Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.1
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pp.137-143
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2014
Smart education in the information window, type talent in modern society is changing as talented smart shoes, smart automation creative talent through education, training can be called education revolution. In other words, the advent of smart devices, such as knowledge and information and to actively growing individual customized training paradigm change in the way education and training to reflect this approach. Therefore, in this paper, a smart learning environment based technologies for implementing the system was designed to be the next generation of cloud computing and N screen-based smart education system was studied. From this, educational functions and features in a smart media environment, based on the analysis of the utilization of a smart education system, which maximizes the system design were studied.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.50-53
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2013
스마트 폰의 등장으로 인해 사용자들은 모바일 기기를 통해 언제 어디서나 인터넷 서비스를 이용할 수 있게 되었고 더불어 다양한 앱을 통해 기존에 PC에서 제공되던 서비스들이 모바일 기기로 이동하게 되었다. 이러한 변화는 TV시장에도 영향을 미치게 되었고 TV에서도 인터넷 서비스뿐만 아니라 다양한 앱 서비스를 이용할 수 있는 스마트TV 시대를 열게 되었다. 스마트 TV시스템은 방송망과 인터넷 망을 통해 사용자에게 보다 다양한 멀티미디어 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있게 되었으나 각 인터넷 콘텐츠 제공자가 앱 형태로 콘텐츠를 제공함으로써 다양한 콘텐츠 제공자로부터 사용자가 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 검색하는 데에 한계가 있었다. 본 논문은 사용자 키워드 검색문 의미해석을 통해 서로 상이한 멀티미디어 콘텐츠 메타데이터 정보 구조를 가지고 있는 콘텐츠 제공자들이 효과적으로 검색결과를 제공할 수 있는 스마트TV통합검색시스템에 대하여 기술한다.
This study is for empirical verification of the influence of the introduction of smart phone on using the portal sites that were affected the most in the previous media environment. To achieve this, Web traffic data that are the result of smart phone users' practical Web uses have collected longitudinally and analyzed. The research results are the following: First, the use hours of portal sites have decreased about 15% and the page views have did about 35%, since using smart phones was diffused and habituated in earnest during the past two years. Using the community, news media, video, mobile, and game section of portal site sections have reduced. Second, the portal site portion of using smart phone Web is much more than that portion of using PC Web. More than two thirds of smart phone Web use traffic occurs in using portal sites, while more than one third of PC Web use traffic does in using that. Using the news media section is the most of using portal site sections on a smart phone. Third, since the introduction of smart phone, using the news media, communication, and life section of portal site sections have greatly increased, while the community, mobile, and game section have greatly decreased in the aggregate.
Recently, the frequency and range of algae occurrence in major rivers and lakes are increasing due to the increase in water temperature due to climate change, the inflow of excessive nutrients, and changes in the river environment. Abnormal algae include green algae and red algae. Green algae is a phenomenon in which blue-green algae such as chlorophyll (Chl-a) in the water grow excessively and the color of the water changes to dark green. In this study, a 3D virtual world of digital twin was built to monitor and control water quality information measured in ecological rivers and lakes in the living environment in real time from a remote location, and a sensor measuring device for water quality information based on the Internet of Things (IOT) sensor. We propose to build a smart water environment service platform that can provide algae warning and water quality forecasting by predicting the causes and spread patterns of water pollution such as algae based on AI machine learning-based collected data analysis.
Rahman, A. B. M. Salman;Lee, MyeongBae;Venkatesan, Saravanakumar;Lim, JongHyun;Shin, ChangSun
Smart Media Journal
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v.11
no.5
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pp.38-47
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2022
Honey is one of the most significant ingredients in conventional food production in different regions of the world. Honey is commonly used as an ingredient in ethnic food. Beekeeping is performed in various locations as part of the local food culture and an occupation related to pollinator production. It is important to conduct beekeeping so that it generates food culture and helps regulate the regional environment in an integrated manner in preserving and improving local food culture. This study analyzes different types of environmental factors of a smart bee farm. The major goal of this study is to determine the best prediction model between the linear regression model (LM) and the support vector regression model (SVR) based on the environmental factors of a smart bee farm. The performance of prediction models is measured by R2 value, root mean squared error (RMSE), and mean absolute error (MAE). From all analysis reports, the best prediction model is the support vector regression model (SVR) with a low coefficient of variation, and the R2 values for Farm inside temperature, bee box inside temperature, and Farm inside humidity are 0.97, 0.96, and 0.44.
