이번에 한국데이터베이스진흥센터가 SK텔레콤을 비롯한 12개 기관 19명으로 구성된 참관단을 구성하여 National Online Meeting과 newMedia 2000 을 참관하게 되었다. 이번 참관의 목적은 정보서비스의 발전 현황을 파악하여 선진기술을 습득하고 업체간 협력관계 충전을 도모하는 것이었다. 5월 16일부터 5월 18일가지 미국 뉴욕 힐튼호텔에서 열렸던 National Online Meeting은 올해로 21번째를 맞이하는 북미 최대의전자정보 전시회이고 newMedia 2000은 5월 16일부터 18일까지 카나다 토론토 컨벤션 센터에서 개최된 전시회로 올해로 9회째를 맞는 뉴미디어와 멀티미디어 제품을 전시하는 북미 최대의 전시회이다.
The mixture model is a very powerful and flexible tool in clustering analysis. Based on the Dirichlet process and parsimonious Gaussian distribution, we propose a new nonparametric mixture framework for solving challenging clustering problems. Meanwhile, the inference of the model depends on the efficient online variational Bayesian approach, which enhances the information exchange between the whole and the part to a certain extent and applies to scalable datasets. The experiments on the scene database indicate that the novel clustering framework, when combined with a convolutional neural network for feature extraction, has meaningful advantages over other models.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.3
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pp.449-465
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2024
This study conducted a systematic literature review using online databases to investigate the effective feedback types that enhance the learning experiences of online students. Feedback is a critical component for learner success. With the expansion of online education, the importance of feedback has become more evident due to the reduced interaction between instructors and learners. Instructors must provide high-quality feedback that motivates learners and supports their educational goals. This involves using automated tools appropriate for the environment and effective feedback strategies to deliver personalized feedback. The literature was gathered through an extensive search process, adhering to predetermined inclusion and exclusion criteria, and included a risk assessment of selected studies, drawing from sources such as Google Scholar, Elsevier, and other Scopus-indexed journals. The review adhered to the guidelines set forth by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Specific keywords related to the study's focus, including "Online learning," "Improving learning," "Learner performance," "Feedback type," and "Feedback," guided the database searches. The protocol for selecting systematic reviews on learning enhancement involved screening articles published from 2013 to 2021 based on their titles and abstracts according to established criteria. Analyzing and studying data on learning patterns in non-face-to-face educational environments can improve learners' needs and educational effectiveness. Selecting the right types of feedback, taking into account the learners' levels and educational objectives, is crucial for providing effective feedback. A variety of feedback types are essential for the continuous improvement of learners' learning.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.5
no.1
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pp.79-103
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1988
ETLARS- I1 system is a Hangeul information retrieval system, which can operate multiple bibliographic databases and process 2 byte Hangeul data as well as 1 byte English data. This paper describes the design of database structure and the implementation of online retrieval program.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.3
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pp.11-24
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2016
The purpose of this study is to develop a recruiting platform resolving the mismatch between corporate job and job finder's competence in recruitment market. For this, we investigated technological trends and limitation on recruit platform. Based on the findings, this study investigates the trends and directions related to recruiting platform evolution and identified critical success factors and development strategies for successful development of recruiting platform. Two development strategies include employment of online resume and construction of database assessing job finder's competence. We also proposed target system architecture incorporating job database, competency assessment form, capability oriented resume. To analyze user requirement national competency standards and core job capability evaluation model were analyzed. Next, we designed integrated database, user interfaces, and dynamic functionalities using the forms developed in earlier stage. Finally, we assessed the fidelity of form item, integrity of database, and the usability of interface to evaluate the effectiveness of the system.
