The objectives of this study were to review the present situations of computer use, computer education and training, and attitude to computer of agricultural extension agents. The research subjects were 279 agricultural extension agents in 15 City and Gun Rural Extension Offices Which were sampled by random sampling method among 182 City and Gun Rural Extension Offices. The major findings of the study were as follows; 1. Only 28% of the agricultural extension agents had personal computer in their home. 2. Agricultural extension agents mainly used word processor program, but hardly used data base, spreadsheet, and computer language. 3. About 40% of the respondents had not chance to be participated in computer education/training program yet. 4. Generally, rural change agents agreed that computer is very valuable for their job and that they should learn high computer technology. 5. Concludly, various contents of computer education/training program should be prepared for rural change agents and they should take full advantage of computer facilities.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.153-159
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2022
The article discusses the use of smart technologies in the training of future specialists. Today, learning using smart technologies is becoming a new educational standard, where information is presented in a logical sequence, computer training systems have powerful functions for the educational process. The functions of smart technologies are highlighted. It is noted that smart technologies are successfully used in the field of education and professional training. The concept of "smart education" is characterized. Smart education is an educational paradigm that underlies a new type of education system. The implementation of the smart education paradigm is aimed at the process of obtaining competencies and competencies for flexible and adapted interaction with the social, economic and technological environment. Smart education should ensure that the benefits of the global information society can be used to meet educational needs and interests. A special place is occupied by computer-based educational multimedia systems that allow you to deepen your knowledge, reduce the duration of training, and increase the number of students per teacher. The main principles of smart education are highlighted. Improving the efficiency of training in a modern higher education institution is impossible without the introduction of smart technologies in the organization of the educational process.
Cyber education and teacher training is the distance training program which is operating in the Korea National University of Education for teachers and citizen. In this paper, we suggest a model for establishing legal basis of cyber teacher training, by analyzing laws and processing-laws in the parliament and cyber teacher training institutes. The model contain 'The Rule for Operating CTTI(Cyber Teacher Training Institute)', 'The Rule for Using CIT Systems', 'The Rule for Operation CIT'.
Kim, Sun Kyung;Yoon, Hyoseok;Shin, Choonsung;Choi, Jongmyung;Lee, Youngho
Journal of Multimedia Information System
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제7권4호
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pp.277-280
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2020
Extended reality-assisted training offers repeatable learning opportunities at a low cost. This paper proposes a smart glass application for training core nursing skills to nursing students, who often need to memorize and practice training sequences. The proposed smart glass application interactively presents a series of instructions to help students remember and perform two core nursing skills in the correct order. We conducted a usability test on 30 undergraduate nursing students in their third year using the smart glass application. Our initial findings show that many students have positively evaluated the possibility of using smart glasses for training, but have also encountered several challenges with the smart glass application's user interface, which takes time to adapt.
Nida, Nudrat;Yousaf, Muhammad Haroon;Irtaza, Aun;Velastin, Sergio A.
ETRI Journal
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제44권2호
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pp.327-338
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2022
Classification models for human action recognition require robust features and large training sets for good generalization. However, data augmentation methods are employed for imbalanced training sets to achieve higher accuracy. These samples generated using data augmentation only reflect existing samples within the training set, their feature representations are less diverse and hence, contribute to less precise classification. This paper presents new data augmentation and action representation approaches to grow training sets. The proposed approach is based on two fundamental concepts: virtual video generation for augmentation and representation of the action videos through robust features. Virtual videos are generated from the motion history templates of action videos, which are convolved using a convolutional neural network, to generate deep features. Furthermore, by observing an objective function of the genetic algorithm, the spatiotemporal features of different samples are combined, to generate the representations of the virtual videos and then classified through an extreme learning machine classifier on MuHAVi-Uncut, iXMAS, and IAVID-1 datasets.
