can be improved with smart learning based on mobile contents embodied for leaners.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.3
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pp.149-163
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2023
In this study we analyze research trends on machine learning healthcare based on papers from the United States, the United Kingdom, and Korea. In Elsevier's Scopus, we collected 3425 papers related to machine learning healthcare published from 2018 to 2022. Keyword frequency and centrality analysis were conducted using the abstracts of the collected papers. We identified keywords with high frequency of appearance by calculating keyword frequency and found central research keywords through the centrality analysis by country. Through the analysis results, research related to machine learning, deep learning, healthcare, and the covid virus was conducted as the most central and highly mediating research in each country. As the implication, studies related to electronic health information-based treatment, natural language processing, and privacy in Korea have lower degree centrality and betweenness centrality than those of the United States and the United Kingdom. Thus, various convergence research applied with machine learning is needed for these fields.
Ali, Syed Mubarak;Ghani, Imran;Latiff, Muhammad Shafie Abd
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.446-465
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2015
In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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