Kim, Jung-Hyun;Hwang, Doo-Hong;Lee, Joo-Hwan;Kim, Won-Il
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.1
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pp.51-59
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2011
In this paper, we propose the standardized idea for learning environment of e-Learning 2.0 (originated from Web 2.0 paradigm) to overcome limitations of current passive e-Learning environment. Because current LMS/ LCMS which manages e-learning systems has the limitation of providing various interactive elements when people use video contents to study, it lacks real-timeness and interactivity between teacher-learner and learner-learner in the operation of video contents and has difficulty in measuring accurate progress rate of learners in the process of teaching-learning. Therefore, we designed multimedia contents(both-way learning requisite) to overcome limitations of current e-Learning system and to maximize the effect of learning of learners so that it makes possible to interact between learners and teachers in realtime. For this, this thesis designs the standardized idea based on expanded SCORM standard which is now used for manufacturing LMS/LCMS, and according to ideas we have proposed, it implements e-learning multimedia environment.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.5
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pp.24-32
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2011
According to accelerate the convergence of defense and information technology, there is a need for innovative change in Military e-Learning service system. In other words, It has increased the need for system integration based on standards and interoperability to develop into a network-centric information and knowledge. In this study, It would like to introduce an integrated direction Military e-Learning service system on the SOA-based video content services in the operating system for the operating model. SOA is taking advantage in integration and expansion of the unit with a process. Using it, define of video services platform architecture and define of business model based on the Imprimatur model. Based on this, it define the role of actors for video content service in each step of the operating model, that is Production model, Brokerage model and consumption model. In the operating system, it define the functions and data to control and handle the needed functionality for video content services based on the operational model.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.3
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pp.103-113
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2018
The purpose of this study supports the establishment of national e-learning policy by analyzing e-learning status and current status of higher education. Enhance the competitiveness of higher education through sharing information between universities. And to improve e-learning quality management. We surveyed the current status of e-learning in 341 universities and questionnaires about e-learning content, e-learning application form, e-learning platform status was surveyed through each school's learning management system. As a result, the infrastructure of e-learning, the rate of platforms secured, and the contents are increasing gradually each year; however, still, not all students can receive the services equally. Dedicated servers and learning management systems were secured by more than 70% of general universities. In the current development status of e-learning content, multimedia, animation, and text forms are gradually decreasing, but video contents are increasing every year. Most of the online contents were used in the e-learning contents by application type, and blended learning, flipped learning, and mooc is not yet actively used since they are still in the beginning stage. Learning analysis techniques should be supported in order to easily use online learning contents such as flipped learning and mooc. We suggest that the effectiveness of e-learning should be measured and the current state of learning analysis for customized learning should be done. This study aims to contribute to the improvement of competitiveness of higher education by sharing information about e-learning among universities as a basis for improvement of e-learning policy. Future tasks are to improve the customized learning environment by adding whether the system environment for learning analysis is provided at the time of the survey.
As the knowledge society matures, not only distant, but also off-line universities are trying to provide learners with on-line educational contents. Particularly, high effectiveness of mobile devices for e-Learning has been demonstrated by the university sector, which uses distant learning that is based on blended learning. In this paper, we analyzed previous m-Learning scenarios and future technology prospects. Based on the proposed m-Learning scenario, we designed cellular phone-based educational contents and service structure, implemented m-Learning system, and analyzed m-Learning service satisfaction. The design principles of the m-Learning service are 1) to provide learners with m-Learning environment with both cellular phones and desktop computers; 2) to serve announcements, discussion boards, Q&A boards, course materials, and exercises on cellular phones and desktop computers; and 3) to serve learning activities like the reviewing of full lectures, discussions, and writing term papers using desktop computers and cellular phones. The m-Learning service was developed on a cellular phone that supports H.264 codex in 3G communication technology. Some of the functions of the m-Learning design principles are implemented in a 3G cellular phone. The contents of lectures are provided in the forms of video, text, audio, and video with text. One-way educational contents are complemented by exercises (quizzes).
Ha, In-Ay;Song, Gyu-Sik;Kim, Heung-Nam;Jo, Geun-Sik
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.9
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pp.85-94
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2009
It is becoming increasingly difficult for learners to find the lectures they are looking for. In turn, the ability to find the particular lecture sought by the learner in an accurate and prompt manner has become an important issue in e-Learning. To deal this issue, in this paper. we present a collaborative approach to provide personalized recommendations of online video lectures. The proposed approach first identifies candidated video lectures that will be of interest to a certain user. Partitioned collaborative filtering is employed as an approach in order to generate neighbor learners and predict learners'preferences for the lectures. Thereafter, Attribute-based filtering is employed to recommend a final list of video lectures that the target user will like the most.
Maity, Sayan;Abdel-Mottaleb, Mohamed;Asfour, Shihab S.
Journal of Information Processing Systems
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v.16
no.1
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pp.6-29
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2020
Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.
The development and distribution rate of smartphones have progressed so rapidly that it is safe for the entire nation to use them in the smart age, and the use of smartphones has become an essential medium for the use of domestic media content, and many people are using various contents regardless of gender, age, or region. Recently, various media outlets have been consuming video content for online learning, indicating that learners utilize video content online for learning. In the previous research, satisfaction studies were conducted according to the type of content, and the improvement plan was necessary because no research was conducted on how to evaluate the learning content itself and provide it to learners. In this paper, we would like to propose a system through evaluation and review of learning content itself as a way to improve the way of providing video content for learning and quality learning content.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.6
no.2
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pp.49-54
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2012
In this study, an E-learning system was developed for vocational rehabilitation training of intellectual disabilities. The developed system is available to have acquirement of knowledge through step by step learning and is configured to relearn through problem-solving and demonstration video. In addition, the learned information was composed to check the configuration which is correctly learning through rehearsal function. The device for rehearsal consists of a transmitter and the receiver. The transmitter is formed Pressure sensor, IR sensor for detecting client's work and Bluetooth module for wireless network. The receiver includes a Bluetooth module for wireless network and USB input terminal for communication with computer.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.2
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pp.71-81
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2011
In order to easily create video tutorials, the algorithm is needed that video camera recording, white board images, video attachments, and document data are combined in real-time. In this study, we implemented the video lecture content creation system using wavelet-based lossless compression to composite multimedia objects in real-time and reproduce the images. Using commercially available PC can be useful when lecturers want to make video institutional contents, it can be operated easily and fastly. Therefore, it can be very efficient system for e-Learning and m-Learning. In addition, the proposed system including multimedia synthesis technology and real-time lossless compression technology can be applied to various fields, different kinds of multimedia creation, remote conferencing, and e-commerce so there are highly significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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