일반적으로 어지럼증은 여러 가지 복합적인 원인에 의해서 발생하지만 그 중에서 신경계에 속하는 전정계통의 기능 장애에 의한 증상이 가장 환자에게 심한 증상으로 다가오며, 구역질과 구토를 동반하게 된다. 이러한 어지럼증에 대한 치료는 약물요법, 수술요법, 재활치료 등이 있으며, 약물요법이나 수술요법은 대체적으로 후유증의 위험 때문에 재활치료요법인 전정재활훈련을 많이 시행하고 있다. 전정재활훈련은 안구훈련, 자세안정훈련, 보행훈련 등이 있는데 그 중 보행훈련은 의사 또는 전문치료사의 감독하에 일정한 공간에서 진행되므로 시간적, 공간적 부담이 가중되어 환자들이 훈련을 진행기 불편한 단점을 가진다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 증강현실 기술을 활용해 사용자가 직접 보행재활훈련을 진행 할 수 있는 보행훈련 콘텐츠를 구현하였다. 추후 어지럼증 환자를 대상으로 한 임상시험을 통해 의료 환경에서 사용 가능한 어지럼증 재활 콘텐츠로 활용 가능할 것으로 기대한다.
국가 간 다양한 분야에서의 교류가 증가함에 따라서 개최되는 국제회의의 수도 증가하고 있다. 이로 인해, 동시통역의 수요도 증가하고 있기 때문에 많은 학습자들이 동시통역을 학습하고 있다. 동시통역은 많은 학습 시간이 필요하기 때문에, 통역을 학습하는 학생들은 개별 학습을 수행한다. 자율적인 학습법 중 대표적으로 문장구역 훈련법이 있으나, 백트래킹으로 인한 학습 효과 저하 및 원활한 학습을 위한 파트너의 도움이 필요하다는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반 문장구역 훈련 시스템이 제안되어 학습자들의 학습 능률을 향상시켰다. 하지만, 컴퓨터의 경우 이동성이 매우 낮기 때문에 학습자들이 정해진 공간에서만 학습을 진행할 수 있기 때문에 활용도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이동성으로 인한 활용도 저하 문제를 해결하기 위해 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안한다. 스마트 단말은 컴퓨터에 비해 낮은 처리 용량을 가지고 있기 때문에 크기가 큰 파일을 처리할 때 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위한 여러 알고리즘들을 제안한다. 제안한 스마트 단말 기반 문장구역 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
통역을 학습하는 학생들은 수업 외에도 추가적인 학습 및 훈련을 수행한다. 동시통역 및 순차통역에서 두 언어의 구조가 다르기 때문에 통역가는 발표 내용을 빠르게 기억해야 한다. 단기 기억 향상을 위해서 통역을 학습하는 학생들은 메모리 훈련을 수행한다. 메모리 훈련은 파트너가 필요하기 때문에 학습 효율성이 저하되고 자가 학습이 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반의 단기 기억 훈련 시스템이 제안되었다. 지문 내 단어를 특수문자로 변경함으로써 학생들이 파트너 없이도 자가 학습이 가능하다. 하지만 컴퓨터는 휴대성이 떨어지기 때문에 외부에서는 학습 능률이 저하된다. 제거되는 단어보다 키워드로 제공하는 단어의 수가 더 많아서 학습 난이도가 저하된다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안하였다. 스마트 단말은 휴대성이 높아 학습의 제한이 없어 효율이 증가한다. 제안하는 훈련 시스템에서는 삭제되는 단어수가 키워드보다 더 많도록 하여 학습 난이도가 증가한다. 제안한 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
Recently computer graphic technology has achieved remarkable development. Applications of this technology to various fields are expected. In this study, one application of computer graphics to the medical field is shown. We developed a rehabilitation system of hand manipulation using virtual reality aiming to offer enjoyable rehabilitation training to physically handicapped people with upper limb disabilities. This rehabilitation system generates training environments for upper limbs, such as moving balls in virtual space of computer. And by using data glove as a sophisticated input device, a user can manipulate objects in virtual space by his hand. By using this rehabilitation system, a user can have rehabilitation training under various conditions without feeling tedious.
The accuracy of training-based activity recognition depends on the training procedure and the extent to which the training dataset comprehensively represents the activity and its varieties. Additionally, training incurs substantial cost and effort in the process of collecting training data. To address these limitations, we have developed a training-free activity recognition approach based on a fuzzy logic algorithm that utilizes a generic activity model and an associated activity semantic knowledge. The approach is validated through experimentation with real activity datasets. Results show that the fuzzy logic based algorithms exhibit comparable or better accuracy than other training-based approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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