We propose Cubical User Interface(CUI) for toy block composition in Augmented Reality. The creation of new object by composing virtual object is able to construct various AR contents effectively. However, existing GUI method requires learning time or is lacking of intuitiveness between act of user and offered interface. In case of AR interfaces, they mainly have been supported one handed operation and it did not consider composition property well. Therefore, the CUI provide tangible cube as the manipulation tool for virtual toy block composition in AR. The tangible cube which is attached multi-markers, magnets, and buttons supports free rotation, combination, and button input. Also, we propose two kinds of two-handed composing interactions based on CUI. First is Screw Driving(SD) method which is possible to free 3-D positioning and second is Block Assembly(BA) method which support visual guidance and is fast and intuitive. We expected that proposed interface can apply as the authoring system for content such as education, entertainment, Digilogbook.
With the development of virtual reality technology, in recent years, user-friendly hand gesture interface has been more studied for natural interaction with a virtual 3D object. Most earlier studies on the hand-gesture interface are using relatively simple hand gestures. In this paper, we suggest an intuitive hand gesture interface for interaction with 3D object in the virtual reality applications. For hand gesture recognition, first of all, we preprocess various hand data and classify the data through the binary decision tree. The classified data is re-sampled and converted to the chain-code, and then constructed to the hand feature data with the histograms of the chain code. Finally, the input gesture is recognized by MCSVM-based machine learning from the feature data. To test our proposed hand gesture interface we implemented a 'Virtual Block' game. Our experiments showed about 99.2% recognition ratio of 16 kinds of command gestures and more intuitive and user friendly than conventional mouse interface.
Block Train Services(BTS) are actively studied in many countries for higher productivity and eco-friendly systems of inland freight distribution. However it is difficult for an ordinary student or researcher to approach for understanding and studying BTS because rail transport is operated monopolistically by Korea government and most freight information in each company belongs to its business secret due to the industrial characteristics. For such reasons, the study aimed to develop a BTS simulation model that it supports understanding and strategic decision required for BT operation. To build the result, expert depth-interviews were conducted with analysis of relative references through the domestic representative BT operating company K. The simulator refers to the Busan NewPort-Uiwang section and functionally, it supports scenario generation and analysis on BT operation. It makes a contribution to study a new type's technological application for learning and strategic analysis of BTS.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.6
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pp.987-994
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2021
Computational Thinking is an analytical thinking ability that is necessary for everyone and everywhere. The existing Computational Thinking development education provided in Practical textbooks leads to block-based programming languages from unplugged activities. Many unplugged activities focus on practicing sequential order, which may lack the learning of abstractions or automation concepts. In block-based programming languages, concepts such as coordinate planes, which are not introduced in elementary school curriculum, appear, making students feel burdened by the block-based programming language itself. In this study, a curriculum was designed for elementary student's computational thinking through game-based programming language education. The results and their effectiveness were analyzed through the beaver challenge. As a result of analyzing the pre-test and post-test scores, it was confirmed that students' computational thinking skills improved.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.486-489
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2021
The purpose of this study was to investigate whether block-based programming language, which is currently being used in elementary and secondary schools, attracts students' interest and motivates them to learn. In addition, this study was to investigate how block-based programming language can help students improve their computing thinking ability and have a good effect on learning text-based programming to learn in high school. In addition, this study tried to study the direction of education linked with artificial intelligence and programming, which are popular in the era of the Fourth Industrial Revolution. The interest in software education has increased so much that software and information education from elementary school to high school has achieved quantitative and qualitative growth that can not be compared with before. However, in the field of artificial intelligence, discussions have begun, but we can not say that we have yet established ourselves in our education. We will discuss how block-based programming and text-based programming will be combined with artificial intelligence and educated.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.20
no.5
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pp.519-526
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2016
MIT App Inventor 2, much like the other block-based programming languages such as Scratch and Alice, is a useful tool that can be utilized to improve the computational thinking skills for students. The coding and the execution of program are done mainly on the computer in Scratch programming, but in App Inventor 2 programming, the students can execute the program and get immediate feedback on the smart-phone in the middle of the programming. Therefore, we can expect better enhanced learning effect. In this study, it has been claimed that the learning of App Inventor2 can strengthen the computational thinking skills of our students by extracting four core concepts of the computational thinking and then showing how these concepts are applied through the learning of App Inventor 2.
