International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.196-201
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2008
Statistical learning theory has three analytical tools which are support vector machine, support vector regression, and support vector clustering for classification, regression, and clustering respectively. In general, their performances are good because they are constructed by convex optimization. But, there are some problems in the methods. One of the problems is the subjective determination of the parameters for kernel function and regularization by the arts of researchers. Also, the results of the learning machines are depended on the selected parameters. In this paper, we propose an efficient method for objective determination of the parameters of support vector clustering which is the clustering method of statistical learning theory. Using evolutionary algorithm and bootstrap method, we select the parameters of kernel function and regularization constant objectively. To verify improved performances of proposed research, we compare our method with established learning algorithms using the data sets form ucr machine learning repository and synthetic data.
Kim, Jae-Sik;Yang, Hee-Dong;Um, Hye-Mi;Kim, Jae-Kyoung
Asia pacific journal of information systems
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v.15
no.4
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pp.27-60
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2005
The purpose of this study is to call attention to the consensus of stakeholders of corporate e-Learning system for the sake of its success. We identified the critical success factors(contents, technical features, management, and organizational support) as major components of corporate e-Learning systems and questioned whether stakeholders' consensus on the importance of these components facilitates the successful implementation of these components. We also questioned whether the influence of these components on user satisfaction could be moderated by contextual factors. Based on empirical testing of 18 e-Learning user companies, we verified that the consensus of stakeholders regarding the importance of content, technological features, and organizational support has a positive influence on the perceived quality of these factors in their e-Learning systems, which in turn is positively related to user satisfaction. The learning subjects and learning style did significantly moderate the influences of these perceived qualities on user satisfaction.
The recent development of IT, consolidation of communication and multimedia technology have brought enormous changes in many organizations. Theses changes are enabling the new educational opportunities such as distance teaming and virtual class room. Recently, e-Learning has grown rapidly in business training field, In the context of companies, e-Learning has merits in terms of access convenience, costs reduction self-directed learning, reciprocity, and flexibility. In this regard, the primary purpose of this study is to investigate which factors of e-Learning influence the effectiveness of education and transfer of loaming in business organizations. Based on the prior studies of the education and business training field, research model and research hypotheses were developed. Factors studied in this paper were as follows: 1) learners' characteristics, 2) organizational support and 3) system environments. The results of our study are as follows. (1) Motivation perceived usefulness in Learner factors had an significant influence on both learning effectiveness and transfer of teaming, whereas Ability, expectation had an influence on transfer of teaming. (2) Support from peer, support from supervisor in Organization factors had an significant influence on both Loaming effectiveness and transfer of teaming, whereas support from organization had influence on learning effectiveness. (3) Appropriate contents in system circumstance had an significant influence on both teaming effectiveness and transfer of teaming, whereas interface design had an influence on learning effectiveness.
In this paper, we studied on the effective structure of an e-Learning Korean Support System for foreigner based on computer systems which is to obey the rules of IMS/AICC International Standard regulations based on LCMS and SCORM. The most important task on this study is to support the function of self-study module through the review of the analysis and results of Korean learning and learning customs. We studied the effective PMS detail modules as well as the Standard Competency Module Management System, which related to LMS/LCMS, Learning an Individual Competency Management System, Competency Registry/Repository System, Knowledge Management System based on Community Competency Module, Education e-survey System and Module learning Support Service System. We suggested one of standard Effective Model of learning Korean Support System which is adopted in a various techniques for foreigner.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.14
no.2
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pp.27-47
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2007
In an effort to apply IT to practices of learning, universities are trying to implement e-Learning systems and expanding the extent of their usage. Nowadays, e-Learning systems are not only used for conducting web-based distance learning, but also used for supporting traditional classes education by encouraging communication and information sharing between instructors and learners or among the learners. There is relatively lack of studies on the exploitation of e-Learning systems in the traditional classes, in comparison with a distance education. Specifically, howe-Learning systems could support the traditional class and/or which benefits e-Learning systems could offer in the classes are among the important issues. In this study, we suggest that e-Learning systems would be the rich media to communicate and exchange information among people who participate in a class. We derive key variables like media richness and media experience from Media Richness Theory and from Channel Expansion Theory. Moreover, Media usefulness and Satisfaction of a learner with e-Learning system is drawn from the literature on IS success. We examine the effects of perceived media richness, media usefulness, and media experience on leaner's satisfaction with e-Learning systems. In addition, we also investigate learner's media usefulness perception which is positively related to media richness and media experience. Finally, learner's experience with e-Learning systems affects perceived media richness. Based on the results of an empirical test. we first suggest that perceived media richness with e-Learning systems contributes to increase media usefulness and satisfaction of a learner. Second, media experience is an important predictor of media richness and media usefulness perception. Consequently, the result can support Channel Expansion Theory. Finally, media usefulness perception affects learner's satisfaction with e-Learning systems.
