The previously developed practical inquiry activity supporting tools, deduced from the design principles and implementation principles based on the study of precedent researches and theories, applicable to conceptual learning in engineering education were implemented to an on-line learning community, a web-based Windows application, to find out its effectiveness in actual classroom situation through experimental research. The On-line learning community includes the inquiry activity menu to implement learning procedure of inquiry based conceptual learning, the functions supporting the communication among participants, the information sharing function, the scheduling function of class and inquiry activity, the mentoring function, and the evaluation of on-line activities of learners. Experimental study were also conducted in order to analyze the effects of inquiry activity supporting tools on inquiry based conceptual learning in engineering education.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.9
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pp.1997-2002
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2012
Smart phones mixed with mobile devices and computers are biggest change of information technology and user-installed applications of them provide various information and services which were only possible on PC and Internet in the past. They are expected to be used by thirty million people in 2012 and people with disabilities can get easily information and location of disabled facilities using them. In this paper, we design a mobile information service system for person with disabilities, which provides various information and location of disabled facilities. We build information of disabled facilities using acquisition information through existing web sites and provide location based service with user's location. We also implement and service the proposed system and we show efficiency of our system.
프로그래밍 언어의 의미를 정형적으로 표기하는 기법인 액션의미론을 기반으로 한 컴파일러 생성기는 프로그래밍언어의 액션의미구조가 주어지면 그 언어의 컴파일러를 자동으로 생성한다. 생성된 컴파일러는 먼저 원시 프로그램을 그에 상응하는 액션 프로그램으로 확장한 후, 목적 프로그램으로 컴파일 한다. 여기서 액션 프로그램은 일종의 중간코드로 쓰이므로, 효율적인 목적코드를 생성하기 위해서 중간코드의 성능향상이 필요하다. 본 논문에서는 액션 프로그램을 부분계산을 통해 효율적인 코드로 자동 변환해 주는 온라인 액션 부분계산기를 설계하고 구현한다. 선행 연구된 오프라인 방식에서 전역분석을 하지 않고는 불가능했던 요약캡슐의 몸통, 펼치기의 몸통에 대한 부분계산이 온라인 방법을 사용하면 가능함을 보이고, 명령형 액션의 부분계산도 추가적으로 수행할 수 있도록 확장한다. Abstract Action Semantics is a framework for formally defining the semantics of programming languages. Action semantics-directed compiler generators take an action semantics definition of a programming language and automatically generate a compiler of the language. The generated compiler first expands a source program into an action denotation of the program, and then compiles it to a target code. In these compiler-generation systems, it is important to statically process the expanded action denotation - used as an intermediate code - as much as possible so that the generated compiler can produce better target code. In this paper, we develop an automatic action-transformation method based on online partial evaluation. The previous off-line method was rather weak because it could not partially evaluate actions inside the body of abstraction and unfolding-action without performing separate global analysis. The proposed online method remedies the problem, thus naturally improves the quality of residual actions. Moreover, we also extend the method to partially evaluate imperative actions.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.223-230
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2001
Since self-organizing map (SOM) preserves the topology of ordering in input spaces and trains itself by unsupervised algorithm, it is Llsed in many areas. However, SOM has a shortcoming: structure cannot be easily detcrmined without many trials-and-errors. Structure-adaptive self-orgnizing map (SASOM) which can adapt its structure as well as its weights overcome the shortcoming of self-organizing map: SASOM makes use of structure adaptation capability to place the nodes of prototype vectors into the pattern space accurately so as to make the decision boundmies as close to the class boundaries as possible. In this scheme, the initialization of weights of newly adapted nodes is important. This paper proposes a method which optimizes SASOM with genetic algorithm (GA) to determines the weight vector of newly split node. The leanling algorithm is a hybrid of unsupervised learning method and supervised learning method using LVQ algorithm. This proposed method not only shows higher performance than SASOM in terms of recognition rate and variation, but also preserves the topological order of input patterns well. Experiments with 2D pattern space data and handwritten digit database show that the proposed method is promising.
In this paper, we draw upon Task-Technology Fit theory to investigate the fit attributes which impacted on customer preference over three virtual shopping channels which included TV home shopping, Internet shopping, and broadband applications, i.e. IPTV. The fit attributes also reflected the product category contingency, which is classified based on the degree of quality assessing difficulty on the web, such as quasi-commodity, look and feel goods, and look and feel with variable quality goods. Using the collected survey data, we employed stepwise regression analysis to validate the fit attributes in the context of performing virtual shopping task via those three distinctive media technologies. Furthermore, through ANOVA test with Duncan statistics, we reported comparative intensity of the valid fit attributes across the product categories and distinct media technologies. The results validated four critical fit attributes and significant distinctions among product categories and three virtual shopping channels. The findings provide practical insights in distribution channel design exploiting digital convergence technologies.
