본 연구는 4차산업혁명과 글로벌 팬데믹이라는 시대적 요구에 대학에도 새로운 패러다임이 필요한 현 상황을 배경으로 이에 따른 평생교육으로서의 온라인 대학원 신설을 위한 교육 방안을 제안하였다. 연구 방법으로는 학자와 전문가들의 미래 교육에 대한 시사점과 의견을 종합하고 이를 활용한 해외 대학의 사례들을 분석하여 온라인 대학원 교육 방안을 제안하였다. 연구 결과 온라인 대학원은 평생교육으로서 새로운 기회를 제공하는 장이 되어 다양성이 필요하고 이를 실현하기 위해서 마이크로 크레디트(Micro Credit) 학사 운영 방식을 활용한다. 또한, 다양하고 융합 전공 프로그램에 상응하고 이를 더 발전시킬 수 있도록 문제해결 중심의 교수 방법으로 학생들의 융합적 문제해결 능력과 더불어 능동적인 학습과 학생 간, 교수 간 상호작용을 높이도록 한다. 추후 온라인 대학원의 더 세부적인 교과과정 연구가 필요하며 본 연구를 토대로 온라인 대학원 교육 발전 연구에 기여하길 바란다.
Purpose: The purpose of this study is to examine academic stress, social support and learning management system(LMS) utilization satisfaction of learners attending online graduate schools and understand the factors influencing their academic persistence. Methods: The participants were students of K online graduate school and the data of 143 students, in total, were collected from April to May in 2019. For data analysis, frequency analysis, x2 test, t-test, F-test, Pearson's correlation and multiple regression analysis were conducted using SPSS ver. 23. Results: Academic stress, social support, and LMS utilization satisfaction were associated with academic persistence of online graduate students. The multiple regression analysis of the factors influencing academic persistence showed that the model was significant (p<.001) with an explanatory power of 23% and that significant factors influencing it were academic stress (β=-.23, p=.002), LMS utilization satisfaction (β=.31, p<.001) and jobs (β=.23, p=.002). Conclusion: Although the online graduate students' level of academic persistence was high, it is required to develop strategies to alleviate their academic stress and increase LMS utilization rate in order to increase their persistence to academic success. In addition, it is necessary to provide the foundation on which the utilization of major knowledge regarding jobs can be enhanced, reflecting the characteristics of online graduate students. Furthermore, this study is expected to contribute to the extension of professional and advanced education in response to social needs by developing a variety of online high education learning systems beyond time and space.
The purpose of this study is to develop an evaluation method for online design education. Online education has established itself as the primary form in the educational field, however, there are unsatisfactory response from instructors and students due to rapid conversion of online education. Due to the transition of educational method, online class contents have become optimized and online educational experiences became accumulated. However, clear education criteria is essential. This study states importance of two parts: establishing an evaluation system based on design thinking for online design education and finding appropriate online platforms for interaction between instructors and students. The research results provide implications for ensuring the efficiency of design education and are expected to contribute significantly to the future education field.
In this study, a method of designing a neurointerface using neural network (NN) is proposed for controlling nonholonomic mobile robots. According to the concept of virtual master-slave robots, in particular, a partially stable inverse dynamic model of the master robot is acquired online through the NN by applying a feedback-error learning method, in which the feedback controller is assumed to be based on a PD compensator for such a nonholonomic robot. A tracking control problem is demonstrated by some simulations for a nonholonomic mobile robot with two-independent driving wheels.
In this paper, we posit that time-related effects (i.e., the importance of saving time) on patronage preference for shopping online will be moderated by consumer characteristics. To explore these moderating effects, we empirically examine the moderating roles of consumer characteristics on the respective effects of shopping-time-saved and delivery on online purchase preference. On the basis of analyses performed on data gleaned from an Internet-based survey, this study demonstrate that time effects related to both shopping-time-saved and delivery on online purchase preference are more pronounced for consumers who are male, young, and more starved for time. In addition, the effect of delivery time on online patronage preference is amplified by disposable income, but attenuated by online shopping experience. Through our analyses, we also find that Japanese consumers value delivery time to a greater degree than Chinese and American consumers do.
Purpose: This study is a prior study for expanding the science museum's online services. Based on case studies, we propose an online service for science museums in the future. Research design, data, and methodology: This study analyzed online-based science museums services trends. The data was collected based on the cases of five national science museums. To understand the characteristics of science museum's online services, we analyzed the status of digital content provided by each science museum and the operation method of online special exhibitions. Result: The national science museums provided online services through virtual science museums, SNS, and YouTube. However, the services still imposed limitation on facilitating active learning for visitors. In the case of SNS and YouTube, it is only a one-time promotional tool. Conclusion: This study suggests the need for concrete measures to utilize the abundant content accumulated so far in actual education. Additionally, it emphasizes the importance of content development incorporating new platforms.
Since the advent of the Internet, and the development of smart devices, people have begun to spend more time in online platforms; this phenomenon has created a large number of online Words of Mouth (WOM) daily. Under these changes, one of the important aspects to consider is the conformity effect in online WOM; that is, whether an individual's own opinion would be influenced by the majority opinion of other people. This study, therefore, investigates whether there is the conformity effect in online product ratings for Amazon.com using the method called Markov Chain analysis. Markov Chain analysis considers the stochastic process that satisfies the Markov property, and we assume that the generation of online product ratings follows the process. Under the assumption that people are usually independent when they express their opinion in online platforms, we analyze the interdependency among rating sequences, and we find weak evidence that there exists the conformity effect in online product rating. This suggests that people who leave online product ratings consider others' opinions.
Purpose: The purpose of this study was to analyze Korean sports consumers' intention to stay using online sports products and services through online sports distribution platforms or return to using sports facilities and services in person. Research design, data and methodology: This study set up two models measuring consumers' recognition, attitude, and purchase intention toward online sports products and services based on involvement theory. An online survey was conducted and a total of 2,263 consumers participated in this study. Male participants were 1,256(55.5%) and female participants were 1,007(44.5%). Descriptive statistics were performed, and a path analysis was utilized to analyze the proposed model using SPSS 26 and SAS. Results: The results revealed two proposed models used in this study supported that consumers' online sports product and service recognition leads to a positive attitude toward online sports products and services. Moreover, consumers' positive online sports product and service attitudes were shown to lead to positive intentions to purchase online sports products and services. Conclusions: The findings revealed the recognition of consumers' online sports products and services led to positive attitudes and behavioral intentions. Implications were provided by suggesting the sports industry stick to developing online sports products and services until the endemic of COVID-19 is declared.
온라인 뉴스에 개인의 참여가 활성화되면서 댓글의 중요성은 더욱 커지고 있다. 특히 이용자들에게 많은 공감을 받는 '베스트 댓글'은 주된 여론으로 인식되고 큰 영향력을 가진다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스 댓글 데이터를 이용하여 베스트 댓글의 특성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 일반 댓글과 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 설정 후, 데이터를 수치화하여 일반 댓글과 베스트 댓글의 차이를 분석하였다. 본 연구는 최근 댓글 조작 등의 문제 해결에 실마리를 제공하고 개인 및 학술단체, 정부기관 등을 주체로 하여금 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.20-28
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2015
In this paper, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame with posture variation and camera view point adaptation by employing the non-adaptive random projections that preserve the structure of the image feature space of objects. The existing online tracking algorithms update models with features from recent video frames and the numerous issues remain to be addressed despite on the improvement in tracking. The data-dependent adaptive appearance models often encounter the drift problems because the online algorithms does not get the required amount of data for online learning. So, we propose an effective tracking algorithm with an appearance model based on features extracted from a video frame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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