This study compares the functions of the Learning Management Systems (LMS) in three widely used Edu-Tech platforms, that support students' individualized learning by using the learning characteristics of the students. The rapid advances in artificial intelligence (AI) are broadening their impacts in the education industry, and play a broad role in supporting student learning. In many countries, online classes have become a norm due to the COVID-19 crisis, and the demand for Edu-Tech in classes has increased rapidly. As a result, many countries, including South Korea, are now preparing and implementing various policy measures to adopt Edu-Tech in the class setting. Therefore, in this study, we analyze and compare the structures and characteristics of the three widely used Edu-Tech platforms that support individualized mathematics learning. In particular, we compare the LMSs of the three platforms by considering the elements such as learning design, learning management, learner analysis, learning result analysis, and student management functions. The results of this study give implications in the future directions to take on how to build Edu-Tech platform models that promote students' individualized mathematics learning in public education.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.4
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pp.817-824
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2003
We employed a hierarchical document classification method to classify a massive collection of electronic medical records(EMR) written in both Korean and English. Our experimental system has been learned from 5,000 records of EMR text data and predicted a newly given set of EMR text data over 68% correctly. We expect the accuracy rate can be improved greatly provided a dictionary of medical terms or a suitable medical thesaurus. The classification system might play a key role in some clinical decision support systems and various interpretation systems for clinical data.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.1
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pp.152-161
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2021
We study is to confirm the influence of the manager's learning support leadership perceived by the organizational members of small and medium-sized ICT companies on the learning agility and job satisfaction of the organizational members. In addition, this study was to confirm the relationship between learning agility and job satisfaction and the mediating effect of learning agility. To this end, the statistical package program SPSS 24.0 and SPSS PROCESS Macro Model were used for 352 copies. In other words, the results of analysis through frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, regression analysis, and bootstrapping method to verify the established research hypothesis are as follows. First, the leadership of the manager's learning support showed a positive effect on job satisfaction. Second, the leadership of the manager's learning support showed a positive effect on learning agility. Third, learning agility was statistically significant in job satisfaction. Fourth, learning agility showed a mediating effect between learning support leadership and job satisfaction. As shown in the results of this study, it was shown that in order to improve the job satisfaction of organizational members, the learning support leadership of the manager and the learning agility of the members can be systematically improved. In other words, in terms of strategic human resource management and strategic human resource development, the organization was required to establish systematic systems and continue to implement them. In particular, there was a need for the development and operation of programs that could develop and improve competency for learning support leadership and learning agility.
This paper is aimed at investigating the influence of the learning organization's structural characteristics, learner's characteristics, and perceived organizational support (POS) on organizational knowledge creation. also the POS is tested as a moderator on the relationship between learner's characteristics including learning goal orientation and learning self-efficacy and organizational knowledge creation. the results are as follows. for main effect hypotheses, both connecting the organization to its environment and establishing systems to capture and share learning system representing learning organization's structural characteristics have significant positive impact on organizational knowledge creation. the POS also has a significant impact on organizational knowledge creation. However, learning goal orientation and learning self-efficacy have not significant impact on organizational knowledge creation. for moderating effect hypothesis, POS moderates the relationship between learning goal orientation and organizational knowledge creation, which means if the POS is high then learning goal orientation has more significant positive impact on it. Based on our findings, we conclude that structural characteristics of learning organization provide organizations with an opportunity of knowledge creation. in particular, interconnectedness of organization with environment and organizational knowledge sharing systems determine the ways of behaving that are related to learning within organizations. however, learner's characteristics did not have a significant effect on organizational knowledge creation, which could be interpreted due to the fact that employees are not motivated to create new knowledge if they are rarely required to involve challenging works, generate new knowledge, or share preexisted knowledge with others.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.679-683
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2007
Statistical learning theory by Vapnik consists of support vector machine(SVM), support vector regression(SVR), and support vector clustering(SVC) for classification, regression, and clustering respectively. In this algorithms, SVC is good clustering algorithm using support vectors based on Gaussian kernel function. But, similar to SVM and SVR, SVC needs to determine kernel parameters and regularization constant optimally. In general, the parameters have been determined by the arts of researchers and grid search which is demanded computing time heavily. In this paper, we propose a differential evolution based SVC(DESVC) which combines differential evolution into SVC for efficient selection of kernel parameters and regularization constant. To verify improved performance of our DESVC, we make experiments using the data sets from UCI machine learning repository and simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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