Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.5
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pp.527-535
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2017
In this study, we analyzed the image of artificial intelligence recognized by elementary students using semantic differential scale. First, we extracted 23 pairs of image adjectives related to perception of artificial intelligence. Adjectives were classified into three types related to recognition, emotion and ability and 827 elementary students were examined. Image factors were classified into four factors: convenience, technological progress, human-friendliness, and concern. As a result, they showed a clear image that artificial intelligence is clever, new, and complex but exciting. In comparison with variables, female students, coding experience and older students thought that artificial intelligence was more human-friendly and technological progressive.
Individuals rely on Theory of Mind (ToM) to represent themselves, others, and socio-cultural norms. Distinctive Western and Eastern developmental patterns of ToM have been reported in monocultural children. Relatively little is known about bicultural children, especially those children who grow up in two conflicting and unbalanced cultures. We hypothesized that the development of ToM in these bicultural preschoolers would follow the pattern of the dominant culture. To examine this hypothesis, we recruited English-speaking Chinese Singaporean preschoolers. In Study 1, we tested 3- to 5-year-olds (N = 120) with 5 ToM tasks, including diverse desires, diverse beliefs, knowledge access, and false belief, as well as a vocabulary task. In Study 2, we tested 5-year-olds (N = 30) with a picture-choice version of these ToM tasks. Both studies supported our hypothesis by revealing that the development of ToM in these bicultural children followed the pattern of the dominant culture. Additionally, we found that 5-year-old bicultural children are still developing false belief, and their verbal ability correlated with their ToM.
Lee, Jaeyong;Lee, Kwang Yeol;Park, Sungchul;Choi, Jaeseok;Jang, Hong Gi;Kim, Joon Chul
Korean Journal of Environment and Ecology
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v.29
no.2
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pp.210-220
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2015
We quantified temporal and spatial changes in the habitat for fish populations, the distribution of mandarin fish(Siniperca scherzeri) and an introduced species, largemouth bass(Micropterus salmoides) in Lake Paro and inflowing streams. The number of fish species identified in Lake Paro and the tributary streams included 10 families, 24 species and 10 families 30 species, respectively. The dominant fish species in Lake Paro were Zacco platypus, Hemibarbus labeo, Squalidus gracilis majimae, S. scherzeri and Tridentiger brevispinis, Z. platypus, Z. koreanus, and S. gracilis majimae in the inflowing streams. Although the habitat segregation for S. scherzeri and M. salmoides occurs, these two species showed the use of the fishes of the family Gobiidae as an important prey item based on IRI analysis. S. scherzeri and M. salmoides preyed mainly on T. brevispinis(67.4 %) and R. brunneus(84.0 %), respectively. The species preyed on by S. scherzeri and M. salmoides were benthic fishes that inhabit shallow water depths around the lake and have little swimming ability.
Despite the extensive use of mortar materials in constructions over the last decades, there is not yet a robust quantitative method, available in the literature, which can reliably predict mortar strength based on its mix components. This limitation is due to the highly nonlinear relation between the mortar's compressive strength and the mixed components. In this paper, the application of artificial neural networks for predicting the compressive strength of mortars has been investigated. Specifically, surrogate models (such as artificial neural network models) have been used for the prediction of the compressive strength of mortars (based on experimental data available in the literature). Furthermore, compressive strength maps are presented for the first time, aiming to facilitate mortar mix design. The comparison of the derived results with the experimental findings demonstrates the ability of artificial neural networks to approximate the compressive strength of mortars in a reliable and robust manner.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.1
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pp.655-663
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2021
This paper aims to develop a conceptual framework for determinants of spillover effects of FDI on technology innovation of Vietnamese enterprises. The research proposes a logistic regression model for assessing how enterprises' ability to implement technological innovation is affected by the presence of FDI enterprises as well as other factors that show the change through the indirect influence of FDI such as the size of the enterprise, the type of enterprise, and the skill level of the labor force or its research and development activities. Five forms of technology innovation are considered: improving production process; product quality improvement; product expansion; expanding business activities into a new field of production; and changing business activities into a new field of production. General Statistics Office of Vietnam provided survey data to collect information from 3,166 enterprises in the manufacturing and processing industry in Hanoi, which were valid for analysis. The results show that all variables of enterprise type, size, R&D, and industry have a positive impact on the selection of one of the innovation forms. Several recommendations are further suggested to take advantage of the positive effects and minimizing the negative effects of FDI for technological innovation of Vietnamese enterprises.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.9
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pp.309-316
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2022
In 2011, the 4th industrial revolution officially occurred and developed in most countries. The fourth industrial revolution has given organizations numerous business opportunities, enabling them to optimize their manufacturing processes, cut costs, and thereby improve their operations. The development of enterprises is a decisive factor in increasing national productivity, thereby improving economic growth and per capita income. Therefore, it is necessary to grasp the digital transformation plan and apply science and technology to domestic enterprises and improve the operational efficiency of the economy. Research on small and medium enterprises in Hanoi, Vietnam, which is considered a successful country in economic development and digital transformation and has become a middle-income economy and a highly open economy, the research results suggest that the ability to apply technology in businesses is capable of improving corporate financial performance. The choice of capital structure favoring debt has a negative effect on the financial performance of the enterprise; that is, enterprises in Vietnam should limit the choice of financing investment projects with debt, on the contrary, enterprises should choose to finance with equity. Finally, the study also discusses managerial implications for improving business performance in the context of the rapidly evolving 4.0 technology revolution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.7
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pp.2633-2648
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2015
The problem of visual words' synonymy and ambiguity always exist in the conventional bag of visual words (BoVW) model based object category methods. Besides, the noisy visual words, so-called "visual stop-words" will degrade the semantic resolution of visual dictionary. In view of this, a novel bag of visual words method based on PLSA and chi-square model for object category is proposed. Firstly, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) is used to analyze the semantic co-occurrence probability of visual words, infer the latent semantic topics in images, and get the latent topic distributions induced by the words. Secondly, the KL divergence is adopt to measure the semantic distance between visual words, which can get semantically related homoionym. Then, adaptive soft-assignment strategy is combined to realize the soft mapping between SIFT features and some homoionym. Finally, the chi-square model is introduced to eliminate the "visual stop-words" and reconstruct the visual vocabulary histograms. Moreover, SVM (Support Vector Machine) is applied to accomplish object classification. Experimental results indicated that the synonymy and ambiguity problems of visual words can be overcome effectively. The distinguish ability of visual semantic resolution as well as the object classification performance are substantially boosted compared with the traditional methods.
