Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.4
s.50
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pp.113-134
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2003
With SDI service provided in libraries and information centers traditionally, this paper studies component technologies and structure of system platform in PIS(personalization information service based on the customized information service served currently in some institutions. The PIS system should provide relevant information as an output through the learning system analyzing user information searching behavior as an input value with personal profile information. To do it, this paper studies requirements and algorithms to develop PIS, and proposes learning system and recommendation system as core components in PIS.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.334-337
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2019
In this study, we built the data collection system to learn user's habit data by deep learning and to create an indoor environment according to the situation. The system consists of a data collection server and several sensor nodes, which creates the environment according to the data collected. We used Google Inception v3 network to analyze the photographs and hand-designed second DNN (Deep Neural Network) to infer behaviors. As a result of the DNN learning, we gained 98.4% of Testing Accuracy. Through this results, we were be able to prove that DNN is capable of extrapolating the situation.
With Building Information Modeling(BIM) becoming the de facto standard for data sharing in the AEC industry, additional needs have increased to ensure the data integrity of BIM models themselves. Although the Industry Foundation Classes provide an open and neutral data format, its generalized schema leaves it open to data loss and misclassifications This research applied deep learning to automatically classify BIM elements and thus check the integrity of BIM-to-IFC mappings. Multi-view CNN(MVCC) and PointNet, which are two deep learning models customized to learn and classify in 3 dimensional non-euclidean spaces, were used. The analysis was restricted to classifying subtypes of architectural walls. MVCNN resulted in the highest performance, with ACC and F1 score of 0.95 and 0.94. MVCNN unitizes images from multiple perspectives of an element, and was thus able to learn the nuanced differences of wall subtypes. PointNet, on the other hand, lost many of the detailed features as it uses a sample of the point clouds and perceived only the 'skeleton' of the given walls.
Customized services to a sleep induction for better sleepcare are more effective because of different satisfaction levels to users. The EOG data measured at the frontal lobe when a person blinks his eyes can be used as biometric data because it has different values for each person. The accuracy of measurement is degraded by a noise source, such as toss and turn. Therefore, it is necessary to analyze the noisy data and remove them from normal EOG by filtering. There are low-pass filtering and high-pass filtering as filtering using a frequency band. However, since filtering within a frequency band range is also required for more effective performance, we propose a machine learning model for the filtering of EOG data in this paper as the second filtering method. In addition, optimal values of parameters such as the depth of the hidden layer, the number of nodes of the hidden layer, the activation function, and the dropout were found through experiments, to improve the performance of the machine learning filtering model, and the filtering performance of 95.7% was obtained. Eventually, it is expected that it can be used for effective user identification services by using filtering model for EOG data.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.1
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pp.143-152
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2023
In the rapidly changing information age, as the need for Informatization education increases, it is necessary to further activate Informatization education for adults. First, in terms of lifelong learning, this researcher suggested learner analysis, class subject materialization, and lecture environment confirmation as three things to be considered first before the course is opened. And as a matter to be continuously considered in terms of lifelong learning, this researcher considered that the connection with the next quarter class and the continuity of learning opportunities should be considered. This study attempted to reveal the differentiated characteristics of informatization education in terms of lifelong education by presenting and analyzing three actual class cases taught by this researcher at lifelong education institutions. Its characteristics included customized education in the information age, continuous upgrades of equipment, instructor education in response to the information age, and expansion of employment opportunities. Based on the case of information education classes, this study, which analyzed the differentiated characteristics of information education at the lifelong education level, can help improve the quality of instructors and self-development of learners in the actual educational environment. For this, continuous follow-up research will also be needed.
The purpose of this research is to analyze students' perception of smart learning focusing on its definitions, roles and values in distance higher education. In the online survey, 1,950 students of 'A' open university were participated. The results show that the students viewed the smart learning to be more 'absorbing', 'interactive' and 'collaborative' than the existing e-learning, as it compiles their experiences into learning. However, the respondents' perceptions of smart learning varied among different age groups: more students in their 40s and 50s responded that smart learning was 'customized', 'humanlike', 'interactive', 'comfortable', 'stable', 'familiar', 'unstressful', and 'practical' than students in their 20s and 30s, and they tend to view the main feature of smart learning to be the compilation of learner experiences.
As the Learning Model (offered major course) of the connected program between high school and college, we conducted a customized education model for second grade high school students with regard to IT. Being based on the latest major trend and practical training within a given period this model has derived the high level of interest and participation from the students. First of all, the first program has focused on the theory and practice. In case of the theory lecture, the new knowledge and practical experiences attracted students' interests. Secondly, the second program mainly consisted of practical training. The basic knowledge through first learning program enabled the students to follow the second course for advanced experiences as well as the variety of new technology. Finally, the survey and evaluation were carried out on the students who finished programs. Most of the students gave answers that both the theory classes and customized practical training were helpful in finding their major and career exploration. The Learning Model of the connected program between high school and college showed that it can be useful not only to extract students' potential ability and good talent but also for university selection and career choices.
Design studio is a unique type of course in architecture and interior design education, in which learning is based on student-instructor interaction and learning by doing; yet little research has been conducted on student perceptions of the ideal design studio instructor. The purpose of this paper was to identify characteristics of the ideal studio instructor from student perspectives. Three award-winning design studio instructors' studio activities were observed, and the three instructors and their 40 students were interviewed. As a result, characteristics in four categories were identified. The author argues that providing customized feedback and allowing student autonomy are the two distinct characteristics that students value in design studio as compared to students in other fields or type of courses. The findings provide valuable insights to design educators who would like to strengthen their teaching studios by listening to student voices.
Kim, In-Seon;Jeong, Chi-Seo;Jung, Tae-Won;Kang, Jin-Kyu;Jung, Kye-Dong
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.61-68
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2021
The development of the fourth industry has enabled users to quickly share a lot of data online. We can analyze big data on information about tourist attractions and users' experiences and opinions using artificial intelligence. It can also analyze the association between characteristics of users and types of tourism. This paper analyzes individual characteristics, recommends customized tourist sites and proposes a system to provide the sacred texts of recommended tourist sites as AR services. The system uses machine learning to analyze the relationship between personality type and tourism type preference. Based on this, it recommends tourist attractions according to the gender and personality types of users. When the user finishes selecting a tourist destination from the recommendation list, it visualizes the information of the selected tourist destination with AR.
This research aims to suggest a gamified smart learning design for Korean EFL young learners' speaking proficiency. Gamification is the use of game-thinking and game mechanics in non-game contexts to engage users in solving problems. Thus, the gamified smart learning as gamification in education is designed not only to elicit students' participation but also to enhance speaking skills. Especially, this research based on the results of a pilot study is focused on easing the burden of homework as well as engaging the speaking English game for the primary students with a relatively short attention span. The game elements utilized in this study are competition, rewards, customized characterization and so on. Kakao Talk is selected for this gamified smart learning research because of its ease of accessibility, and multiple applicable functions for language learning such as voice recording, text messaging and sharing videos or photos. Gamification in smart learning can be a means of productive approach to contemporary EFL teaching and learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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