The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.7
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pp.1092-1099
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2017
This paper proposes a novel way of vehicle detection and classification based on image features. There are two main processes in the proposed system, which are database construction and vehicle classification processes. In the database construction, there is a tight censorship for choosing appropriate images of the training set under the rigorous standard. These images are trained using Haar features for vehicle detection and histogram of oriented gradients extraction for vehicle classification based on the support vector machine. Additionally, in the vehicle detection and classification processes, the region of interest is reset using a number plate to reduce complexity. In the experimental results, the proposed system had the accuracy of 0.9776 and the $F_1$ score of 0.9327 for vehicle classification.
This review of the literature explored the experiences and effects of peer-assisted learning in basic medical education. Peer-assisted learning is most commonly utilized to teach clinical skills (including technical skills) and medical knowledge (76.4%). It has also been used, albeit less frequently, to facilitate small-group discussions including problem-based learning, to promote students' personal and professional development, to provide mentoring for career development and adaptation to school, to give tutoring to at-risk students, and to implement work-based learning in clinical settings. Near-peer learning is a common type. The use of active learning techniques and digital technology has been increasingly reported. Students' leadership had frequently been described. Student tutor training, programs for teaching skills, institutional support, and assessments have been conducted for effective peer-assisted learning. There is considerable positive evidence that peer-assisted learning is effective in teaching simple clinical skills and medical knowledge for tutees. However, its effects on complex skills and knowledge, small-group discussions, personal and professional development, peer mentoring, and work-based learning have rarely been studied. Additionally, little evidence exists regarding whether peer-assisted learning is effective for student tutors. Further research is needed to develop peer-assisted learning programs and to investigate their learning effects on student tutors, small-group discussion facilitation, personal and professional development, peer mentoring, and peer-led work-based learning in the clinical setting in South Korea. Formal programs and system advancement for a student-led learning culture is needed for effective peer-assisted learning.
The present thesis aims to analyze in consideration of recent changes in teaching environment in the universities the commercial digital contents and e-learning courses provided by the libraries, and to propose the ways to encourage university library service needed under the current situation. A survey of professors and students upon the quality of commercial digital contents service provided by the libraries in I University was made to measure its influence upon e-learning courses. The quality of commercial digital contents service provided by libraries was measured through Digital Library Service Quality Index (which will be referred as DL-SQL Model from here), which is used as a model to examine the Digital Library Service, with partial adjustments of 4 levels (information system service, digital books service, customer service quality, and customer community service) and 7 components (search possibility, an exclusive organization and interface, accessibility, digital books, customer support service, personalized service, and customer community). Among the library services in regard to digital contents, "customer service" and "customer community service" were analyzed to have stronger influence upon e-learning teaching and studying than quality-based service for "information system" and "digital books". Consequently, it is concluded that customized information service provided by the library for the professors who teach e-learning courses and their students is more influential to supporting e-learning courses than quantity pushing service through purchasing commercial digital contents, upon which the direction of digital contents policy to provide library services for e-learning courses should be based.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.34
no.3
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pp.37-60
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2000
Recent developments and integration of IT are expanding the possibility of various instructional learning methods in education environments. Contemporary learning theory such as open education, self-directed learning, student's centered learning describes the students as an active and engaged information user and underscores the importance of information literacy. Therefore, school library today focus on the process of learning-teaching process rather than dissemination information, and emphasized the focus of the school electronic library as information center. The purpose of this study is examined physical components of School Electronic Library, design a model of information system and suggests a strategy for implementing teaching-learning process support services based on school electronic library and information system.
This study aims to present a method for implementing a decision support system that can be used for selecting emerging technologies by applying a machine learning-based automatic classification technique. To conduct the research, the architecture of the entire system was built and detailed research steps were conducted. First, emerging technology candidate items were selected and trend data was automatically generated using a big data system. After defining the conceptual model and pattern classification structure of technological development, an efficient machine learning method was presented through an automatic classification experiment. Finally, the analysis results of the system were interpreted and methods for utilization were derived. In a DTW-kNN-based classification experiment that combines the Dynamic Time Warping(DTW) method and the k-Nearest Neighbors(kNN) classification model proposed in this study, the identification performance was up to 87.7%, and particularly in the 'eventual' section where the trend highly fluctuates, the maximum performance difference was 39.4% points compared to the Euclidean Distance(ED) algorithm. In addition, through the analysis results presented by the system, it was confirmed that this decision support system can be effectively utilized in the process of automatically classifying and filtering by type with a large amount of trend data.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.2
no.2
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pp.80-83
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2004
The core purpose of the system proposed in this paper is to help learners pursue proactive and self-oriented education by allowing learners to proactively configure their own content, that is, learners no longer have to be restricted by prescribed sequence of lectures. Although a variety of standardization and Learning Management System (LMS) were produced to develop and effectively manage web contents in response to active diffusion of internet application, practical changes to assist online learners are not yet to be found. In this paper, I would like to introduce a LMS that can support self-leading education by providing various types of learners at Virtual University with delicately organized educational contents for maximum efficiency. The system allows a learner to select a lecture or a chapter which has been presorted to meet his educational needs and intellectual ability. In general, most LMSs cannot meet every individual's educational needs because they structure their programs by letting learners simply choose from a list of available lectures at prescribed level or difficulty. However the Self-Leading LMS eliminates such boundaries by allowing learners to choose contents and difficulty within the limit set by their own educational competence.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.1
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pp.1-11
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2001
This paper presents a learning-based approach for the construction of license Plate recognition system. The system consist of three modules. They are respectively, car detection module, license plate recognition module and recognition module. Car detection module detects a car in the given image sequence obtained from the camera with simple color-based approach. Segmentation module extracts the license plate in detect car image using neural network as filters for analyzing the color and texture properties of license plate. Recognition module then reads characters in detected license plate with support vector machine (SVM)-based characters recognizer. The system has been tested from parking lot and tollgate, etc. and have show the following performances on average: Car detect rate 100%, segmentation rate 97.5%, and character recognition rate about 97.2%. Overall system performances is 94.7% and processing time is one sec. Then our propose system does well using real world.
Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.3
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pp.75-85
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2003
This study develops the System(MetaGene) to create meta-data for learning object based on SCORM including meta-data of Assets. SCO, Contents Aggregation and metadata of Contents Package. API function cocle is embeded in Learning Object for interfacing API adopter in LMS to support SCORM and for tracking on learning process based on data models. Also, the learning objects are packaged the PIF(Packaged Interchange File) to transmit with LMS. MetaGene is verified by $SCORM^{(TM)}$ Conformance TestSuite for meta-data of learning objects, manifest file of Contents Packaging.
According to the Railroad Safety Act and section 42 of the Enforcement Ordinance, railway operators should conduct railway safety training regularly(6 or 3 hours per three months). But Overall Railroad Safety Audit conducted 2006 pointed out nonfulfillment of a regulations on railway worker's safety training to each of every 4 railway operators, which proved that the training management had not carried out properly. E-learning is used in various fields with development of Internet and IT technologies. It might be a good alternative tool for railway workers who is in shift working of the company 24 hours a day. Because it is difficult to collect those employees for training, e-learning could overcome obstacles of time and distance. In order to find out suitable e-learning model to railway sector, e-learning system for railway safety training has been researched through investigating e-learning technology and present railway safety training condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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