This study attempted to collect learners' emotion and state motivation, analyze their inner states, and measure state motivation using a non-self-reported survey. Emotions were measured by learning segment in detailed learning situations, and they were used to indicate total state motivation with prediction power. Emotion was also used to explain state motivation by learning segment. The purpose of this study was to overcome the limitations of video-based learning environments by verifying whether the emotions measured during individual learning segments can be used to indicate the learner's state motivation. Sixty-eight students participated in a 90-minute to measure their emotions and state motivation, and emotions showed a statistically significant relationship between total state motivation and motivation by learning segment. Although this result is not clear because this was an exploratory study, it is meaningful that this study showed the possibility that emotions during different learning segments can indicate state motivation.
NCS are the contents such as knowledge, technology, and culture demanded for performing the duties in the industrial field systemized by a nation classified with industrial divisions and levels. It is an ability standardized in the national level necessary for performing duties of industrial field successfully. Now, the society structure, due to abrupt change and development, has to secure core ability demanded to human resources in common, irrespective of kinds and positions, and lays an emphasis on vocational basis ability to softly cope with the accelerating change of labor market. This dissertation, on the basis of NCS-based vocational education curriculum, focuses on information ability, computer use ability(information management ability), one of vocational core competency used for the duties related at the department of video & broadcasting to develop learning module. In addition, this dissertation researches learning results such as satisfaction and accomplishment over learning on the object of the students who took the education.
By Digital Transformation, new technologies like ML (Machine Learning), Big Data, Cloud, VR/AR are being used to video streaming technology. We choose ML to provide optimal QoE (Quality of Experience) in various network conditions. In other words, ML helps DASH in providing non-stopping video streaming. In DASH, the source video is segmented into short duration chunks of 2-10 seconds, each of which is encoded at several different bitrate levels and resolutions. We built and compared the performances of five prototypes after applying five different machine learning algorithms to DASH. The prototype consists of a dash.js, a video processing server, web servers, data sets, and five machine learning models.
Video learning through YouTube has emerged as one of the most widely used instructional methods, yet relatively little research has been conducted on YouTube video users' willingness to use or behavior, so it is important to examine how to make and keep users' willingness to continue learning and to improve their retention rate for effective online learning. With reference to perceived value theory and utilizing an ECM perspective, the authors construct a model of YouTube video continuous learning intention and investigate the influence of perceived value and satisfaction on users' willingness to use YouTube videos for continuous learning.
Recently, object recognition using image/video signals is rapidly spreading on autonomous driving and mobile phones. However, the actual input image/video signals are easily exposed to a poor illuminance environment. A recent researches for improving illumination enable to estimate and compensate the illumination parameters. In this study, we propose VE-DCE (video enhancement zero-reference deep curve estimation) to improve the illumination of low-light images. The proposed VE-DCE uses unsupervised learning-based zero-reference deep curve, which is one of the latest among learning based estimation techniques. Experimental results show that the proposed method can achieve the quality of low-light video as well as images compared to the previous method. In addition, it can reduce the computational complexity with respect to the existing method.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권1호
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pp.11-15
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2024
Video is already playing an educational role. Now, it is necessary to discuss the issue of the effectiveness of video education in schools. Facilitation is a great means of maximizing learning effects beyond the creativity and autonomy of video production. To prove this, a research study was conducted, and the results showed that facilitation had a significant effect on the learning effect. Based on this result, various policy suggestions such as the introduction of facilitation in the educational field are made.
본 연구는 2(교육 에이전트: 유 vs. 무) × 2(자막: 유 vs. 무) 피험자간 요인 설계를 사용하여 교육 에이전트와 음성 내레이션과 중복된 자막이 학습에 미치는 영향에 대해 알아보는 것을 목표로 진행했다. 자막이 없을 때는 교육 에이전트의 포함여부와 관계없이 사회적 실재감, 만족도 및 학습 지속의향에 차이가 없었으나 자막이 있을 때는 교육 에이전트가 있을 때 참가자의 사회적 실재감, 만족도 및 학습 지속의향이 더 높게 나타났다. 학업성취도에서는 음성 내레이션과 중복된 자막에 따른 차이가 발견되지 않았는데 이는 역중복 효과에 대한 선행 연구를 일부 지지하는 결과로 중복된 자막을 포함한다고 하여 반드시 학습 성과가 감소하는 것은 아니라는 것을 시사한다. 비대면으로 진행되는 동영상 학습은 대면 학습에 비해 높은 중도 이탈률을 보인다. 따라서 학습자와의 상호작용을 강화하고 동기를 부여하여 지속적으로 학습에 참여하도록 하는 방법에 대해 이해하는 것이 특히 중요하다. 본 연구에서는 교육 에이전트와 자막이 동영상 학습에서 학습자의 지속적인 참여를 유도할 수 있는 요소인지에 대해 논의하였다.
