Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.28
no.3
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pp.42-57
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2005
The National Education Information System(NEIS) has been utilized in primary and secondary schools. In this paper, we consider the NEIS should be used not only for educational administration affairs, but also for a lifelong management of national human resource. The current School Information Management System(SIMS), including the NEIS, is unsatisfactory due to the insufficiency of actual field suitability and end-user's conveniency. To this, we have devised improvements of the SIMS in the seven problem areas: ) The core business process of the school should be analyzed sufficiently and reflected in SIMS. (2) We should fully utilize groupware functions which activate the learning organization. (3) We might apply and use the CRM techniques of enterprises in SIMS. (4) The SIMS should be easy to make necessary school assessment data. (5) We should complement functions of the SIMS for a lifelong healthcare information management of national human resource. (6) The SIMS should support the school lunch management. (7) We should bring BOM and work-flow concepts into the SIMS.
Objectives : The purpose of the is to investigate the teaching effectiveness of clinical practice instructors and the satisfaction level of dental hygiene majoring students in clinical practice training. Methods : Subjects were second and third grade 480 dental hygiene majoring students in Seoul and Gangwondo. Except 48 incomplete answers, 438 data were analyzed. Questionnaire consisted of general characteristics, teaching of clinical practice instructors, educational content, organization al skills, leadership, learning environment, evaluation skills and clinical practice satisfaction level. Results : 1. A strong positive correlation (r = 0.832) was found between teaching effectiveness and clinical practice satisfaction. A positive correlation more than 0.50 was found between the clinical practice satisfaction, encouragement and support for teaching effectiveness, educational contents, and leadership. 2. There were significant correlations between the encouragement and support (B = 0.209), educational content (B = 0.199), leadership ability (B = 0.257) and ability to create an environment (B = 0.084), evaluation ability (B = 0.083). Conclusions : Teaching effectiveness of the clinical practice instructors had influences on the clinical practice satisfaction. It is necessary to connect clinical practice instructions with satisfaction towards clinical practice to the students.
Since the World Health Organization identified interprofessional education (IPE) as an important component in primary health care in the 1980s, medical and health sciences educators have continued to debate factors for implementing effective IPE in the classroom. Although IPE research is widespread internationally, few studies have been done in South Korea. This study explored the current status of IPE and examined factors that influence IPE in South Korea. A total of 30 (70%) out of 41 medical education experts in medical schools participated. Forty-seven percent of the participants reported that they allocated less than 5% of their time implementing IPE in the curriculum of their schools throughout the 4 years of medical school. Although all experts (100%) agreed that IPE is essential for medical students, they expressed practical difficulties in implementing IPE in the current education system. Factors that influence IPE are scheduling and curriculum (e.g., rigid curriculum vs. providing learning environment) and attitudes (e.g., lack of reciprocal respect vs. willingness to change). In addition, participants reported that communication skills and collaborative practice employing clinical practice or role-playing would be appropriate education methods and content for IPE in the future. The findings of this study provide a foundation for the implementation of IPE in South Korea. Future research directions for IPE in medical, nursing, and pharmacy schools are discussed.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.6
no.4
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pp.28-38
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2018
Wikipedia is composed of millions of articles, each of which explains a particular entity with various languages in the real world. Since the articles are contributed and edited by a large population of diverse experts with no specific authority, Wikipedia can be seen as a naturally occurring body of human knowledge. In this paper, we propose a method to automatically identify key entities and relations in Wikipedia articles, which can be used for automatic ontology construction. Compared to previous approaches to entity and relation extraction and/or identification from text, our goal is to capture naturally occurring entities and relations from Wikipedia while minimizing artificiality often introduced at the stages of constructing training and testing data. The titles of the articles and anchored phrases in their text are regarded as entities, and their types are automatically classified with minimal training. We attempt to automatically detect and identify possible relations among the entities based on clustering without training data, as opposed to the relation extraction approach that focuses on improvement of accuracy in selecting one of the several target relations for a given pair of entities. While the relation extraction approach with supervised learning requires a significant amount of annotation efforts for a predefined set of relations, our approach attempts to discover relations as they occur naturally. Unlike other unsupervised relation identification work where evaluation of automatically identified relations is done with the correct relations determined a priori by human judges, we attempted to evaluate appropriateness of the naturally occurring clusters of relations involving person-artifact and person-organization entities and their relation names.
