At the present time when the need for universal artificial intelligence education is expanding and job changes are being made, research and discussion on artificial intelligence liberal arts education for non-majors in universities who experience artificial intelligence as part of their job is insufficient. Although artificial intelligence education courses for non-majors are being operated, they are mainly operated as theory-oriented education on the concepts and principles of artificial intelligence. In order to understand the general concept of artificial intelligence for non-majors, it is necessary to proceed with experiential learning in parallel. Therefore, this study designs artificial intelligence experiential education learning contents of difficulty that can reduce the burden of artificial intelligence classes with interest in learning by considering the characteristics of non-majors. After, we will examine the learning effect of experiential education using App Inventor and the Orange artificial intelligence platform. As a result of analysis based on the learning-related data and survey data collected through the creation of AI-related projects by teams, positive changes in the perception of the need for AI education were found, and AI literacy skills improved. It is expected that it will serve as an opportunity for instructors to lay the groundwork for designing a learning model for artificial intelligence experiential education learning.
Recently, with the development of artificial intelligence technology, many technologies for user convenience are being developed. Among them, interest in autonomous vehicles is increasing day by day. Currently, many automobile companies are aiming to commercialize autonomous vehicles. In order to lay the foundation for the government's new and reasonable policy establishment to support commercialization, we tried to analyze changes and perceptions of public opinion through news article data. Therefore, in this paper, 35,891 news article data mentioning terms similar to 'autonomous vehicles' over the past three years were collected and network analyzed. As a result of the analysis, major keywords such as 'autonomous driving', 'AI', 'future', 'Hyundai Motor', 'autonomous driving vehicle', 'automobile', 'industrial', and 'electric vehicle' were derived. In addition, the autonomous vehicle industry is developing into a faster and more diverse platform and service industry by converging with various industries such as semiconductor companies and big tech companies as well as automobile companies and is paying attention to the convergence of industries. To continuously confirm changes and perceptions in public opinion, it is necessary to analyze perceptions through continuous analysis of SNS data or technology trends.
Recently, energy consumption for heating costs, which is 35% of smart farm energy costs, has increased, requiring energy consumption efficiency, and the importance of new and renewable energy is increasing due to concerns about the realization of electricity bills. Renewable energy belongs to hydropower, wind, and solar power, of which solar energy is a power generation technology that converts it into electrical energy, and this technology has less impact on the environment and is simple to maintain. In this study, based on the greenhouse heat storage tank and heat pump data, the factors that affect the heat storage tank are selected and a heat storage tank supply temperature prediction model is developed. It is predicted using Long Short-Term Memory (LSTM), which is effective for time series data analysis and prediction, and XGBoost model, which is superior to other ensemble learning techniques. By predicting the temperature of the heat pump heat storage tank, energy consumption may be optimized and system operation may be optimized. In addition, we intend to link it to the smart farm energy integrated operation system, such as reducing heating and cooling costs and improving the energy independence of farmers due to the use of solar power. By managing the supply of waste heat energy through the platform and deriving the maximum heating load and energy values required for crop growth by season and time, an optimal energy management plan is derived based on this.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.16
no.3
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pp.363-373
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2023
This study investigated the effects of the maker education program science class applying the TMSI model on elementary school students' academic achievement in science and scientific attitudes. This study involved 40 sixth-grade students from an elementary school in a metropolitan city, classified into an experimental group and a comparison group. The experimental group participated in the maker education program class applying the TMSI Model, whereas the control group experienced a traditional teacher-centered class as outlined in the teachers' guidebook. The results of the study were as follows. First, the maker education program science class applying the TMSI model had a significant effect on improving students' academic achievement in science. Second, the maker education program science class applying the TMSI model had a significant effect on improving students' science-related attitudes. Based on these results, the implications for science education and future research directions related to the application of maker education to science were discussed.
The purpose of this study is to develop a statistical program using data and artificial intelligence prediction models and apply it to one class in the sixth grade of elementary school to see if it is effective in improving students' statistical literacy. Based on the analysis of problems in today's elementary school statistical education, a total of 15 sessions of the program was developed to encourage elementary students to experience the entire process of statistical problem solving and to make correct predictions by incorporating data, the core in the era of the Fourth Industrial Revolution into AI education. The biggest features of this program are the recognition of the importance of data, which are the key elements of artificial intelligence education, and the collection and analysis activities that take into account context using real-life data provided by public data platforms. In addition, since it consists of activities to predict the future based on data by using engineering tools such as entry and easy statistics, and creating an artificial intelligence prediction model, it is composed of a program focused on the ability to develop communication skills, information processing capabilities, and critical thinking skills. As a result of applying this program, not only did the program positively affect the statistical literacy of elementary school students, but we also observed students' interest, critical inquiry, and mathematical communication in the entire process of statistical problem solving.
China's huge population and industrial diversification have driven increased demand for IoT, and in a social environment where IoT technology is changing all aspects of personal and family life, including smart shopping, this study was conducted in Changchun, China. The study aimed to find ways to meet the Fashion needs of female college students living in the country and promote the development of the fashion product industry by improving the service quality of Chinese fashion product live commerce. The analysis results are as follows. First, the service quality characteristics of Chinese fashion product live commerce had a positive effect on customer satisfaction. Second, the service quality characteristics of Chinese fashion product live commerce had a positive effect on reuse intention. Third, customer satisfaction had a positive effect on reuse intention. Based on these results, it can be concluded that improving the service quality of live commerce can directly promote product sales and create direct economic benefits. In addition, based on the results of the study, which show that the service quality of fashion product live commerce affects customer satisfaction and reuse intention, it is judged that it will provide useful information in establishing marketing strategies for live commerce platforms by region and target.