This paper proposes an effective feature compensation scheme based on speech model for achieving robust speech recognition. Conventional model-based method requires off-line training with noisy speech database and is not suitable for online adaptation. In the proposed scheme, we can relax the off-line training with noisy speech database by employing the parallel model combination technique for estimation of correction factors. Applying the model combination process over to the mixture model alone as opposed to entire HMM makes the online model combination possible. Exploiting the availability of noise model from off-line sources, we accomplish the online adaptation via MAP (Maximum A Posteriori) estimation. In addition, the online channel estimation procedure is induced within the proposed framework. For more efficient implementation, we propose a selective model combination which leads to reduction or the computational complexities. The representative experimental results indicate that the suggested algorithm is effective in realizing robust speech recognition under the combined adverse conditions of additive background noise and channel distortion.
An online scaling method adds new nodes to the shared-nothing database cluster and makes tables be reorganized while the system is running. The objective is to share the workload with many nodes and increase the capacity of cluster systems. The existing online scaling method, however, has two problems. One is the degradation of response time and transactions throughput due to the additional overheads of data transfer and replica's condidtency. The other is and inefficient recovery mechanism in which the overall scaling transaction is aborted by a fault. These problems deteriorate the availability of shared-nothing database cluster. To avoid the additional overheads throughout the scaling period, our scalingmethod consists of twophases : a parallel data transfer phase and a combination phase. The parallel data transferred datausing reduces the size of data transfer by dividing the data into the number of replicas. The combination phase combines the transferred datausing resources of spare nodes. Also, our method reduces the possibility of failure throughout the scaling period and improves the availability of the database cluster.
In this paper, an Online Scientific Inquiry Learning System was developed with the aim of improving student's scientific literacy and scientific inquiry ability. It was determined that there should be 4 distinct principles applicable to the design of the Learning system. First, it should enrich learner's motivation. Second, it should provide students with the chance for reflecting on the inquiry process. Third, it should emphasize multi-dimensional forms of interaction. Fourth, students should be able to create new information through it. The server system including the database, equation editor, reporting tool, search engine were all utilized for developing the learning system. In addition, the authors produced 24 web-based projects which were guided inquiry activities in which various inquiry abilities (reasoning, prediction, experiment design) could be developed. An Online Scientific Inquiry Learning System is not the only program which could be utilized in improving scientific inquiry abilities, but at the very least, such a system can serve as the prototype for developing an online learning system.
Kim, Sang-Kyun;Jang, Hyun-Chul;Yea, Sang-Jun;Kim, Chul;Song, Mi-Young
Korean Journal of Oriental Medicine
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v.18
no.1
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pp.45-52
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2012
Objectives : Our study aims to provide a collaborative Internet terminology dictionary like Wikipedia, where about 30,000 concept terminologies with respect to traditional Korean medicine (TKM) are shared and TKM experts can edit the terminologies. Methods : The concept terminologies have been collected and refined for three years by the terminology management system, a custom-made software built upon the Oracle database, where each terminology is divided and normalized into one or more tables. The operation of Wikipedia depends on MediaWiki, a free and open source wiki software built upon the MySQL database. The database schema of our terminology management system is different from that of MediaWiki so that MediaWiki cannot used as our terminology dictionary. Thus, we propose a way to share and edit TKM terminologies with wiki-like user interface. Results : We devise a new terminology dictionary system to search and edit terminology upon the database of the terminology management system. The online terminology dictionary of TKM has the user interface and functions which is similar to Wikipedia to support collaborative works. Conclusions : Wikipedia is operated on MediaWiki which is can be downloaded and used freely under the GNU General Public License. However, there occur problems to use MediaWiki upon the legacy system. Thus, other wiki projects start, they should be considered.
Database administrators should be aware of performance characteristics of database systems in order to manage database system effectively. The usages of system resources in database systems could be quite different under database workloads. The objective of this paper is to identify and analyze performance characteristics of database systems in different workloads, which could help database tuners tune database systems Under the TPC-C and TPC-W workloads, which represent typical workloads of online transaction processing and electronic commerce respectively, we investigated usage types of resource that are determined by fourteen performance indicator, and are behaved in response to changes of four tuning parameters (data buffer, private memory, I/O process, shared memory). Eight out of the fourteen performance indicators cleary show the performance differences under the workloads. Changes of data buffer parameter give a influences to database system. The tuning parameter that affects the system performance significantly is the database buffer size in the both workloads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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