In the era of globalization and unlimited competition, Korean universities need a breakthrough in their education system according to the changing education landscape, such as lower graduation requirements to cultivate more multi-talented convergence leaders. While each student has different learning capabilities, which results in different performance and achievements in the same class, the uniform education that most universities are currently offering fails to accommodate such differences. Blended learning, synergically combining offline and online classes, enlarges learning space and enriches learning experiences through diversified tools and materials, including multimedia. Recently, universities are increasingly adopting video contents and on-offline convergence learning strategy. Thus, this study suggests a teaching method based on blended learning to more effectively teach existing pattern CAD and virtual CAD in the Apparel Pattern CAD class. To this end, this researcher developed a teaching-learning method and curriculum according to the blended learning phase and video-based contents. The curriculum consisted of 2D CAD (SuperAlpha: Plus) and 3D CAD (CLO) software learning for 15 weeks. Then, it was loaded to the Learning Management System (LMS) and operated for 15 weeks both online and offline. The performance analysis of LMS usage found that class materials, among online postings, were viewed the most. The discussion menu most accurately depicted students' participation, and students who did not participate in discussions were estimated to check postings less than participating students. A survey on the blended learning found that students prefer digital or more digitized classes, while preferring face to face for Q&As.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.3
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pp.163-166
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2005
The Key exchange protocols are very crucial tools to provide the secure communication in the broadband satellite access network. They should be required to satisfy various requirements such as security, Key confirmation, and Key freshness. In this paper, Two authenticated key exchange protocols TPEKE-E(Two Pass Encrypted Key Exchange-Exchange-Efficient) and TPEKE-S(Two Pass Encrypted Key xchange-Secure) are introduced. A basic idea of the protocols is that a password can be represented by modular addition N, and the number of possible modular addition N representing the password is $2^N$. The TPEKE-E is secure against the attacks including main-in-the-middle attack and off-line dictionary attack, and the performance is excellent so as beyond to comparison with other authenticated key exchange protocols. The TPEKE-S is a slight modification of the TPEKE-E. The TPEKE-S provides computational in feasibility for learning the password without having performed off line dictionary attack while preserving the performance of the TPEKE-E.
Dutta, Amrita;Breloff, Scott P.;Dai, Fei;Sinsel, Erik W.;Warren, Christopher M.;Wu, John Z.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.728-735
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2022
Roofers get exposed to increased risk of knee musculoskeletal disorders (MSDs) at different phases of a sloped shingle installation task. As different phases are associated with different risk levels, this study explored the application of machine learning for automated classification of seven phases in a shingle installation task using knee kinematics and roof slope information. An optical motion capture system was used to collect knee kinematics data from nine subjects who mimicked shingle installation on a slope-adjustable wooden platform. Four features were used in building a phase classification model. They were three knee joint rotation angles (i.e., flexion, abduction-adduction, and internal-external rotation) of the subjects, and the roof slope at which they operated. Three ensemble machine learning algorithms (i.e., random forests, decision trees, and k-nearest neighbors) were used for training and prediction. The simulations indicate that the k-nearest neighbor classifier provided the best performance, with an overall accuracy of 92.62%, demonstrating the considerable potential of machine learning methods in detecting shingle installation phases from workers knee joint rotation and roof slope information. This knowledge, with further investigation, may facilitate knee MSD risk identification among roofers and intervention development.
Shabbir Ahmed Osmani;Roya Narimani;Hoyoung Cha;Changhyun Jun;Md Asaduzzaman Sayef
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.179-179
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2023
This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.4
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pp.1424-1440
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2015
It is a challenging problem to search the intended images from a large number of candidates. Content based image retrieval (CBIR) is the most promising way to tackle this problem, where the most important topic is to measure the similarity of images so as to cover the variance of shape, color, pose, illumination etc. While previous works made significant progresses, their adaption ability to dataset is not fully explored. In this paper, we propose a similarity learning method on the basis of probabilistic generative model, i.e., probabilistic latent semantic analysis (PLSA). It first derives Fisher kernel, a function over the parameters and variables, based on PLSA. Then, the parameters are determined through simultaneously maximizing the log likelihood function of PLSA and the retrieval performance over the training dataset. The main advantages of this work are twofold: (1) deriving similarity measure based on PLSA which fully exploits the data distribution and Bayes inference; (2) learning model parameters by maximizing the fitting of model to data and the retrieval performance simultaneously. The proposed method (PLSA-FK) is empirically evaluated over three datasets, and the results exhibit promising performance.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.161-166
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2014
Using and increasing the smart devices got many changes for social environment. Especially, many researchers have studied application using smart devices for improving the learning performance in education. However, Liberal Arts of Humanities has very difficult to apply to information and communication technology cause of traditional study pattern and unit characteristic. In this paper, we suggest a method to apply the Liberal Arts of Humanities to digital broadcasting and to improve learning performance. For this study, we propose a method to making smart contents and connecting them for Liberal Arts of Humanities. And also, we propose a method for applying them to digital broadcasting in order to proof the learning performance increasing by questionary, and shows the application possibility.
Erdal, Hamit;Erdal, Mursel;Simsek, Osman;Erdal, Halil Ibrahim
Computers and Concrete
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v.21
no.4
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pp.407-417
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2018
Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.
e-Training focusing on the experience and practice accelerates actual-active learning and enforces the learning effects against the existing theory based education. The most typical hans-on training system is augmented reality. Especially, in the training field installed augmented reality system, the automobile maintenance trainee experiences effective training with the immediate information, which is indicating the location of parts and the procedure of repairing. The tracking is the core technology of the augmented reality system. The performance of augmented reality system depends on the tracking technology. Therefore, this paper suggests the tracking technology which is proper to the e-Training augmented reality service technology for the car mechanics.
In e-commerce platforms, sentiment analysis on an enormous number of user reviews efficiently enhances user satisfaction. In this article, an automated product recommendation system is developed based on machine and deep-learning models. In the initial step, the text data are acquired from the Amazon Product Reviews dataset, which includes 60 000 customer reviews with 14 806 neutral reviews, 19 567 negative reviews, and 25 627 positive reviews. Further, the text data denoising is carried out using techniques such as stop word removal, stemming, segregation, lemmatization, and tokenization. Removing stop-words (duplicate and inconsistent text) and other denoising techniques improves the classification performance and decreases the training time of the model. Next, vectorization is accomplished utilizing the term frequency-inverse document frequency technique, which converts denoised text to numerical vectors for faster code execution. The obtained feature vectors are given to the modified convolutional neural network model for sentiment analysis on e-commerce platforms. The empirical result shows that the proposed model obtained a mean accuracy of 97.40% on the APR dataset.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.53-63
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2022
In the paper, we propose a TSCH-based scheduling scheme for IEEE 802.15.4e, which is able to perform the scheduling of its own network by avoiding collision from interference network cluster (INC). Firstly, we model a bipartite graph structure for presenting the slot-frame (channel-slot assignment) of TSCH. Then, based on the bipartite graph edge weight, we utilize the Hungarian assignment algorithm to implement a scheduling scheme. We have employed two features (maximization and minimization) of the Hungarian-based assignment algorithm, which can perform the assignment in terms of minimizing the throughput of INC and maximizing the throughput of own network. Further, in this work, we called the scheme "dual-stage Hungarian-based assignment algorithm". Furthermore, we also propose deep learning (DL) based deep neural network (DNN)scheme, where the data were generated by the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm. The performance of the DNN scheme is evaluated by simulations. The simulation results prove that the proposed DNN scheme providessimilar performance to the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm while providing a low execution time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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