Kim, Sang-Min;Jeon, Je-Seung;Kang, Suk-Woo;Kim, Woo-Ri;Lee, Ki-Deok;Um, Byung-Hun
Journal of Applied Biological Chemistry
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v.55
no.2
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pp.95-101
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2012
Nutritional components of Ojuk leaf tea and Ojuk shoot tea prepared from the leaves and shoots of black bamboo (Phyllostachys nigra Munro) by tea manufacturing process were evaluated. In addition, the extraction yield of water soluble components from these teas in the general tea brewing condition (water extraction in $80^{\circ}C$ for 10 min.) and the contents of polyphenol and flavonoid were compared with not only the dried raw materials, but also green tea and mate tea. Finally, offline and online scavenging activities against 2,2'-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid) (ABTS) and di(phenyl)-(2,4,6 trinitrophenyl)iminoazanium free radicals were investigated to evaluate the antioxidant activity and explore the components showing ABTS free radical scavenging activity from tea infusion. These results demonstrated that these teas from black bamboo contain various nutritional components and can be used as traditional tea beneficial to human health.
IoT (Internet of Things) is recently burgeoning as business applications as well as ICT itself. Among the business applications of IoT, wearable devices are recognized as a leading area of customer devices. This research first identifies customer needs of activity trackers (fitness trackers), as one of representative wearable devices, and mapping the identified needs with the well-known marketing model of marketing mix (4 P's: Product, Price, Promotion, and Place). Survey was applied to university students for identifying current and potential needs for activity trackers. The needs were classified by 4 P's, and according to the results, different from other IT devices, activity trackers has more potential needs. Moreover, reliable distribution channels, offline and company owned shops were preferred, rather than online shopping mall by third parties. The results would provide some valuable implications to not only designers of activity trackers but also business management.
The internet-based business is considered as a new strategic alternative for small-medium size companies. However, very little research about them has been reported. The objectives of this study are to analyze factors influencing the operation for the sites(we call, 'internet shopping mall') which small-and-medium sized firms have built, and to provide the general directions of the successful internee-based business for the small-and-medium sized firms. This paper reports the case studies in which the internet-based electronic commerce practices of 6 small-and-medium sized firms were examined over a 3 month period. In the meantime, this paper reports their present business condition, system environment, positioning, marketing strategy, forward business expectation, and market barrier. This study also focuses on two environmental dimensions of system development; One dimension is on-line only or off-line widened, and the other is self-built or outsourcing. The results found in this study are as follows: 1. The internet shopping mall broadens the company's activity to new business areas. 2. The degree of system outsourcing of the small-medium size company depends on its IT ability and resource capability 3. The marketing strategies on their internet shopping mall differentiate with their business area and market environment. 4. Each interviewed company has its own success and failure factors, in addition to the general factors. 5. Each interviewed company has a positive response for their internet shopping mall for its future. 6. The lack of capital, technology, and government support is the barrier to the improvement of the internet shopping mall system.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.8
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pp.253-262
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2023
E-voting is a concept that includes actions such as kiosk voting at a designated place and internet voting at an unspecified place, and has emerged to alleviate the problem of consuming a lot of resources and costs when conducting offline voting. Using E-voting has many advantages over existing voting systems, such as increased efficiency in voting and ballot counting, reduced costs, increased voting rate, and reduced errors. However, centralized E-voting has not received attention in public elections and voting on corporate agendas because the results of voting cannot be trusted due to concerns about data forgery and modulation and hacking by others. In order to solve this problem, recently, by designing an E-voting system using blockchain, research has been actively conducted to supplement concepts lacking in existing E-voting, such as increasing the reliability of voting information and securing transparency. In this paper, we proposed an electronic voting system that introduced hybrid blockchain that uses public and private blockchains in convergence. A hybrid blockchain can solve the problem of slow transaction processing speed, expensive fee by using a private blockchain, and can supplement for the lack of transparency and data integrity of transactions through a public blockchain. In addition, the proposed system is implemented as BaaS to ensure the ease of type conversion and scalability of blockchain and to provide powerful computing power. BaaS is an abbreviation of Blockchain as a Service, which is one of the cloud computing technologies and means a service that provides a blockchain platform ans software through the internet. In this paper, in order to evaluate the feasibility, the proposed system and domestic and foreign electronic voting-related studies are compared and analyzed in terms of blockchain type, anonymity, verification process, smart contract, performance, and scalability.
With the growth of the food-catering industry, consumer preferences and the number of dine-in restaurants are gradually increasing. Thus, personalized recommendation services are required to select a restaurant suitable for consumer preferences. Previous studies have used questionnaires and star-rating approaches, which do not effectively depict consumer preferences. Online reviews are the most essential sources of information in this regard. However, previous studies have aggregated online reviews into long documents, and traditional machine-learning methods have been applied to these to extract semantic representations; however, such approaches fail to consider the surrounding word or context. Therefore, this study proposes a novel review textual-based restaurant recommendation model (RT-RRM) that uses deep learning to effectively extract consumer preferences from online reviews. The proposed model concatenates consumer-restaurant interactions with the extracted high-level semantic representations and predicts consumer preferences accurately and effectively. Experiments on real-world datasets show that the proposed model exhibits excellent recommendation performance compared with several baseline models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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