Various kinds of cognitive aspects must be inclusively considered for understanding to transitivity. Basically, transitivity is not a notion of pure lexical items, pure syntactic dimensions and only semantic interpretation. That is, transitivity is affected by the extralinguistic phenomena which contain speakers psychological and cognitive interpretations. It is based on human cognitive abilities to interpret the exact meaning of language expressions. To sum up, transitivity has a relation with the observer's (speaker's) cognitive interpretation within the entire contexts.
This study aims to conduct a literature review on visual scaffolding. Visual scaffolding, as a support for learning, employs various forms of visual objects which can be either content-independent or content-dependent and the types of which would be abstract-verbal, concrete-verbal, concrete-visual, or abstract visual. The effectiveness of visual scaffolding can be argued in the following three aspects: 1) explicit representation of information and emphasis of critical features in effective and efficient manner, 2) supplement of additional information, 3) structural understanding with decrease in cognitive load. The limitations of the study and the suggestions for future study are discussed.
Knowledge plays a more important role in promoting entrepreneurship in the current information-led society than it did during the age of industrialization. Many recent studies found that entrepreneurship stimulates and generates innovation and economic growth. In response to the issues of long-term low growth, the Japanese government implemented several policies to encourage universities initiate entrepreneurial activities. This paper examines Japanese policies since 2014 that support universities in providing various programs for developing global entrepreneurs. Thirteen academic institutes were beneficiaries of three-year funding since the fiscal year of 2014. Each university designed its own educational programs according to their own contexts, built various forms of innovation ecosystems with domestic as well as international partner organizations, and offered entrepreneurship training courses or innovation workshops for companies to sustain its programs through broadening their funding bases. Due to the interdisciplinary nature and short history in operating the programs so far, it is difficult to evaluate the effectiveness of the programs. However, each participating university accumulated knowledge and experience while carrying out their various programs, suggesting important new directions for policymakers and education program designers in facilitating entrepreneurship and innovation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.674-677
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2020
The cultural background of users utilizing image search engines has a significant impact on the satisfaction of the search results. Therefore, it is important to analyze and understand the cultural context of images for more accurate image search. In this paper, we investigate how the cultural context of images can affect the performance of image classification. To this end, we first collected various types of images (e.g,. food, temple, etc.) with various cultural contexts (e.g., Korea, Japan, etc.) from web search engines. Afterwards, a deep transfer learning approach using VGG19 and MobileNetV2 pre-trained with ImageNet was adopted to learn the cultural features of the collected images. Through various experiments we show the performance of image classification can be differently affected according to the cultural context of images.
Development of various sensors attached to mobile and wearable devices has led to increasing recognition of current context-based service to the user. In this study, we proposed a probabilistic model for recognizing user's food intake context, which can occur in a great variety of contexts. The model uses low-level sensor data from mobile and wrist-wearable devices that can be widely available in daily life. To cope with innate complexity and fuzziness in high-level activities like food intake, a context model represents the relevant contexts systematically based on 4 components of activity theory and 5 W's, and tree-structured Bayesian network recognizes the probabilistic state. To verify the proposed method, we collected 383 minutes of data from 4 people in a week and found that the proposed method outperforms the conventional machine learning methods in accuracy (93.21%). Also, we conducted a scenario-based test and investigated the effect contribution of individual components for recognition.
Seo, Young-Ho;Bae, Yun-Jin;Kim, Woo-Youl;Kim, Dong-Wook
Journal of Broadcast Engineering
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v.17
no.5
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pp.789-807
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2012
The purpose of this paper is to find various disparity factors in conjunction with situations and contexts of the contents that cause viewer's discomfort, which is to make a content production guideline for viewer's safety, eventually. As a methodology, we extract the experimental data by letting various viewers push a pre-defined key as long as they feel discomfort during watching stereo 3D contents. For each contents, we extract the disparities and disparity changes for the focal point, vicinity of the focal point (ROI, region of interest), and the whole image. For each contents, each point or part of contents is analyzed to find the factors causing discomfort with the two prepared data with watching the contents in 3D. Then, all the analyzed data are re-analyzed to find the strength of each factor. The results from the analyses are explained from the factors having relatively high strength first. It includes the factors that are not known as well as the ones that we can already guess.
