Hinse, Tobias C.;Jeong, Woo Jung;Lee, Jae Keun;Woo, Sang Min;Park, Jun Hyeong;Lee, Young Woo;Kim, Woo Kyum
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.40
no.1
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pp.62.2-63
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2015
During a six-month period (autumn 2014 within the framework of a research & education project) we have constructed a professional double-station video-meteor detection network at the SOAO and BOAO mountain summits. Meteor detection is achieved by pixel-to-pixel motion-detection trigger. Each station is nearly autonomous and has three cameras with fixed viewing angles monitoring part of the night-sky over Korea. Various field of views are in use for testing purpose and captured video-meteor data is automatically transferred to a central FTP server on a nightly basis. Data is publicly available. The network has been operational since September 2014 and could serve as a prototype system for a more extended national network for meteor/fireball monitoring and detection in Korean airspace. We will report on the network construction, technical setup and present first results of detected meteors and fireballs. Further information: Meteors@KASI: http://meteor.kasi.re.kr.
Yassine, Sahar;Kadry, Seifedine;Sicilia, Miguel Angel
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.5
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pp.2101-2121
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2020
The rapid growth of instructional videos repositories and their widespread use as a tool to support education have raised the need of studies to assess the quality of those educational resources and their impact on the quality of learning process that depends on them. Khan Academy (KA) repository is one of the prominent educational videos' repositories. It is famous and widely used by different types of learners, students and teachers. To better understand its characteristics and the impact of such repositories on education, we gathered a huge amount of KA data using its API and different web scraping techniques, then we analyzed them. This paper reports the first quantitative and descriptive analysis of Khan Academy repository (KA repository) of open video lessons. First, we described the structure of repository. Then, we demonstrated some analyses highlighting content-based growth and evolution. Those descriptive analyses spotted the main important findings in KA repository. Finally, we focused on users' interactions with video lessons. Those interactions consisted of questions and answers posted on videos. We developed interaction profiles for those videos based on the number of users' interactions. We conducted regression analysis and statistical tests to mine the relation between those profiles and some quality related proposed metrics. The results of analysis showed that all interaction profiles are highly affected by video length and reuse rate in different subjects. We believe that our study demonstrated in this paper provides valuable information in understanding the logic and the learning mechanism inside learning repositories, which can have major impacts on the education field in general, and particularly on the informal learning process and the instructional design process. This study can be considered as one of the first quantitative studies to shed the light on Khan Academy as an open educational resources (OER) repository. The results presented in this paper are crucial in understanding KA videos repository, its characteristics and its impact on education.
The competence of teachers, comes out through their lesson, is one of the key factors of school education. The purpose of this study is comparing the viewpoints on the science lessons in the elementary classrooms between pre-service teachers and highly experienced teachers in order to draw implications on pre-service teacher educating system. The participants of the study are 14 junior students in a university of education and 9 elementary school teachers who are highly educated and have much career experience. Each student participant observed one video clip with science lesson of their classmate. The total number of the video subject to observation is 4. Meanwhile experienced teachers observed 1 or 2 videos which are the same to those the students watched. The participants made a class criticism according to the General Standards for Class Critique made by KICE. The in-depth analysis of the criticism yielded the following conclusions; First, pre-service teachers had narrow views on the science class mainly limited in the practical part of class, but experienced teachers had wide views covered to class-knowledge, plan, and practice. Second, most experienced teachers thought that learning is the process by which students acquire knowledge or concepts by themselves, and the main purpose of the class is to help students' learning. Meanwhile, there were many pre-service teachers who thought that conveying knowledge or concepts to students was the main purpose of the class. Third, experienced teachers thought that a good science class should maintain consistency around the learning goals from the planning, implementation, and evaluation. However, many pre-service teachers did not take the learning objectives so seriously.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.10
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pp.1262-1270
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2020
Recently, the smart video surveillance research, which has been receiving increasing attention, has mainly focused on the intruder detection and tracking, and abandoned object detection. On the other hand, research on real-time detection of stolen objects is relatively insufficient compared to its importance. Considering various smart surveillance video application environments, this paper presents two different types of stolen object detection algorithms. We first propose an algorithm that detects theft of statically and dynamically registered surveillance objects using a dual background subtraction model. In addition, we propose another algorithm that detects theft of general surveillance objects by applying the dual background subtraction model and Mask R-CNN-based object segmentation technology. The former algorithm can provide economical theft detection service for pre-registered surveillance objects in low computational power environments, and the latter algorithm can be applied to the theft detection of a wider range of general surveillance objects in environments capable of providing sufficient computational power.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.1
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pp.53-61
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2021
The year 2020 was a time when the coronavirus infections-19 (COVID-19) caused various changes in society. In particular, the fields that have been conducted face-to-face have been greatly confused by the transition to an online non-face-to-face method, and this is the case with the field of education. There are two main advantages of offline education. The first is that we can improve our understanding through communication with teachers, and the second is that we can develop social skills through interaction with friends. But as online classes progressed due to corona 19, interaction could not be achieved. As a result, the motivation for learning has been reduced due to difficulties in real-time feedback, and the participation rate has been significantly lowered, especially in lower grades, raising concerns about the learning gap that will occur after corona 19. However, there are some cases in which online classes were conducted as effectively as offline classes by utilizing various contents. What they have in common is the use of content. Teachers generally improved the quality of education by linking interesting sights and videos that enhance learning comprehension. The provided video conveys learning-related content into stories, enabling intuitive observation. Many students were already enjoying these videos through VOD (Video on Demand) such as TV and YouTube, they were able to connect their easy access to content and interest in learning. Appropriate use of video content has rather increased the learning effect and should continue after corona 19. Therefore, it is necessary to study methodologies that apply video content efficiently to education. This study looked at the steps that needed content application through the development of education programs, and observed its meaning. Students were curious about the content, motivated to learn and participated in learning on their own. Intuitive learning, conducted through appreciation, play and content production, provided an opportunity to learn on their own in everyday life.
