The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.1
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pp.63-68
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2020
The need for literal education, matching the rapid changes in the media has been increasing in recent years. However, it is true that not enough research has been done on the efficiency of literacy compared to the increasing need. For example, empirical approaches such as studies on the effects of integrated media literacy on youth learning. Thus, this paper took multimedia education, which is different from existing image education, as a subject of research and studied the results of education that fused text and video and sound to teenagers in terms of learning effectiveness. It is an academic quest to see if multimedia education really has positive ㄷ effect for teenagers' learning. As a result of both quantitative and qualitative research as a method of research, multimedia education was concluded to be meaningful in improving learning ability, and based on this, it presented a practical-oriented learner participation education while expanding appearance such as language education through multimedia education. The suggestions for these various education policies will spread to the confidence that multimedia education can be the center of all learning activities as the core of education that achieves an all-round personality, not just an aid to existing education.
This paper describes the application of a simulated annealing to a random signal-based learning. The simulated annealing is used to generate the reinforcement signal which is used in the random signal-based learning. Random signal-based learning is similar to the reinforcement learning of neural network. It is poor at hill-climbing, whereas simulated annealing has an ability of probabilistic hill-climbing. Therefore, hybridizing a random signal-based learning with the simulated annealing can produce better performance than before. The validity of the proposed algorithm is confirmed by applying it to two different examples. One is finding the minimum of the nonlinear function. And the other is the optimization of fuzzy control rules using inverted pendulum.
Virtual reality (VR) technologies, which have been improved of late, offer experiences closer to reality than before. While VR technologies are expected to be an effective medium if used in learning content that cannot be offered in real life, distraction factors in VR technologies may prevent the users' presence and flow, making these technologies ineffective. Therefore, this study, through experiment and observation, analyzed the effect of distraction factors on the user's experience perception and learning effect when using HMD-based immersive VR. Experimental results revealed that the distraction factors were shown to have a negative, albeit not generally significant (except for tactile interactivity), effect on vividness, tactile interactivity, locomotive interactivity, presence, and flow. Ultimately, they were shown to have a negative effect on learning.
The world has witnessed a phenomenal growth in information and communication technologies (ICT). The development of new broadband communication services convergence of telecommunication with computers and recent developments in the field of communication protocol have fostered challenges as well as offerings in the wide-ranging use of ICT to support the creation of dynamic and interactive teaching and learning environment. By emergence of ICT, most of education and training institutions are struggling to integrate ICT and education and training systems. It is so important to apply proper delivery systems for utilization of the computerized teaching and learning contents in the classrooms. It will be a preliminary activity for building open and flexible distance teaching and learning systems in developing countries. In this paper, we would like to suggest and recommend the proper delivery systems for utilization of the computerized teaching and learning contents in the classrooms for education sector reform in developing countries.
In this paper, we propose intelligent fire learning and detection system using hybrid visual attention mechanism of human. Proposed fire learning system generates leaned data by learning process of fire and smoke images. The features used as learning feature are selected among many features which are extracted based on bottom-up visual attention mechanism of human, and these features are modified as learned data by calculating average and standard variation of them. Proposed fire detection system uses learned data which is generated in fire learning system and features of input image to detect fire.
With the introduction of the e-learning since 2000, the place of the education has not been limited to off-line, but the range of it has become broader in online. The e-learning market has evolved steadily over time. With the advent of the term "Edu-tech", which means a combination of education and technology, various IT technologies have incorporated education. Particularly, the Korean education market collects patterns by computerizing the learning history in classes taught according to curriculums. Because of that environment, various personalized learning services have been developed which maximize the effect of the learning. These services have qualitative differences depending on how many data is accumulated and algorithms are developed for the precise analysis. The purpose of this study is to recognize and data-ize OMR marking by the most suitable method to convert analog data into digital data without harming the Korean education system.
In the recent years, IT and Network Technology has rapidly advanced environment in accordance with the needs of the times, the usage of the smart learning service is increasing. Smart learning is extended from e-learning which is limited concept of space and place. This system can be easily exposed to the various security threats due to characteristic of wireless service system. Therefore, this paper proposes the improvement methods of smart learning system security by use of faults analysis methods such as the FTA(Fault Tree Analysis) and FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis) utilizing the consolidated analysis method which maximized advantage and minimized disadvantage of each technique.
Elementary school students have a little awareness of privacy protection since they do not have many opportunities for systematic education on information and communication ethics. Hence, they are likely to expose their own information to others and sometimes bring on a lot of misuses by using others' information. In this paper, we provide an idea for teaching and learning methods which the elementary school students acquire privacy protection and management methods and raise their practical capabilities. We develop a role play teaching and learning model in connection with various Information and Communication Technology (ICT) activities and establish the instruction plans. Moreover, we apply them to the actual classes at grade five and six of the elementary school students respectively, and finally analyze the results. The proposed teaching and learning method shows that the students participated in a series of learning activities have higher learning effects on awareness of privacy protection than those learned with the conventional methods.
In CCTV environments, a lot of learning image data is required to monitor illegal dumping of garbage with a typical image-based object detection using deep learning method. In this paper, we propose a system to monitor unauthorized dumping of garbage by learning the articular points of the person using only a small number of images without immediate use of the image for deep learning. In experiment, the proposed system showed 74.97% of garbage dumping detection performance with only a relatively small amount of image data in CCTV environments.
There are various typing practice applications. In addition, research cases on learning applications that support typing practice have been reported. These services are usually provided in a way that utilizes their own built-in text. Learners collect various contents through web services and use them a lot for learning. Therefore, this paper proposes a learning application to increase the learning effect by collecting vast amounts of web content and applying it to typing practice. The proposed application is implemented using Tkinter, a GUI module of Python. BeautifulSoup module of Python is used to extract information from the web. In order to process the extracted data, the NLTK module, which is an English data preprocessor, and the KoNLPy module, which is a Korean language processing module, are used. The operation of the proposed function is verified in the implementation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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