KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.4
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pp.193-202
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2017
Development of Intelligent Systems involves effective integration of large-scaled knowledge processing and understanding, human-machine interaction, and intelligent services. Especially, in our project for development of a self-growing knowledge-based system with inference methodologies utilizing the big data technology, we are building a platform called WiseKB as the central knowledge base for storing massive amount of knowledge and enabling question-answering by inferences. WiseKB thus requires an effective methodology to analyze diverse requirements convoluted with the integration of various components of knowledge representation, resource management, knowledge storing, complex hybrid inference, and knowledge learning, In this paper, we propose an integrated requirement analysis method that blends the traditional sequential method and the iterative-incremental method to achieve an efficient requirement analysis for large-scale systems.
As the society turns into one based on knowledge, there has been the general project of education informalization carried out. In this respect, the Seventh Common and Basic National Curriculum has adopted information and communication education which implies a broader meaning than just computer education. It also planned to make it mandatory to allocate one hour of computer class a week at the Int and second grade course and higher grades beginning at 2001, as well as to increase the initial one hour gradually by the year coming. In addition to the one hour of mandatory computer class a week, it advises teachers to use computer so that it can account for at least 10% of teaching-learning process in ten subjects per each grade which takes the Seventh Common and Basic National Curriculum. This study intended to learn about computer education curriculum at school and information and communication technology education found in the Seventh Common and Basic National Curriculum(1st∼10th grade) and to examine if they have a consistency for each grade. In addition to that, investigated the actual state of school by checking students' ability to operate computer and teachers' opinion through questionnaire survey.
The rapid development of science & technology and the globalization of society have accelerated the fractionation and specialization of academic disciplines. Accordingly, Korean colleges and universities are continually dropping antiquated courses to make room for new courses that better meet societal demands. With emphasis placed on providing students with a broader range of choices in terms of course selection, compulsory courses have given way to elective courses. On average, 4 year institutions of higher learning in Korea currently offer somewhere in the neighborhood of 1,000 different courses yearly. The classification of an ever growing list of courses offered and the practical use of such data would not be possible without the aid of computers. For example, if we were able to show the pre/post requisite relationship among various courses as well as the commonalities in substance among courses, such data generated regarding the interrelationship of different courses would undoubtedly greatly benefit the students, as well as the professors, during course registration. Furthermore, the GT system's relatively simple approach to course classification and coding will obviate the need for the development of a more complicated keyword based search engine, and hopefully contribute to the standardization of the course coding scheme in the future..Therefore, as a sample case project, this study will use GT to classify and code all courses offered at the College of Engineering of K University, thereby developing a system that will facilitate the scanning of relevant courses.
This paper is intended to investigate the awareness of the elementary school students about the natural environment preservation. For this purpose, 21 elementary school students from the 5th grade of elementary school located in Gwangju city were selected. Especially, we focused on the students' conceptions related to 1) the environments, 2) the safe national land development activity to face several natural disasters and 3) the environmental preservation with the national land development. To evaluate the change of students' conceptions for the national land development, the students were also participated in establishing the plan of the national land development using the model of the natural environment after learning in detail about the natural environments. The results of this study showed that most of the students recognized the concept of the environments as a simple knowledge itself and pollution rather than the protection of environment. In the course of the safe national land development activity to face several natural disasters, the students expressed standardized answer indicating the knowledge based thinking of the environments. According to the results of the environmental preservation with the national land development and the hypothetical project of the national land development, the students did not have enough knowledge for the natural environment preservation although they had understanding of natural disasters and environmental preservation. Therefore, it is necessary to stress affirmative concept for the environment related to the preservation of natural environment. Also we need to develop the syllabus, which is related to the environmental studies, in the elementary educational program leading students to participate in the environmental preservation with the national land development reasonably and practically.
This study developed the factors capable of systematic/comprehensive evaluation of the task performance in order to strengthen the performance management of the professional career personnel invitation program (PCPIP). To this end, a performance evaluation framework was developed by analyzing existing project evaluation studies based on boundary theory and Kirkpatrick's four-level evaluation model. Afterwords, through two Delphi surveys, evaluation factors that can measure performance in terms of individual and invitation institutions of PCP were derived and validated. With this procedure, five evaluation factors were finally selected: adaptability, connectivity, clarity, compatibility, and expandability. This study has implications suggesting a performance evaluation factors capable of hybrid quantitative/qualitative evaluation for the performance management of PCPIP operated by National Research Foundation of Korea Research since 1994.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.3
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pp.207-223
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2019
This study aims to explore the casual relation between construction company employees' Self-Leadership and two variables: Organization Citizenship Behaviour and Organizational Trust through Psychology Empowerment. To explain in details, this study examines how the independent variable, Self Leadership, with its behavior-focused, natural reward and constructive thought pattern strategies, affects the dependent variable, Organization Citizenship Behavior and Organizational Trust through the intervening variable, Psychology Empowerment. A survey was conducted on current employees of construction companies in metropolitan areas to empirically examine the research model. The result of study hypothesis on Self-Leadership is as follows; first, Self-Leadership showed a positive effect on Psychology Empowerment, Organization Citizenship Behaviour and Organizational Trust. Second, Psychology Empowerment showed a positive effect on Organization Citizenship Behaviour. Third, Psychology Empowerment showed a positive effect on Organizational Trust. The capacity of individuals is critical when it comes to competitiveness of construction companies. When employees willingly participate in building trust within the company, the work place will become more and more constructive; based on trust, efficiency will increase because people from different processes can work together and performance will also improve even when project managers are absent because others could help their role instead, thus driving more efficient human resource management to the company. To conclude, a company's vision can be spread wide and far when their employees engage themselves in Learning Organization with Self Leadership. They will also be satisfied with their work through improving interpersonal relationship at work.
Martakis, Panagiotis;Movsessian, Artur;Reuland, Yves;Pai, Sai G.S.;Quqa, Said;Cava, David Garcia;Tcherniak, Dmitri;Chatzi, Eleni
Smart Structures and Systems
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v.29
no.1
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pp.251-266
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.353-353
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2022
본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.
The purpose of the study was to suggest how and what human rights education goes with civil democracy education. Analysis of civil democracy education contents in the 2022 revised general education curriculum draft and that of the 2030 OECD Education project have been performed to find out what contents are necessarily included. Results are as follows: Firstly, human rights education needs to be adopted as an independent subject to be delivered with detailed and organized information. Secondly, actual experiences in diverse curricular and extracurricular activities need to be provided. Thirdly, a human rights-friendly atmosphere needs to be established to update teachers' perception and upgrade competency regarding human rights education. Lastly, it is expected that these activities facilitate adoption of human rights education curriculum into 2022 general education.
This study explores convergence curriculum for design and data science, and applies data science knowledge on undergraduate design classes for designer's data literacy. First, related studies about data literacy education for non-data science major's, and data driven design project cases are explored, then design competency and data competency based on NCS are studied. Then this study developed 3 step design-data convergence curriculum model for designers' data literacy. The curriculum model is applied on case study classes, which are Big data and UX design(2) classes. The learning results and student's feedback of the case study classes are collected and analyzed to prove the design-data convergence curriculum, and the results provide findings and implications of the design-data convergence class case study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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