KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.1
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pp.29-34
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2021
The real-time video education is used as an effective method of operating classes that replaces face-to-face education of instructors and learners in remote areas. However, the existing video call and video conferences system is mainly used, and this is effective in linguistic education because it focuses on lecture through video, but it is not utilized in other education. In this paper, we propose a design model of real-time video system that can improve the effectiveness of science curriculum and mathematics education by providing the functions that can be utilized during class by improving limitations of image - oriented image education.
Systems Engineering(SE), as a special discipline evolved from multidisciplinary and interdisciplinary design knowledges and practical lessons learned from development practices, is required to develop today's ever-growing large complex systems. As computer speed and analytic sophistication accelerate their applications, modern society's needs have become increasingly varied and complex. Rapid advances in Systems Engineering and its education programs among the developed countries demonstrate their needs as an alternative to what is lacking from traditional disciplinary engineering to meet new challenges of our changing social environments. Systems Engineering is an interdisciplinary approach that includes both management and technical processes. Its processes, methods, and tools are used to evolve, define, and verify an integrated, life-cycle balanced set of system solution that satisfy customer needs and requirements. The process methodology offers a top-down comprehensive, iterative and recursive problem solving process which includes the stating the problems, investigating the alternatives, architecting and modeling the system, integrating and operating the system, assessing and re-evaluating the system performances. The purpose of this paper is to research the cases of SE educational programs for both domestic and other developed countries and to propose recommendations for the domestic SE educational programs in the future.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.2
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pp.41-56
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2019
Cloud manufacturing is a new concept of manufacturing process that works like a single factory with connected multiple factories. The cloud manufacturing system is a kind of large-scale CPS that produces products through the collaboration of distributed manufacturing facilities based on technologies such as cloud computing, IoT, and virtualization. It utilizes diverse and distributed facilities based on centralized information systems, which allows flexible composition user-centric and service-oriented large-scale systems. However, the cloud manufacturing system is composed of a large number of highly heterogeneous subsystems. It has difficulties in interconnection, data exchange, information processing, and system verification for system construction. In this paper, we derive the user requirements of various aspects of the cloud manufacturing system, such as functional, human, trustworthiness, timing, data and composition, based on the CPS Framework, which is the analysis methodology for CPS. Next, by analyzing the user requirements we define the system requirements including scalability, composability, interactivity, dependability, timing, interoperability and intelligence. We map the defined CPS system requirements to the requirements of oneM2M, which is the platform standard for IoT, so that the support of the system requirements at the level of the IoT platform is verified through Mobius, which is the implementation of oneM2M standard. Analyzing the verification result, finally, we propose a large-scale cloud manufacturing platform based on oneM2M that can meet the cloud manufacturing requirements to support the overall features of the Cloud Manufacturing CPS with dependability.
The purpose of this paper is the development of course data models and learning achievement computation algorithms for enabling the course-embedded assessment(CEA), which is essential of competency-based education in higher education. The previous works related CEA have weakness in the development of the systematic solution for CEA computation. In this paper, we propose data models and algorithms to implement competency-based assessment system. Our data models are composed of a layered architecture of learning outcomes, learning modules and activities, and an associative matrix of learning outcomes and activities. The proposed methods can be applied to the development of the course-embedded assessment system as core modules. We evaluated the effectiveness of our proposed models through applying the models to a practical course, Java Programing. From the result of the experiments we found that our models can be used in the assessment system as a core module.
This paper is aimed to design for qualification structure and criteria for preparation of qualification test of computer operation engineer. In this study, a DACUM(Development A curriculum) method job analysis to extract contents such as task range, grades or ranks, eligibility, examination standards, selection criteria of examination questions, examination methods, etc was done by an job analysis committee composed of 7 specialists in the industry and academia. In the first place, this report presents job analysis models by procedures for developing selection criteria of examination questions of computer operation engineer. The first step is preparation for job analysis(data research, interviews and selection of experts), the second step the establishment of job models(first expert council and site study), the third step the drawn-out of knowledge, skills, and tools(the second expert council and site study), the fourth step the selection of courses and subjects(the third expert council), the fifth step the establishment of guidelines for making questions(the third site study).