Since the development of Smart technology and the advent of various Smart media, a learning environment for individual learners and the school has been changing. In the stream of changing learning environments, in 2011, the government announced SMART education strategies, introducing the term officially, "SMART education." With the governments' efforts to develop and implement SMART education in school, many policies has been enacted and many research has been conducted and increased gradually. However, as policies of SMART education have initiated in situation where there is no clear understanding in regard of SMART education, many researchers and teachers confused of SMART education and its identity and attributes, even though it has been 6 years since the concept was introduced. Unfortunately, SMART education has been implemented as one type of instructional methodology as utilizing Smart technology. Thus, in this research, we tried to build theoretical foundation of SMART education through analyzing former research on SMART education to define the attributes of SMART education. To examine how SMART education has been implemented in terms of its attributes, also, we analyzed research that conducted instructional design and implementation on SMART education in actual learning environments. As the results of former research analysis, the attributes of SMART education include Information and Communication Technology, open learning environment, self-directed learning, customized learning, and social learning. In majority of research, SMART education focused on utilizing Smart technology and media in teaching and learning environments but self-directed, and customized learning were less adapted in SMART learning environments. In the following research, how to improve educational benefits of SMART education through adapting original attributes of SMART education need to be examined.
This paper deals with usability issue that is one of the important user interface issues in multimedia environment. The purpose of this study is to define the concept of affordance in multimedia environment, which is adapted from product design fields and to seek development plan of more efficient interface and assurance interaction with interface. As a result, it is useful that the concept of affordance in multimedia design is applied as a 'useful clue for performing task.' Furthermore, it is possible that the concept of affordance is used as one of the improving methods of usability for users in multimedia environment.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.4
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pp.113-127
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2015
An interface in smart device environment is changing to TUI(touch user interface) environment where a system is being controlled by physical touch, differently from a system controlled through conventional mouse and keyboard. What is more important than anything else in this TUI environment is to implement interface in consideration of learn ability and cognitive constructivism according to user's experience. Therefore, now is the time when it is necessary to carry out various studies on smart content design process going a step farther together with discussing the details of user's experience factor. Hence, this study was intended to look into what effect a user's experiential traits had on the production of contents for the purpose of measures for improving TUI user satisfaction in order to effectively realize contents in smart environment. Results were yielded by using a statistical empirical analysis such as cross-tabulation analysis according to important variable and user, paired t-test, multiple response analysis, and preference frequency analysis of user preference on the basis of a survey. As a result, a system was presented for implementing DFSS(Design For Six Sigma) process. TUI experience factor can be divided into direct habitual experience, direct learning experience, indirect habitual experience, and indirect learning experience. And in the results of study, it was possible to find that the important variables of this study had a positive effect on the improvement of use satisfaction with contents on the whole according to the user convenience of smart contents. This study is expected to have a positive effect on efficient smart device-based contents production by providing objective information according to empirical analysis to smart media-based developer and designer and presenting a model for improving the changed TUI usability.
Recently, with the development of IoT technology, the number of farms using smart farms is increasing. Smart farms monitor the environment and optimise internal environment automatically to improve crop yield and quality. For optimized crop cultivation, researches on predict crop productivity are actively studied, by using collected agricultural digital data. However, most of the existing studies are based on statistical models based on existing statistical data, and thus there is a problem with low prediction accuracy. In this paper, we use various predition models for predicting the production and sales profits, and compare the performance results through models by using the agricultural digital data collected in the facility horticultural smart farm. The models that compared the performance are multiple linear regression, support vector machine, artificial neural network, recurrent neural network, LSTM, and ConvLSTM. As a result of performance comparison, ConvLSTM showed the best performance in R2 value and RMSE value.
Smart phone and its applications are currently bringing about significant changes in our lives and it is expected that applying such technology in the area of agriculture could increase the value added and productivity of agriculture with its various uses. This paper proposed a smartphone-based application for monitoring and managing livestock barn in real-time anytime, anywhere. In the proposed application, the livestock barn environment and video information collected in ubiquitous livestock barn based on wireless sensor networks can be used by user to monitor the livestock barn in real-time through the use of smart phone to control the livestock barn facilities anytime, anywhere. This application can provide user convenience and increase productivity by allowing users to control their livestock barn facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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