Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1642-1648
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2021
We analyzes representative technologies of IoT patents and reflects these results in the curriculum of IoT. In order to identify the representative technologies, the IPC codes of the patents were analyzed. Among the main category IPC codes, the most used IPC codes were H04L in Single IPC Patent with 974 cases(32.0%) and G06Q in Multiple IPC Patent with 710 cases(29.2%). As a result of classifying the IPC code into the WIPO technology classification system, the most emphasized technologies are Digital Communication, accounting for about 60.5% in the Single IPC Patent and IT Methods for Management(710 cases, 29.2%) in Multiple IPC Patent. The main points to be considered when organizing the curriculum of IoT are: ∇Emphasis on Digital Communication, ∇Expansion of Education related to IT Methods for Management(Including entrepreneurship and patent application), and ∇Consideration of subjects related to the Convergence of IoT. This research can contribute to the curriculum design of new industrial technologies such as AI and Fintech.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.2
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pp.101-106
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2022
Recently, virtual human has been widely used in various fields such as education, training, information guide. In addition, it is expected to be applied to services that interact with remote users in metaverse. In this paper, we propose a novel method to make a virtual human' interaction to perceive the user's surroundings. We use the editing authoring tool to apply user's interaction for providing the virtual human's response. The virtual human can recognize users' situations based on fuzzy, present optimal response to users. With our interaction method by context awareness to address our paper, the virtual human can provide interaction suitable for the surrounding environment based on automatic adaptation.
The purpose of this study is to compare the performance and satisfaction of online classes and non-face-to-face mixed classes at universities during the COVID-19 pandemic. This study was conductedtargeted fourth-grade students taking adult nursing lectures at the Department of Nursing at one university. Class performance and class satisfaction were compared between students who participated in the non-face-to-face class and participated in the non-face-to-face mixed class. class performance, students' average scores out of 100 on the final exams were compared. Class satisfaction compared the average score of questionnaire on class satisfaction Class performance was high in online classes, Class satisfaction was higher in mixed classes than in non-face-to-face classes. In the future, it will be necessary to develop and operate various educational methods for university education in the post-COVID-19 era.
The purpose of this study is to empirically analyze the impact of corporate innovation activities on corporate innovation performance using data from companies participating in the smart farm project. A company's innovation activities were divided into planning capacity, R&D capacity, and commercialization capacity, and the impact of each innovation activity on the company's sales and patent creation was estimated. The moderating effect was also analyzed. Regression analysis was conducted as a research method, and as a result of the analysis, it was found that planning capacity, R&D capacity, and commercialization capacity related to innovation within a company have an impact on corporate performance creation. appeared to be In order to increase the business performance of technology commercialization, it was confirmed that planning and R&D capabilities as well as governmental technology policy support are needed.
When a large-scale cyber attack or terrorism occurs and the country suffers enormous damage or poses a fatal threat to security, social interest in nurturing cybersecurity workforce increases. In addition, the government often suggests policies and guideline to train cybersecurity workforce. However, the system that can systematically manage trained cyber workforce after they are employed in related organizations or companies is still weak. Software workforce has a standardized qualification level model, so appropriate jobs are set and managed for each level. Cyber workforce also need a specialized qualification level model that takes into account their career, academic background, and education&training performance. By assigning a qualification level, the duties that can be performed for each level should be set, and the position and duty of the department should also be assigned in consideration of the level. Therefore, in this paper, we propose a qualification level model for cyber security workforce.
As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.625-632
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2024
This paper analyzed the changes in the curriculum of computer and software-related majors that educate the core ICT technologies needed for the 4th Industrial Revolution, before and after the COVID-19 pandemic. According to the standard classification of university education units, 172 majors classified into Applied Software Engineering, Computer Science·Computer Engineering, and Artificial Intelligence Engineering were targeted, and the curricula of 2023 and 2019 were compared and analyzed. As a result of the analysis, the introduction of the related curriculum for each curriculum group increased by about 2.6%p before and after the COVID-19 pandemic (2023 84.2%, 2019 81.6%). and the 4th Industrial Revolution response index increased by 9.5 points (37.0 in 2023, 27.5 in 2019)
This study explored the link between reproductive health knowledge, attitudes, and self-efficacy in young women from Uganda's Luwero district. A survey was conducted on 82 women in the Luwero region from May to July 2016, and the predictive power of knowledge and attitudes toward self-efficacy was evaluated through multiple linear regression analysis. Results showed positive correlations among these factors, with knowledge and attitude predicting self-efficacy. Specifically, understanding healthy puberty habits and valuing women's roles positively influenced self-efficacy for healthy behaviors. These findings emphasize the need to target these aspects in reproductive health education programs, crucial for addressing adolescent pregnancy and related issues in Uganda's rural areas.
This paper aims as a prior study to cultivate artificial intelligence professionals at the level of colleges in the future by analyzing healthcare services and technologies using artificial intelligence technology. As artificial intelligence technology is recognized as a key engine or core technology in the future that will create national competitiveness and added value, advanced countries are investing a lot of attention and support in developing technologies as well as human resources at the national level. Korea is also promoting national-level R&D manpower training projects such as AI graduate program support projects, and investing heavily in fostering and securing its own artificial intelligence personnel, mainly by large companies, but there is a lack of artificial intelligence experts. This study analyzes the current status of healthcare services and technologies, industries, and artificial intelligence manpower training using artificial intelligence technology, and proposes directions for fostering artificial intelligence personnel at the level of colleges.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.41
no.3
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pp.145-169
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2024
This study examined university library services for students, including international students, and the AI-based information services provided by libraries. Additionally, the standards of Korean language education for international students were investigated. Based on the analysis of library services and these standards, a book recommendation system for learning Korean was developed using ChatGPT. The recommendation results from three training datasets were evaluated for recommendation precision. The results of the chatbot's book recommendations based on the 13 test questions were evaluated by recommendation precision. The comparison of the recommendation precision showed that the chatbot using the combined dataset was more successful in recommending all relevant books compared to the individual datasets. This study serves as an example of an effective approach to utilizing artificial intelligence technology for user services in university libraries.
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