With the availability of real-time educational data collection and analysis techniques, the education paradigm is shifting from educator-centric to data-driven lectures. However, most offline and online education frameworks collect students' feedback from question-answering data that can summarize their understanding but requires instructor's attention when students need additional help during lectures. This paper proposes a content restructure recommendation framework based on collected student feedback. We list the types of student feedback and implement a web-based framework that collects both implicit and explicit feedback for content restructuring. With a case study of four-week lectures with 50 students, we analyze the pattern of student feedback and quantitatively validate the effect of the proposed content restructuring measured by the level of student engagement.
This study proposed a forest landscape (patch) fragmentation monitoring framework using a cadastral forest land dataset and validated the feasibility of such monitoring. The following results were found. First, the forest landscape has fragmented too quickly. Hence, immediate national monitoring and management are required. Second, forest landscape monitoring should be linked to other survey frameworks. Horizontal fragmentation monitoring based on the forest landscape (geographic information system [GIS] polygons) is insufficient to determine ecological processes. Third, precautionary principle regulation to link forest landscape fragmentation monitoring to assessment systems such as environmental impact analysis or disaster impact analysis should follow.
During the Covid-19 pandemic's first term of April-June 2020, the general public throughout Indonesia became familiar with the slang term "local lockdown." This term emerged in response to disorderly implementation of the half-hearted government policy called Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). In villages around the country, people started to build portals to restrict "strangers" or "outsiders" from entering their village areas. These portals were also meant to publicly signal the villagers' fear of the spread of the virus. This paper will discuss two things: first, how fear was produced, using frameworks drawn from Giorgio Agamben's notable works State of Exception and Homo Sacer, and how governance reproduces it; and second, how people come to accept the state of emergency and then publicly express their acceptance of the situation. Critical discourse analysis is applied to read government policy and its reception. The research took place at Rempoah, Kedungmalang, and Pabuwaran villages in Banyumas, the southern regency of Central Java, Indonesia. The villagers' responses to the government's policy are visually represented through written warning signs.
The analysis and design of skeletal structures is greatly influenced by the behaviour of beam-to-column connections, where patented designs have led to a wide range of types with differing structural quantities. The behaviour of beam-to-column connections plays an important role in the analysis and design of framed structures. This paper presents an overview of the influence of connection behaviour on structural stability, in the in-plane (bending) mode of sway. A computer-based method is presented for geometrically nonlinear plane frames with semi-rigid connections accounting for shear deformations. The analytical procedure employs transcendental modified stability functions to model the effect of axial force on the stiffness of members. The member stiffness matrix were found. The critical load has been searched as a suitable load parameter for the loss of stability of the system. Several examples are presented to demonstrate the validity of the analysis procedure. The method is readily implemented on a computer using matrix structural analysis techniques and is applicable for the efficient nonlinear analysis of frameworks. Combined with a parametric column effective length study, connection and frame stiffness are used to propose a method for the analysis of semi-rigid frames where column effective lengths are greatly reduced and second order (deflection induced) bending moments in the column may be distributed via the connectors to the beams, leading to significant economies.
This study analyzes appropriate government policy frameworks for promoting IPTV industry by studying the way of adoption and diffusion of IPTV services. Until recently, most researches on government policies for technology adoption have focused on the personal context. This research adopts two theories, i.e., innovation characteristics theory for personal context and implementation process theory for organizational context. It also hypothesizes that the innovation characteristics more influence on the behavioral intention for usage new media in the level of personal innovativeness is high. Moreover, in the level of expectancy for diffusion policy is high, the implementation of IPTV services more influences on the behavioral intention. The results by statistical analysis, it is found that the higher the level of personal innovativeness is, and the higher the level of expectancy for diffusion policy is, the more behavioral intention will be influenced by the characteristics of innovation and implementation of IPTV service. Thus it is important for government agencies to find the way to facilitate personal innovativeness as well as expectancy for diffusion policy.