정보통신기술의 발달로 인하여 e-learning산업은 급속히 팽창하고 있으며, 이외 함께 제작 기술의 발전도 빠르게 이루어지고 있다. 기존의 동영상 강의 제작의 큰 비중을 차지하던 Microsoft 사의 WMV(Window Media Video) 형식에서 최근에는 다른 동영상 파일에 비해 용량은 작지만 화질이 매우 우수한 포맷인 FLV(Flash video)으로 전환되고 있는 추세이다. 플래쉬 기반으로 이루어진 Flv는 윈도우, 리눅스 이외에도 대부분의 OS 환경과 브라우저에서 구동이 되며, 사용자가 별도의 플레이어 설치나 코덱 설치 과정 없이 재생을 할 수 있어 차세대 표준형, 개방형 플랫폼으로 개발자들의 관심을 끌고 있으나, 아직까지는 기존의 WMV 형식과 FLV간의 용량이나 화질의 비교, 제작시간 등에 대한 정확한 비교 분석에 관한 데이터가 나와 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문은 제작 방식에 따라 WMV와 FLV간의 데이터 비교 분석을 통하여 각기 특성에 맞는 제작 플랫폼을 설정하는데 가이드를 제시하고자 한다.
The video face recognition (FR) is one of the most popular researches in the field of computer vision due to a variety of applications. In particular, research using the attention mechanism is being actively conducted. In video face recognition, attention represents where to focus on by using the input value of the whole or a specific region, or which frame to focus on when there are many frames. In this paper, we propose a novel attention based deep learning method. Main novelties of our method are (1) the use of combining two loss functions, namely weighted Softmax loss function and a Triplet loss function and (2) the feasibility of end-to-end learning which includes the feature embedding network and attention weight computation. The feature embedding network has a positive effect on the attention weight computation by using combined loss function and end-to-end learning. To demonstrate the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been carried out to evaluate our method on IJB-A dataset with their standard evaluation protocols. Our proposed method represented better or comparable recognition rate compared to other state-of-the-art video FR methods.
Mozhenko, Mykola;Donchyk, Andrii;Yushchenko, Anton;Suchkov, Denys;Yelenskyi, Roman
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.141-146
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2022
In modern educational practices, the issue of dependence on the experience of using multimedia by students and the adoption of technologies in education, the perception of their benefits and effectiveness in blended learning is little covered. The purpose of the academic paper lies in assessing the audiovisual context of multimedia technologies, its acceptance by students in practice on the example of using video lectures in blended learning. The methodology is based on an online survey of 120 students of Ukrainian universities who have assessed the experience level in using video lectures, as well as the constructs as follows: Technology Characteristics, Fit, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Attitude, Intention to Use, Actual Use. The results show that the majority of students use video lectures to a certain extent in their training (20,8% have used technology to a certain extent, 49,2% have often used technology in training, 20% are regular users of technology). It has been revealed that most students agree with the relevance of video lectures, the accuracy of lectures, the brevity of lectures, the clarity of lectures, as well as the high quality of lecture videos. It has been estimated that 42,5% believe that lecture videos are an effective tool towards supporting students in hybrid learning. 26,7% of students consider video lectures to be appropriate technologies for online / hybrid courses. In general, 37,5% of respondents find video lectures useful; however, 35,0% do not agree with this statement. 83,3% of students have rated the high level of ease of access to video. In total, 95% of students find lecture videos easy to use. In general, positive attitude of students to video lectures has been revealed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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