Artificial Intelligence (AI), especially in the domain of text-generative services, has witnessed a significant surge, with forecasts indicating the AI-as-a-Service (AIaaS) market reaching a valuation of $55.0 Billion by 2028. This research set out to explore the quality dimensions characterizing synthetic text media software, with a focus on four key players in the industry: ChatGPT, Writesonic, Jasper, and Anyword. Drawing from a comprehensive dataset of over 4,000 reviews sourced from a software evaluation platform, the study employed the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique using the Gensim library. This process resulted the data into 11 distinct topics. Subsequent analysis involved comparing these topics against established AI service quality dimensions, specifically AICSQ and AISAQUAL. Notably, the reviews predominantly emphasized dimensions like availability and efficiency, while others, such as anthropomorphism, which have been underscored in prior literature, were absent. This observation is attributed to the inherent nature of the reviews of AI services examined, which lean more towards semantic understanding rather than direct user interaction. The study acknowledges inherent limitations, mainly potential biases stemming from the singular review source and the specific nature of the reviewer demographic. Possible future research includes gauging the real-world implications of these quality dimensions on user satisfaction and to discuss deeper into how individual dimensions might impact overall ratings.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.37
no.1
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pp.36-42
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2024
Roll-to-roll processing holds an integral position within the manufacturing landscape, and its significance reverberates across numerous industries. This versatile technology platform encompasses a diverse array of process methods and accommodates a wide spectrum of material categories, making it a cornerstone of modern production. Within this expansive domain, two commonly employed coating techniques, namely the slot die and gravure coating methods, have earned their prominence for their precision and efficiency in delivering flawless coatings. Additionally, the realm of drying processes relies heavily on thermal drying, infrared (IR) drying, and ultraviolet (UV) drying methods to expedite the transformation of materials from their liquid or semi-liquid states to solid, ready-to-use products. The undeniable importance of roll-to-roll processing lies in its ability to streamline manufacturing processes, reduce costs, and enhance product quality. This article embarks on a comprehensive journey to fathom the depth of this importance by delving into the intricacies of these common roll-to-roll process methods. Through rigorous research and meticulous data collection, we aim to shed light on the pivotal role these techniques play in shaping various industries and advancing the world of manufacturing. By understanding their significance, we can harness the full potential of roll-to-roll processing and pave the way for innovation and excellence in production.
This study attempted to find a way to utilize idle spaces in rural areas as a way to respond to rural extinction. Based on the keywords "startup," "youth start-up," and "youth start-up+rural," start-up+rural," the study sought to identify the perception of idle facilities in rural areas through the keywords "Idle facilities" and "closed schools." The study presented basic data for policy direction and plan search by reviewing frequency analysis, major keyword analysis, network analysis, emotional analysis, and domestic and foreign cases. As a result of the analysis, first, it was found that idle facilities and school closures are acting importantly as factors for regional regeneration. Second, in the case of youth startups in rural areas, it was found that not only education on agriculture but also problems for residence should be solved together. Third, in the case of young people, it was confirmed that it was necessary to establish digital utilization for agriculture by actively starting a business using digital. Finally, in order to attract young people and revitalize the region through best practices at home and abroad, policy measures that can serve as various platforms such as culture and education as well as startups should be presented in connection with local residents. These results are significant in that they presented implications for youth start-ups in rural areas by reviewing start-up recognition for the influx of young people as one of the alternatives for the use of idle facilities and regional regeneration, and if additional solutions are presented through field surveys, they can be used to set policy goals that fit the reality.
This study suggested a citizen science based model to enhance the efficacy of the managing invasive alien plants and examined whose applicability in 3 Wetland Protected Areas (Jangrok of Gwangju metropolitan city, Madongho of Goseong in South Gyeongsang Province, and Ungok of Gochang in North Jeolla Province). The process consists of (a) collecting citizen scientist including local residents of 3 protected areas and piling up information on the 4 species of invasive alien plants (Sicyos angulatus L., Solanum carolinense L., Ambrosia artemisiifolia L. and Solidago altissima L) in a information platform Ecological Information Bank (EcoBank) from September 18th to October 31th, (b) constructing distribution map containing the location and density (3 phases: individual-population-community) of target plants, (c) providing distribution map to Environment Agency and local government who is principal agent of managing invasive alien plants in 3 protected areas, and from whom (d) surveying applications of the distribution map and opinion for future supplement. As a result, citizen science based monitoring should be continued to complement the nationwide information for the field management of invasive alien plants with the expansion of target species (total 17 plants species that Ministry of Environment in South Korea designated) and period of monitoring in a year to increase the usability of surveyed information from citizen science. In the long run, effectiveness of the management of invasive alien species applied by citizen science should be reviewed including efficacy of field management process from citizen's participating in elimination project of invasive alien plants and time series distribution followed by the management of the species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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