By piling up hidden layers in artificial neural networks, deep learning is delivering outstanding performances for high-level abstraction problems such as object/speech recognition and natural language processing. Alternatively, deep-learning users often struggle with the tremendous amounts of time and resources that are required to train deep neural networks. To alleviate this computational challenge, many approaches have been proposed in a diversity of areas. In this work, two of the existing Apache Spark-based acceleration frameworks for deep learning (SparkNet and DeepSpark) are compared and analyzed in terms of the training accuracy and the time demands. In the authors' experiments with the CIFAR-10 and CIFAR-100 benchmark datasets, SparkNet showed a more stable convergence behavior than DeepSpark; but in terms of the training accuracy, DeepSpark delivered a higher classification accuracy of approximately 15%. For some of the cases, DeepSpark also outperformed the sequential implementation running on a single machine in terms of both the accuracy and the running time.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.40
no.1
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pp.451-469
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2009
This paper analyzed four large scale studies on the impact of school libraries on students' learning. It identifies how students benefit from their school libraries and how the libraries contribute to the educational goals of the schools. The four studies were the 'National Power' project study, the Scotland study, the Ohio study, and the Delaware study. These studies developed frameworks for evaluating the impact of school libraries on learning, which give insights on how educational objectives and experiences are related with each other and what indicators are available to measure their impact on learning. Basing on Bloom's Taxonomy of educational objectives and Kuhlthau's model of information search process, the educational objectives of the frameworks included cognitive, affective, and psychomotor/physical domain, plus interpersonal domain. The four studies used such research methods as case studies, observations, interviews, focus group discussions, log data analyses in order to identify various learning experiences and impacts.
The purpose of this study is to investigate the moderating effect of burnout on the relationship between emotional labor and turnover intention of nursery teachers. For this study, 296 teachers in nursery centers were surveyed. The data were analyzed by moderated regression analysis using SPSS V22.0 program using mean centering method. The results of the study are as follows. First, expressive emotional labor affects turnover intention and internal emotional labor did not affect turnover intention. Second, the factors that have the greatest influence on turnover intention were identified as burnout. Third, the interaction effect between burnout and deep emotional labor showed a similar moderation effect on turnover intention. Based on these results, the policy and practical measures to alleviate the burnout of the nursery teachers were suggested, and the ways of managing turnover intention by utilizing the interaction effect of the teacher burnout and deep emotional labor were suggested.
PURPOSE. This study compared the accuracy of an abutment-framework (A-F) taken with open tray impression technique combining cement-on crown abutments, a metal framework and resin cement to closed tray and resin-splinted open tray impression techniques for the 3-implant definitive casts. The effect of angulation on the accuracy of these 3 techniques was also evaluated. MATERIAL AND METHODS. Three definitive casts, each with 3 linearly positioned implant analogs at relative angulations 0, 30, and 40 degrees, were fabricated with passively fitted corresponding reference frameworks. Ten impressions were made and poured, using each of the 3 techniques on each of the 3 definitive casts. To record the vertical gap between reference frameworks and analogs in duplicate casts, a light microscope with image processing was used. Data were analyzed by two-way analysis of variance and the Tukey test. RESULTS. The open tray techniques showed significantly smaller vertical gaps compare to closed tray technique (P < .05). The closed tray and the resin-splinted open tray technique showed significantly different vertical gaps according to the angulation of implant (P < .05), but the A-F impression technique did not (P > .05). CONCLUSION. The accuracy of the A-F impression technique was superior to that of conventional techniques, and was not affected by the angulation of the implants.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.4
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pp.545-558
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2021
Recently, Confidential computing plays an important role in next-generation cloud technology along with the development of trusted execution environments(TEEs), as it guarantees the trustworthiness of applications despite of untrusted nature of the cloud. Both academia and industry have actively proposed commercialized confidential computing solutions based on Intel SGX technology. However, the lack of clear criteria makes developers difficult to select a proper confidential computing framework among the possible options when implementing TEE-based cloud applications. In this paper, we derive baseline metrics that help to clarify the pros and cons of each framework through in-depth comparative analysis against existing confidential computing frameworks. Based on the comparison, we propose criteria to application developers for effectively selecting an appropriate confidential computing framework according to the design purpose of TEE-based applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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