Text mining has become an important research method in biology, with its original purpose to extract biological entities, such as genes, proteins and phenotypic traits, to extend knowledge from scientific papers. However, few thorough studies on text mining and application development, for plant molecular biology data, have been performed, especially for rice, resulting in a lack of datasets available to solve named-entity recognition tasks for this species. Since there are rare benchmarks available for rice, we faced various difficulties in exploiting advanced machine learning methods for accurate analysis of the rice literature. To evaluate several approaches to automatically extract information from gene/protein entities, we built a new dataset for rice as a benchmark. This dataset is composed of a set of titles and abstracts, extracted from scientific papers focusing on the rice species, and is downloaded from PubMed. During the 5th Biomedical Linked Annotation Hackathon, a portion of the dataset was uploaded to PubAnnotation for sharing. Our ultimate goal is to offer a shared task of rice gene/protein name recognition through the BioNLP Open Shared Tasks framework using the dataset, to facilitate an open comparison and evaluation of different approaches to the task.
Entity normalization, or entity linking in the general domain, is an information extraction task that aims to annotate/bind multiple words/expressions in raw text with semantic references, such as concepts of an ontology. An ontology consists minimally of a formally organized vocabulary or hierarchy of terms, which captures knowledge of a domain. Presently, machine-learning methods, often coupled with distributional representations, achieve good performance. However, these require large training datasets, which are not always available, especially for tasks in specialized domains. CONTES (CONcept-TErm System) is a supervised method that addresses entity normalization with ontology concepts using small training datasets. CONTES has some limitations, such as it does not scale well with very large ontologies, it tends to overgeneralize predictions, and it lacks valid representations for the out-of-vocabulary words. Here, we propose to assess different methods to reduce the dimensionality in the representation of the ontology. We also propose to calibrate parameters in order to make the predictions more accurate, and to address the problem of out-of-vocabulary words, with a specific method.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.61
no.4
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pp.43-54
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2019
The present study aims to monitor three of the community empowerment projects implemented as part of the community central revitalization projects in Yeongwol. We used an established indicator (i.e., quantitative evaluation) as well as an interview (i.e., qualitative evaluation) throughout the monitoring process. The PM (project manager) committee members, consisting of six interdisciplinary experts, carried out the monitoring from $24^{th}$ of October until the $26^{th}$ of November 2018. We categorized the results of the monitoring into the aspects of needs, software, and hardware, and analyzed them as follows: First, although the locals were willing to take part in programs, they were in overall not well informed about the ongoing programs and the program that suits their needs the most. The service organization should therefore actively publicize the program and provide sufficient information about it .Second, instead of a one-off program, the locals should be empowered to take over the program eventually and develop it as a local business model. Last, the locals from the center as well as the outskirts of Yeongwol should organize a learning net, collaboratively develop a further program, and assess its effectiveness by employing a thorough monitoring system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.99-102
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2021
The article considers one of the areas of development of artificial intelligence where there is the development of computer intelligent systems capable of performing functions traditionally considered intelligent - language comprehension, inference, use of accumulated knowledge, learning, pattern recognition, as well as learn and explain their decisions. It is found that informational intellectual systems are promising in their development. The article is devoted to intelligent information systems and technologies in educational activities, ie issues of organization, design, development and application of systems designed for information processing, which are based on the use of artificial intelligence methods.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.3
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pp.122-130
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2021
This study is about an Artificial Intelligence-based fake news identification system and its methods to determine the authenticity of content distributed over the Internet. Among the news we encounter is news that an individual or organization intentionally writes something that is not true to achieve a particular purpose, so-called fake news. In this study, we intend to design a system that uses Artificial Intelligence techniques to identify fake content that exists within the news. The proposed identification model will propose a method of extracting multiple unit factors from the target content. Through this, attempts will be made to classify unit factors into different types. In addition, the design of the preprocessing process will be carried out to parse only the necessary information by analyzing the unit factor. Based on these results, we will design the part where the unit fact is analyzed using the deep learning prediction model as a predetermined unit. The model will also include a design for a database that determines the degree of fake news in the target content and stores the information in the identified unit factor through the analyzed unit factor.
Purpose: This study started with interest in sport culture and is meaningful as an exploratory study to help with the basic understanding of sport culture research. Research design, data, and methodology: The approach of this study is the exploratory approach by literature reviews. This study carried out exploratory research on thinking about diversity of sports culture and the development process of sports culture by human history periods. Results: First, in thinking about cultural diversity, cultural absolutism and cultural relativism were identified. The characteristics of sports culture can identify universality, individuality and diffusion, and the attributes of sports culture included sharing, learning, accumulation, whole systematic relationship and change. Second, the characteristics of sports culture were identified by the approach of each historical era. The historical stages were divided into ancient civilizations, ancient Greece and Rome, middle ages and early modern period, and late modern period. Sports have historically been found to have a British-centered European origin or popularized in the United States. Conclusions: with the characteristics of modern sports culture, the globalization of sports culture, the prominence of sports industry and sports space marketing, and the symbiotic influence relationship of sports and mass media were examined and future directions were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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