With the emergence of pervasive computing, personalization becomes an important issue to provide with users customized services, anywhere and anytime in their specific environment. Many researches have shown the possibilities of personalization by acquiring and processing sensor information around users. However, personalization remains still at its infancy, since most researches have failed to consider various contexts comprehensively besides sensor data, and just developed tailored services for a specific application domain. In this work, we propose a simulation-based CAS (context Aware Web Services) development methodology. Our methodology considers various contexts on users (eg. current location), web services (eg. response time), devices (eg. availability) and environment (eg. sensor data) all together by simulating them on the fly for personalized and adaptable services.
The aim of this study is to look into the meaning and sub-factors of spatial orientation, compare and analyze mathematics curriculums and textbooks of several countries with respect to spatial orientation and offer suggestions to improve teaching spatial orientation in elementary school mathematics in Korea. In order to attain these purposes, this study examined the meaning and sub-factors of spatial orientation through the theoretical consideration regarding various studies on spatial sense. Based on such examination, this study compared and analyzed mathematics curriculums and textbooks used in South Korea, Singapore, Japan, China, Hong Kong, Finland, United States of America, and Germany with respect to contents of mathematics curriculum and textbooks in grades, sub-factors of spatial orientation, and contexts for spatial orientation. In the light of such theoretical consideration and analytical results, this study provided suggestions for improving teaching spatial orientation in elementary schools in Korea as follows: extending content of spatial orientation in mathematics curriculum, emphasizing spatial orientation across the several grades, especially in the upper grades, providing opportunities to learn the sub-factors of location, direction, coordinates, route, and distance variously, and utilizing various familiar and realistic contexts in the world around students.
The current smart lighting is shaped to offer the lighting environment suitable for current context, after identifying user's action and location through a sensor. The sensor-based context awareness technology just considers a single user, and the studies to interpret many users' various context occurrences and conflicts lack. In existing studies, a fuzzy theory and algorithm including ReBa have been used as the methodology to solve context conflict. The fuzzy theory and algorithm including ReBa just avoid an opportunity of context conflict that may occur by providing services by each area, after the spaces where users are located are classified into many areas. Therefore, they actually cannot be regarded as customized service type that can offer personal preference-based context conflict. This paper proposes a priority-based LED lighting control system interpreting multiple context conflicts, which decides services, based on the granted priority according to context type, when service conflict is faced with, due to simultaneous occurrence of various contexts to many users. This study classifies the residential environment into such five areas as living room, 'bed room, study room, kitchen and bath room, and the contexts that may occur within each area are defined as 20 contexts such as exercising, doing makeup, reading, dining and entering, targeting several users. The proposed system defines various contexts of users using an ontology-based model and gives service of user oriented lighting environment through rule based on standard and context reasoning engine. To solve the issue of various context conflicts among users in the same space and at the same time point, the context in which user concentration is required is set in the highest priority. Also, visual comfort is offered as the best alternative priority in the case of the same priority. In this manner, they are utilized as the criteria for service selection upon conflict occurrence.
Privacy and security are latent problems in pervasive healthcare system. For the sake of protecting health monitoring information, it is necessary to classify and categorize the various contexts in terms of obfuscation. In this paper, we propose the physiological context categorization and specification methodology by exploiting data fusion network for automatic context alignment. In addition, we introduce the methodologies for making various level of physiological context on the context aware application model, which is wear-UCAM. This physiological context has several layers of context according to the level of abstraction such as user-friendly level or parametric level. This mechanism facilitates a user to restrict access to his/her monitoring results based on the level of details in context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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