This study was designed to find effective CPR education methods by comparing and analyzing the quality of Field-Focus Type (FFT) CPR using SimPad and the quality of Video Self-lnstruction(VSI) CPR for the learners. The data collection were conducted from November 28, 2018 to December 5, 2018, on 64 first graders who completed CPR lectures at universities located in G metropolitan city, and analyzed using the SPSS ver. 23.0. The results of the study, Field Focus Type (FFT) CPR showed higher quality of Video Self-lnstruction (VSI) CPR in areas such as CPR total score, chest compressions score, chest compressions dept, chest compressions rate, chest compression velocity, total ventilation score, and Total number of ventilation than that of the subjects. Therefore, using Field Focus Type CPR (FFT) education law was found to improve the quality of cardiopulmonary resuscitation compared to the existing Video Self-lnstruction CPR (VSI) education method, and it is believed that it can be used as a basic data for cardiopulmonary resuscitation education in the future.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.11
no.2
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pp.243-249
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2007
Most homepages of schools are available to publicize activities of education, to load educational materials efficiently. But we can't use current homepages of schools in making characteristic information or sharing educational resources. In this study, this I-CUBE system with RSS was designed and embodied for sharing characteristic educational activities and works in schools. Currently, I-CUBE is being under experimental test for sharing education activities and making community in elementry schools,.
A meatadata has become an essential element in order to recommend video content to users. However, it is passively generated by video content providers. In the paper, a method for automatically generating metadata was studied in the existing manual metadata input method. In addition to the method of extracting emotion tags in the previous study, a study was conducted on a method for automatically generating metadata for genre and country of production through movie audio. The genre was extracted from the audio spectrogram using the ResNet34 artificial neural network model, a transfer learning model, and the language of the speaker in the movie was detected through speech recognition. Through this, it was possible to confirm the possibility of automatically generating metadata through artificial intelligence.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1684-1699
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2017
The deblocking filter (DF) reduces blocking artifacts in encoded video sequences, and thereby significantly improves the subjective and objective quality of videos. Statistics show that the DF accounts for 5-18% of the total decoding time in high-efficiency video coding. Therefore, speeding up the DF will improve codec performance, especially for the decoder. In view of the rapid development of multicore technology, we propose a parallel DF scheme based on a modified order of accessing the coding tree units (CTUs) by analyzing the data dependencies between adjacent CTUs. This enables the DF to run in parallel, providing accelerated performance and more flexibility in the degree of parallelism, as well as finer parallel granularity. We additionally solve the problems of variable privatization and thread synchronization in the parallelization of the DF. Finally, the DF module is parallelized based on the HM16.1 reference software using OpenMP technology. The acceleration performance is experimentally tested under various numbers of cores, and the results show that the proposed scheme is very effective at speeding up the DF.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.27
no.6
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pp.477-487
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2007
Previous studies show that students have difficulties in understanding and using molecular visualization tools. This study focuses on the ways in which first year chemistry undergraduates use ball-and-stick molecular models to explain the concept of addition reaction and the difficulties that they face using the models. Video recordings of interviews with undergraduates manipulating ball-and-stick models to solve problems related to reaction mechanisms are analysed to determine if they are able to elucidate their understanding with use of models. The results showed that students have difficulties with viewing the ball-and-stick models from the proper perspective and understanding the relationship between the various structures that they have created using the models. They also find the use of ball-and-stick models tedious and prefer drawing molecular structures on paper to explain their ideas. Implications for the teaching using ball-and-stick molecular models are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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