Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.38
no.1
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pp.423-441
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2007
Reading abilities are the key for students' problem-solving, self-directed learning and lifelong competency. Reading to learn is usually created through resources-based learning or inquiry-based learning. This study shows a integrated cross-curriculum approach as a alternative method of the reading to learn and it is completed In collaboration with classroom teachers. In this study especially, the model for reading-based information problem solving is introduced as a specific learning strategy of a integrated cross-curriculum and team-teaching.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.807-825
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2020
In recent years, business environments have become more complex; therefore, enterprises must be capable of responding flexibly and agilely. For these purposes, effective enterprise systems service monitoring and early decision making based on the same, emerge as core competency of the enterprise. In addition, enterprise system techniques that filter meaningful data are needed to event processing. However, the existing study related with this is nothing but discovering of service faults by monitoring depending upon API of BPEL engine or middleware, or is nothing but processing of simple events based on low-level events. Accordingly, there would be limitations to provide useful business information. In this study, we present an extended event processing model that enables delivery of more valuable and useful business information through situation detection. Primarily, the event processing architecture in an enterprise system is proposed as a definite approach, and then define an event meta-model suitable for the proposed architecture. Based on the defined model, we propose the syntax and semantics of the elements that make up the event processing language include various and progressive event operators, the rules, complex event pattern, etc. In addition, an event context mechanism is proposed to analyze more delicate events. Finally, the effectiveness and applicability of proposed approach is presented through a case study.
Rana Muhammad Adnan Ikram;Imran Khan;Hossein Moayedi;Loke Kok Foong;Binh Nguyen Le
Smart Structures and Systems
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v.32
no.1
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pp.37-47
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2023
Indirect determination of pan evaporation (PE) has been highly regarded, due to the advantages of intelligent models employed for this objective. This work pursues improving the reliability of a popular intelligent model, namely multi-layer perceptron (MLP) through surmounting its computational knots. Available climatic data of Fresno weather station (California, USA) is used for this study. In the first step, testing several most common trainers of the MLP revealed the superiority of the Levenberg-Marquardt (LM) algorithm. It, therefore, is considered as the classical training approach. Next, the optimum configurations of two metaheuristic algorithms, namely cuttlefish optimization algorithm (CFOA) and teaching-learning-based optimization (TLBO) are incorporated to optimally train the MLP. In these two models, the LM is replaced with metaheuristic strategies. Overall, the results demonstrated the high competency of the MLP (correlations above 0.997) in the presence of all three strategies. It was also observed that the TLBO enhances the learning and prediction accuracy of the classical MLP (by nearly 7.7% and 9.2%, respectively), while the CFOA performed weaker than LM. Moreover, a comparison between the efficiency of the used metaheuristic optimizers showed that the TLBO is a more time-effective technique for predicting the PE. Hence, it can serve as a promising approach for indirect PE analysis.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.2
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pp.423-436
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2021
In the future, artificial intelligence (AI) technology is expected to become a general-purpose technology (GPT), and it is predicted that AI competency will become an essential competency. Several nations around the world are fostering experts in the field of AI to achieve technological proficiency while working to develop the necessary infrastructure and educational environment. In this study, we investigated the status of software education at the liberal arts level at 31 universities in Seoul, along with precedents from domestic and foreign AI education research. Based on this, we concluded that an AI literacy education model is needed to link software education at the liberal arts level with professional AI education. And we classified 20 AI-related lectures released in the KOCW according to the AI literacy competencies required; based on the results of this classification, we propose a model for AI literacy education in the liberal arts for undergraduate students. The proposed AI literacy education model may be considered as AI·SW convergence to experience AI along with literacy in the humanities, deviating from the existing theoretical and computer-science-based approach. We expect that our proposed AI literacy education model can contribute to the proliferation of AI.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.25
no.3
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pp.137-154
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2000
This paper suggests a balanced scorecard (BSC) framework for measuring and evaluating the performance of knowledge workers in professional service firms(PSFs) which are typical knowldege-based organizations. As a strategic learning system, the balanced scorecard allows business leaders to drive and modify their business strategies based on the balanced measurement of key performance indicators(KPIs), which are basically divided into four domains such as financial achievement, customer orientation, internal business process, and innovation and learning. Conducting a focused case study on performance evaluation of knowledge workers from a balanced viewpoint, we could evaluate their competency and potential in more comprehensive manner. We also employ the analytic hierarchy process (AHP) approach for derive relative weights of key performance indicators and link it to a spreadsheet model for rating the individual performance of knowledge workers in a systematic way.
The purpose of this study is to find out how to develop the related competency by exploring the service convergence experience of social workers in the social welfare field. For this purpose, social workers were organized into focus groups to reflect various fields and experiences of the social welfare, and the focus group interview method was implemented. The results of this study are as follows: First, research participants who are social workers of the field recognized positive effects and experiential limitations in the experience of providing convergent services through collaboration with various professionals. Second, research participants experienced the necessity of convergence services, while being asked for various roles in the extended area. Finally, research participants propose a plan to develop competencies required in social welfare environment where a convergent approach is required. Based on the results of this study, it was prepared that basic data for the development of practical competency in the social welfare field.
Elementary mathematics textbooks present contents for enhancing problem solving competency. Still, teachers find teaching problem solving to be challenging. To understand the supports textbooks are suggesting, this study examined tasks from the challenging/thinking and inquiry mathematics. We analyzed 288 mathematical activities based on an analytic framework from the 2015 revised mathematics curriculum. Then, we employed latent class analysis to classify 83 mathematical tasks as a new approach to categorize tasks. As a result, execution of the problem solving process was emphasized across grade levels but understanding of problems was varied by grade levels. In addition, higher grade levels had more opportunities to be engaged in collaborative problem solving and problem posing. We identified three task profiles: 'execution focus', 'collaborative-solution focus', 'multifaceted-solution focus'. In Grade 3, about 80% of tasks were categorized as the execution profile. The multifaceted-solution was about 40% in the thinking/challenging mathematics and the execution profile was about 70% in Inquiry mathematics. The implications for developing mathematics textbooks and designing mathematical tasks are discussed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.318-326
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2022
Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.
It is obvious that electrical safety cannot be secured soley by the efforts from public sector including government. With the global trend of deregulation as WTO/TBT agreement comes into effect, foreign countries strive to minimize unnecessary and inefficient regulations in every field by sharing responsibilities with the privae sector to secure international competency in trade. To this same end, in this paper 2 level approach plan is suggested to pave the way to the self-security system in electrical field by introducing self-reliance safety system by stage for pre-service inspection on the electrical installations for private use based on product requirements in terms of performance.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.54
no.1
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pp.365-385
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2020
In this study, in order to analyze the current status of the data science curriculum in Korea as of October 2019, we conducted an analysis of the prior studies on the curriculum in the data science field and the competencies required for data professional. This study was conducted on 80 curricula and 2,041 courses, and analyzed from the following perspectives; 1) the analysis of the characteristics of data science domain, 2) the analysis of key competencies in data science, 3) the content analysis of the course titles. As a result, data science program in Korea has become a research-oriented professional curriculum based on an academic approach rather than a technical, vocational, and practitional view. In addition, it was confirmed that various courses were established with a focus on statistical analysis competency, and interdisciplinary characteristics based on information technology, statistics, and business administration were reflected in the curriculum.
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