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.4
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pp.55-61
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2006
The Personal Software Process(PSP) is a rigorous, measurements based process designed to help software developers produce high-quality codes. Learning PSP requires substantial and tedious record keeping including clerical computations with plenty of data occurred at every project. The required task reduces the educational effect and motive by time consuming characteristic and easy occurrence of errors. To alleviate these problems, a web-based PSP log system having streamlined mechanism of data manipulation is designed and implemented at this study. Three years of experiment shows that the system not only improves productivity and accuracy of the process but also allows students and instructors to focus on learning and teaching PSP, rather than PSP data collection.
These days, as Interest in Image recognition with deep learning is increasing, there has been a lot of research in image recognition using deep learning. In this study, we propose a system for classifying rocks through rock images of 18 types of rock(6 types of igneous, 6 types of metamorphic, 6 types of sedimentary rock) which are addressed in the high school curriculum, using CNN model based on Tensorflow, deep learning open source framework. As a result, we developed a classifier to distinguish rocks by learning the images of rocks and confirmed the classification performance of rock classifier. Finally, through the mobile application implemented, students can use the application as a learning tool in classroom or on-site experience.
유비쿼터스 사회를 실현하는 핵심기술인 u-GIS 공간정보 기술은 데이터 스트림 처리 시스템(Data Stream Management System)과 지리정보 시스템(Geography Information System)이 결합된 플랫폼인 u-GIS DSMS를 요구한다. u-GIS DSMS는 GeoSeonsor에서 수집되는 센서 테이터와 GIS의 공간정보 데이터를 결합하여 처리하는 공간영역질의가 다수 요구된다. 이런 공간영역질의들은 특정 지역에 밀집하게 등록되는 경향이 있으며, 유사한 프리디킷을 가질 가능성이 높다. 이러한 특징은 공간영역질의가 특정 지역에 밀집되면 다수의 비슷한 연산들이 반복적으로 처리하기 때문에 시스템 성능이 저하 될 것이다. 이를 해결하기 위해 영역질의 색인기법 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 VCR-Index와 CQI-Index 기법은 질의영역을 셀 구조나 가상구조로 분할하여 처리하기 때문에 자원 및 연산을 공유 할 수 없어 질의 처리 속도가 현저히 저하되기 때문에 대량의 공간영역질의 처리에는 부적합하다. 그래서 본 논문에서는 공간영역질의의 효율적인 연산 공유를 위한 질의영역 밀집도 기반의 그룹화 기법을 제안한다. 이 기법은 질의영역의 밀집도를 이용하여 공간영역질의들을 그룹화 후 색인을 구성한다. 색인된 영역들의 데이터는 단일 큐로 구성 후 질의들의 프리디킷을 분석하여 자원 및 연산 공유기법을 통해 기존의 기법보다 처리 속도 향상 및 메모리 사용을 감소시켰다.
Kim, Ju-Bong;Heo, Joo-Seong;Lim, Hyun-Kyo;Kwon, Do-Hyung;Han, Youn-Hee
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.1
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pp.17-28
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2019
In the financial investment management strategy, the distributed investment selecting and combining various financial assets is called portfolio management theory. In recent years, the blockchain based financial assets, such as cryptocurrencies, have been traded on several well-known exchanges, and an efficient portfolio management approach is required in order for investors to steadily raise their return on investment in cryptocurrencies. On the other hand, deep learning has shown remarkable results in various fields, and research on application of deep reinforcement learning algorithm to portfolio management has begun. In this paper, we propose an efficient financial portfolio investment management method based on Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), which is a representative asynchronous reinforcement learning algorithm. In addition, since the conventional cross-entropy function can not be applied to portfolio management, we propose a proper method where the existing cross-entropy is modified to fit the portfolio investment method. Finally, we compare the proposed A3C model with the existing reinforcement learning based cryptography portfolio investment algorithm, and prove that the performance of the proposed A3C model is better than the existing one.
In this paper, we will examine the theoretical background and educational methodological basis of Novel engineering class cases published to date. For this purpose, we selected and investigated 30 Novel engineering-related academic papers and dissertations published from 2016 to 2023. As a result, the theoretical background is Seymour Papert's constructionism and Vygotsky's socio-cultural constructivism, and the educational methodological basis is creative problem-solving learning, problem-based learning, interdisciplinary convergence class, action learning, associating reading and writing education, possibility with integrated curriculum. We hope that this study will solidify the theoretical value of the Nobel Engineering convergence teaching model and serve as an alternative for teachers preparing for future education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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