In many universities, the Capstone Design course aims to educate creativity, teamwork and leadership, and ultimately aims to cultivate practitioners with practical ability required in the industry. Since the introduction of capstone design as a regular course, it has spread not only to engineering but also to the humanities and social sciences. A typical capstone design is usually carried out within a limited range of schedules and budgets within the scope of a major and a subject. In the case of a special-purpose capstone design, it is necessary to find out excellent items aiming at start-up and commercialization at an early stage, It contributes to the achievement of international convention participation, start-up and commercialization. The teaching styles of capstone design such as multidisciplinary capstone design, fusion capstone design, and global capstone design are developed and operated in various ways. Depending on each type, objectives, curriculum, scope of participation, operation method, performance and so on. In the case of capstone design, it is contributing to increase the achievements such as participation in international conventions, establishment of business and commercialization by early detection of excellent items aiming at start-up and commercialization, development and establishment of support process. Technological and Humanities Convergence Capstone Design Moel is named as the process of designing a four-level idea called "Idea Factory-based Technology-Humannities Fusion Capstone Design Process", and it is used to generate ideas, elaborate ideas, advanced ideas, and commercialization.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.259-267
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2022
With the rapid development and introduction of digital technologies, both everyday human life and technological processes of any production are changing, which stimulates the transformation of the economy and education. Digital technologies are not only a tool, but also a living environment of modern human, which opens up new opportunities: learning at any convenient time, continuing education, the ability to form individual educational learning trajectories and more. However, the digital environment requires teachers to take a modern approach to the organization of the educational process, the formation of new skills and abilities to work in the digital educational environment. As a result of the study, it was found that the system of vocational education should provide training for masters of industrial training who have a high level of digital competence. The purpose of the article is to single out, theoretically substantiate and determine the level of formation of structural components of digital competence of future masters of agricultural training. The structure of digital competence of agricultural master was analyzed on the basis of domestic and foreign scientists researches. Systematized research results indicate that digital competence consists of four components: motivational-value (combination of internal and external motives for the use of digital technologies in future professional activities), cognitive (a set of theoretical knowledge, skills and abilities of future master of industrial training to effectively build educational process with the use of digital technologies), activity-professional (expansion and deepening of knowledge, skills, necessary skills for effective implementation of digital technologies in the educational process) and evaluative-reflexive (ability to analyze and self-analyze own activities and its results taking into account professional characteristics, self-realization in professional activities through the use of digital technologies). These components are comparable with the indicators that describe the knowledge, skills and abilities needed by the future master of industrial training to organize the modern educational process. A questionnaire was conducted to determine the levels of this competence formation, which allows us to conclude that it is necessary to increase the level of formation of all components of digital competence of future masters of industrial training in agriculture. The results of the study can be used as a basis for the development of disciplines that form the special competencies of masters of industrial training in agriculture and programs of advanced training of teachers.
Standards boost technological innovation by promoting information sharing, compatibility, stability and quality. Identifying groups of companies that particularly benefit from these functions of standards in their technological innovation and commercialization helps to customize planning and implementation of standards-related policies for demand groups. For this purpose, this study engages in profiling of SMEs whose R&D objective is to respond to standards as well as those who need to implement standards system for technological commercialization. Then it suggests a prediction model that can distinguish such companies from others. To this end, decision tree analysis is conducted for profiling of characteristics of subject SMEs through data mining. Subject SMEs include (1) those that engage in R&D to respond to standards (Group1) or (2) those in need of product standard or technological certification policies for commercialization purposes (Group 2). Then the study proposes a prediction model that can distinguish Groups 1 and 2 from others based on several variables by adopting discriminant analysis. The practicality of discriminant formula is statistically verified. The study suggests that Group 1 companies are distinguished in variables such as time spent on R&D planning, KoreanStandardIndustryClassification (KSIC) category, number of employees and novelty of technologies. Profiling result of Group 2 companies suggests that they are differentiated in variables such as KSIC category, major clients of the companies, time spent on R&D and ability to test and verify their technologies. The prediction model proposed herein is designed based on the outcomes of profiling and discriminant analysis. Its purpose is to serve in the planning or implementation processes of standards-related policies through providing objective information on companies in need of relevant support and thereby to enhance overall success rate of standards-related projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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