Purpose: We examined the effect of dual-task and single-task training on serial reaction time (SRT) task performance to determine whether SRT is based more on motor or perception in a dual-task. Methods: Forty healthy adults were divided into two groups: the dual-task group (mean age, $21.8{\pm}1.6$ years) and the single-task group (mean age, $21.7{\pm}1.6$ years). SRT task was conducted total 480 trial. The four figures were presented randomly 16 times. A unit was set as 1 block that would repeat 10 times. Thus, there were a total of 160 trials for each of the three color conditions. The dual-task group performed an SRT task while detecting the color of a specific shape. The end of the task, subjects answered the specific shape number; the single-task group only performed the SRT task. The study consisted of three parts: pre-measurement, task performance, and post-measurement. Results: Differences of pre and post reaction time between two group was higher for the dual-task group as compared to the single task group and there was a significant interaction between time and group (p<0.05). Conclusion: Our results indicate that. short term period SRT is not quiet effective under dual-task conditions, individuals need additional cognitive processes to successfully navigate a task This suggests that dual-task training might not be appropriate for motor learning enhancement, at least when the training is over a short period.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.14
no.4
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pp.53-61
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2011
Recently, the importance of information security is emphasized in IT related field. The agency related to information security implements the policies to emphasize the security and protection of the privacy. However, the issue in many companies and users is that awareness of security is still poor. Therefore, in this paper, we develope the learning program for AES(advanced encryption standard) block cipher, to raise the awareness of security. Also, wish to cause interest about AES cipher because user confirms process that is encryption/decryption through program of this paper directly and prove awareness about information security.
Purpose: This study examined the influence of visuomotor congruency on learning a relative phase relationship between a single joint movement and an external signal. Methods: Participants (N=5) were required to rhythmically coordinate elbow flexion-extension movements with a continuous sinusoidal wave (0.375 Hz) at a $90^{\circ}$ relative phase relationship. The congruent group was provided online feedback in which the elbow angle decreased (corresponding to elbow flexion) as the angle trajectory was movingup, and vice versa. The incongruent group was provided online feedback in which the elbow angle decreased as the angle trajectory was moving down, and vice versa. There were two practice sessions (day 1 and 2) and each session consisted of 6 trials per block (5 blocks per session). Retention tests were performed 24 hours after session 2, and only the external sinusoidal wave was provided. Repeated ANOVAs were used for statistical analysis. Results: During practice, the congruent group was significantly less variable than the incongruent group. Phase variability in the incongruent group did not significantly change across blocks, while variability decreased significantly in the congruent group. In retention, the congruent group produced the required $90^{\circ}$ relative phase pattern with significantly less phase variability than the incongruent group. Conclusions: Congruent visual feedback facilitates learning. Moreover, the deprivation of online feedback does not affect the congruent group but does affect the incongruent group in retention.
In a wireless mobile communication system, a pilot signal has been considered to be a necessary signal for estimating a changing channel between a base station and a terminal. All mobile communication systems developed so far have a specification for transmitting pilot signals. However, although the pilot signal transmission is easy to estimate the channel,(Ed: unclear wording: it is easy to use the pilot signal transmission to estimate the channel?) it should be minimized because it uses radio resources for data transmission. In this paper, we propose a pilotless channel estimation scheme (PCE) by introducing the clustering method of unsupervised learning used in our deep learning into channel estimation.(Ed: highlight- unclear) The PCE estimates the channel using only the data symbols without using the pilot signal at all. Also, to apply PCE to a real system, we evaluated the performance of PCE based on the resource block (RB), which is a resource allocation unit used in LTE. According to the results of this study, the PCE always provides a better mean square error (MSE) performance than the least square estimator using pilots, although it does not use the pilot signal at all. The MSE performance of the PCE is affected by the number of data symbols used and the frequency selectivity of the channel. In this paper, we provide simulation results considering various effects(Ed: unclear, clarify).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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