Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.47
no.1
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pp.305-337
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2016
The purpose of this study is to obtain basic information and suggestions needed to measure reading attitude by obtaining the tacit knowledge. For this, a semi-structured interviews were carried out with teacher librarians and elementary school teachers and elementary students in five elementary schools. The results were as follows: Students and Teachers divided standard and attribute for assessing reading attitudes as student's ability, personality and behavioral aspects towards reading. Students were aware of the necessity of reading and accepted a pleasant feeling of reading. However, group of students with low reading skill recognized reading as an academic purpose as compared to other student groups and expressed a negative feeling on reading. Peers, teachers and family members were recognized as figures who make an impact on reading by students and further considered the subject, content and physical attribute of book as important factors. Teachers recognized reading attitude as a concept on attitude about book and book reading. Further they mentioned reading environment, interests, habits, books, and experience as factors affect reading attitude.
The study was designed to investigate implicit and explicit memory for words with processing theory.From experiment 1 to experiment 3,in a study phase,subjects first viewed stimulus words and were required to rate likeness of words of semantic processing task and to count lines of words of perceptual processing task.In a test phase,subjects were tested by implicit word completion task and explicit cued recall task.In experiment 1,levels of processing (LOP)effects were examined.Lop effects were obtained on the explicit memory tasks but not on the implicit memory tasks.In experiment 2,repertition of perceptual processing task influenced onlu implicit memory task.In experiment 3,bepertiotion of semantic processing task affected both implicit memory task and explicit memory task.These findings suggest that repetition effect of stimulus words are explanied better in dual process theory than transfer-appropriate processing theory.
This paper aims to analysis sectoral innovation patterns of technological innovation and localized knowledge spillover in Korean manufacturing sector. Sectoral innovation system approach proposed that the specific pattern of innovative activity and knowledge spillover in an industry can be explained as the outcome of different technological regimes. Technological regime is defined by the particular combination of technological opportunities, appropriability of innovations, cumulativeness of technical advances and properties of the knowledge base. Based on a sample of 2,882 firms in manufacturing sector, this paper provides empirical estimates of the relationships between firm's product innovation and localized knowledge spillover. Results of the analysis provide considerable support to the hypothesis that firm's product innovation and localized knowledge spillover are related to the nature of the underlying technological regime. In the industry based on the tacit and specific knowledge, firm's product innovation is positively related to the localized knowledge spillover. This paper also shows that high stability in the ranking of innovators are related to high degrees of cumulativeness and appropriability.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.15
no.4
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pp.635-644
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2011
This research analyzed the brainwave activities and brain hemispherity to find out any implications to design the connections between the activities of the brain function and the computerized arithmetic addition in two difficulty levels: easy: 1-5 vs. hard: 6-9. Thus, in developing the brain based math learning for the computer education by implicit association test(IAT) indicated the significant results for the exclusive brain location and the brain hemispherity on the theta, alpha, low alpha, beta brainwaves by QEEG analysis. The results of this study physiologically supported the theoretical background for the computerized math learning skills as well as the math learning material development. It shows the difficulty levels of math information education and the brain activities on cognitive process of the learner continued on the possible investigation of the brain science.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.2
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pp.237-245
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2012
This paper describes an acoustic echo canceller with double-talk by the blind signal separation. The acoustic echo canceller is deteriorated or diverged in the double-talk period. So we use the blind signal separation to estimate the near-end speech signal and to eliminate the estimated signal from the residual signal. The blind signal separation extracts the near-end signal with dual microphones by the iterative computations using the 2nd order statistical character. Because the mixture model of blind signal separation is multi-channel in the closed reverberation environment, we used the copied coefficients of echo canceller without computing the separation coefficients. By this method, the acoustic echo canceller operates irrespective of double-talking. We verified performances of the proposed acoustic echo canceller by simulations. The results show that the acoustic echo canceller with this algorithm detects the double-talk periods thoroughly, and then operates stably in the normal state without the divergence of coefficients after ending the double-talking. And it shows the ERLE of averagely 20dB higher than the normal LMS algorithm.
It can be said that the teaching and learning of mathematical problem solving has been greatly influenced by G. Polya. His heuristics shows down the explicit process of mathematical problem solving in detail. In contrast, Polanyi highlights the implicit dimension of the process. Polanyi's theory can play complementary role with Polya's theory. This study outlined the epistemology of Polanyi and his theory of problem solving. Regarding the knowledge and knowing as a work of the whole mind, Polanyi emphasizes devotion and absorption to the problem at work together with the intelligence and feeling. And the role of teachers are essential in a sense that students can learn implicit knowledge from them. However, our high school students do not seem to take enough time and effort to the problem solving. Nor do they request school teachers' help. According to Polanyi, this attitude can cause a serious problem in teaching and learning of mathematical problem solving.
Since the early 1990s, the Korean courts have tilted in the direction of giving greater freedom to employers by relaxing the restrictions on dismissal for economic reasons. During the Korean economic crisis of 1998, the Korean Labor Standard Act was also revised for the purpose of relieving the limitation of employer's discretion in employment adjustment. From the Coasian perspective, this article analyze how implied contracts for the employee's reliance and employer's compliance might be influenced after the formal law is revised. We demonstrate that, if the legal change results in excessive intervention, it might cause the employers to over-breach, the employees to under-rely, and the accompanying efficiency to decrease. We scrutinize the total population of unjust dismissal cases since 1987 in order to investigate how the legal changes in Korea have affected the implied contracts. Our empirical analysis raises a possibility that Korean legal changes made in 1990s might have increased the employer's opportunism and decreased the employer's reliance effort.
Explicit & implicit self-esteems were measured with 132(23 elementary & 109 middle school students) gifted & 282(29 elementary & 253 middle school students) ordinary students. Additional measures on psychosomatic symptoms & aggression were obtained with gifted students. Gifted boys reported higher ESE on most of subscales except the athletic self-esteem. However there was no difference in ISE between two groups. Self esteem types significantly predicted psychosomatic symptoms & aggression in the gifted. Especially the discrepancy between ESE & ISE was the most important predictor for both internalized & externalized behavior problems. The behavior problem ratings were higher in the self-esteem discrepant groups compared to the congruent groups. This study showed that the congruency between ESE & ISE is important from childhood and later studies need to find intervention strategies against the self-esteem discrepancy.
Due to the advances in machine learning and artificial intelligence technologies, many new services have become available. Among such services, recommendation systems have already been successfully applied to commercial services and made profits as in online shopping malls. Most recommendation algorithms in commercial services are based on content analysis or explicit feedback rates as in movie recommendations. However, many online shopping malls have difficulties in content analysis or are lacking explicit feedbacks on their items, which results in no recommendation system for their items. Even for such service systems, user log data is easily available, and if recommendations are possible with such log data, the quality of their service can be improved. In this paper, we extract implicit feedback like click information for items from log data and provide a recommendation system based on the implicit feedback. The proposed system is applied to a real in-service online shopping mall.
In the massive online fashion market, it is not easy for consumers to find the fashion style they want by keyword search for their preferred style. It can be resolved into consumer needs based fashion recommendation. Most of the existing online shopping sites have collected cumtomer's preference style using the online quastionnair. In this paper, we propose a simple but effective novel model that resolve the traditional method in fashion profiling for consumer's preference style and needs using implicit profiling method. In addition, we proposed a learning model that reflects the characteristics of the images itself through the deep learning-based intelligent preferred fashion model learned from the collected data. We show that the proposed model gave meaningful results through the qualitative evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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