The development of information technologies has contributed on-line training as one of important education methods. On-line training in firms, which is similar to e-learning or virtual education, provides trainees with more education opportunities in diverse ways. It has developed a range of innovative services with a one-stop solution of education within the electronic sector. Also under the on-line training environment, trainees can undertake customized training packages at anytime and any places. Moreover, information technology allows both the trainers and other trainees to be decoupled in any of the elements of tune, place, and space. Two research questions are investigated : what are the determinants affecting the on-line training effectiveness and how those variables affect the two aspects of training effectiveness: learning performance and transfer performance. Based on the previous literature conducted on the traditional training environment, the determinants of training effectiveness are derived. Eight hypotheses are developed based on literature reviews and tested by questionnaires survey data. The collected data have been analyzed by LISREL. It is found that the relationship between individual, organizational and on-line site design variables and training effectiveness (learning and transfer) are significant. The contribution and limitations of this research are also discussed with future studies.
A SMS Moodle plug-in block was developed for the Pai-Chai Moodle virtual learning environment. Professors can send SMS messages directly from their courses by using the SMS block. NuSOAP open source web service library was utilized for XML SOAP based message transfer.
An Adobe Connect Meeting Moodle activity module was developed for the Pai-Chai Moodle virtual learning environment. Professors can create online meeting room directly from their courses by using the Adobe Connect Meeting module. The web services from the server was utilized for the application integration.
Deep learning-based image processing is essential for autonomous vehicles. To process road images in real-time in a System-on-Chip (SoC) environment, we need to execute deep learning models on a NPU (Neural Procesing Units) specialized for deep learning operations. In this study, we imported seven open-source image processing deep learning models, that were developed on GPU servers, to Texas Instrument Deep Learning (TIDL) NPU environment. We confirmed that the models imported in this study operate normally in the SoC virtual environment through performance evaluation and visualization. This paper introduces the problems that occurred during the migration process due to the limitations of NPU environment and how to solve them, and thereby, presents a reference case worth referring to for developers and researchers who want to port deep learning models to SoC environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.12
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pp.4835-4848
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2020
The recent expansion of the digital content market is increasing the technical demand for various facial image transformations within the virtual environment. The recent image translation technology enables changes between various domains. However, current image-to-image translation techniques do not provide stable performance through unsupervised learning, especially for shape learning in the face transition field. This is because the face is a highly sensitive feature, and the quality of the resulting image is significantly affected, especially if the transitions in the eyes, nose, and mouth are not effectively performed. We herein propose a new unsupervised method that can transform an in-wild face image into another face style through radical transformation. Specifically, the proposed method applies two face-specific feature loss functions for a generative adversarial network. The proposed technique shows that stable domain conversion to other domains is possible while maintaining the image characteristics in the eyes, nose, and mouth.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.20
no.4
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pp.737-760
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2016
This study analyzed the 2009 revised curriculum 6th grade math geometric domain and developed virtual operation tool contents based RME theory. These materials were examine to find out how to effect on the spatial sense and mathematical attitudes by applying it to teach the 6th grade students. The results were as follows. First, it is more effective for improving spatial sense to study mathematics based RME theory with virtual operation tool contents than normal one. This means that mathematics study based RME theory with virtual operation contents overcomes the limitations of flat learning environment. And it is great educational and effective method for students to improve their spatial sense. Second, it is more effective for improving mathematical attitudes to study mathematics based RME theory with virtual operation tool contents than normal one. This means that Mathematics study based RME theory with virtual operation contents makes student more participate learning actively. It helps the students who have passive learning habits to have self-directed learning habits, ability to cooperation and communicate. The results of this study suggest that mathematics study based RME theory is very helpful for student to improve their spatial sense and have positive effect on self-concept in mathematics, attitudes toward mathematics and improving study habits in mathematical attitudes.
With the recent increase of multiple robots cooperating in smart manufacturing logistics environments, it has become very important how to predict the safety and efficiency of the individual tasks and dynamically assign them to the best one of available robots. In this paper, we propose a novel task policy learner based on deep relational reinforcement learning for predicting the safety and efficiency of tasks in a multi-robot manufacturing logistics environment. To reduce learning complexity, the proposed system divides the entire safety/efficiency prediction process into two distinct steps: the policy parameter estimation and the rule-based policy inference. It also makes full use of domain-specific knowledge for policy rule learning. Through experiments conducted with virtual dynamic manufacturing logistics environments using NVIDIA's Isaac simulator, we show the effectiveness and superiority of the proposed system.
Kim, Chan Sub;Jang, Si-Hwan;Yang, Seong-Il;Kang, Shin Jin
Journal of Korea Game Society
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v.21
no.5
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pp.17-28
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2021
Reinforcement learning, in which artificial intelligence develops itself to find the best solution to problems, is a technology that is highly valuable in many fields. In particular, the game field has the advantage of providing a virtual environment for problem-solving to reinforcement learning artificial intelligence, and reinforcement learning agents solve problems about their environment by identifying information about their situation and environment using observations. In this experiment, the instant dungeon environment of the RPG game was simplified and produced and various observation variables related to the field of view were set to the agent. As a result of the experiment, it was possible to figure out how much each set variable affects the learning speed, and these results can be referred to in the study of game RPG reinforcement learning.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.34
no.1
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pp.379-397
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2003
The purpose of this study is to suggest to the reference librarians In the university that how they should perform their roles under the internet environment. For this purpose, first, the environmental factors that the roles of the reference librarians should be changed are examined. Second, such two aspects of the future university library as virtual library and learning resource center are Presupposed. The seven role models for reference librarians based on these are as follows. 1) Contents Analyst, 2) Contents Manager, 3) Learning Resource Supplier, 4) Information Mediators, 5) Virtual Lecture Manager, 6) Instructor for Information Literacy, 7) Reference Resource Developer.
Purpose: There are already hundreds of millions of users of the Metaverse platform, and within a few years, it is expected to develop into a stage for new economic activities with huge industrial ripple effects due to the size of users. The purpose of this study is to derive considerations for the development of metaverse ethical guidelines. Research design, data, and methodology: The concept of the metaverse was examined through various opinions of industry and experts on the metaverse, and literature related to metaverse ethics was analyzed in the Korean journal database. Results: Six issues were identified through the existing research. (1) Establishing a unified definition of metaverse (2) Necessity of establishing ethical principles considering the operator (3) Personal information protection and privacy (4) Expression in a virtual environment (5) Copyright and intellectual property rights of creations (6) Virtual economy and fairness of trade. Conclusions: Metaverse ethics will be developed and implemented in a form and method different from the real world, but basically, continuous discussions on ethical rationality are needed in the process. In addition, since the ethical judgment in the metaverse environment accompanies cultural differences and epochal changes, it is necessary to focus on metaverse ethics cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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