This user-centered research aims to empirically evaluate color temperature (K) and illuminance (lx) of residential bathroom lightings to determine the most optimal lighting conditions for productive task performance as well as for satisfying users' emotional needs. Using 3 LED lighting fixtures, 4 types of lighting contexts were investigated; main lighting, task lighting, shower lighting, and bath lighting. Two lightings were installed parallel to the vertical edges of the main bathroom mirror to be used as main and task lighting, while another fixture was installed above the bathtub to be used for shower and bathing. For each lighting context, subjects (N=54) were instructed to perform a few tasks during which time the users were exposed to different lighting conditions with color temperature ranging from 2700 K ~ 6500 K and illuminance ranging from 100 lx ~ 700 lx. Upon completing the given tasks, subjects were asked to evaluate the lighting conditions and their applicability for performing the given tasks. Based on the user evaluations, the most optimal lighting conditions for the different lighting scenarios are as follow: 1) 3500 K ~ 4300 K and 150 lx for main lighting, 2) 3500 K ~ 4300 K and 500 lx ~ 700 lx for task lighting, and 3) 2700 K ~ 3500 K and 100 lx ~ 150 lx for shower/bath lighting. These results can be used to adjust the lighting standards suggested by KS, as well as be utilized by both engineers and designers in designing new types of user-centered bathroom lightings.
The real time scheduling is a key research area in high performance computing and has been a source of challenging problems. A periodic task is an infinite sequence of task instance where each job of a task comes in a regular period. The RMS (Rate Monotonic Scheduling) algorithm has the advantage of a strong theoretical foundation and holds out the promise of reducing the need for exhaustive testing of the scheduling. Many real-time systems built in the past based their scheduling on the Cyclic Executive Model because it produces predictable schedules which facilitate exhaustive testing. In this work we propose hybrid scheduling method which combines features of both of these scheduling algorithms. The original rate monotonic scheduling algorithm didn't consider the uniform sampling tasks in the real time systems. We have enumerated some issues when the RMS is applied to our hybrid scheduling method. We found the scheduling bound for the hard real-time systems which include the uniform sampling tasks. The suggested hybrid scheduling algorithm turns out to have some advantages from the point of view of the real time system designer, and is particularly useful in the context of large critical systems. Our algorithm can be useful for real time system designer who must guarantee the hard real time tasks.
Purpose: The objective of this scoping review was to investigate the applicability and performance of various convolutional neural network (CNN) models in tooth numbering on panoramic radiographs, achieved through classification, detection, and segmentation tasks. Materials and Methods: An online search was performed of the PubMed, Science Direct, and Scopus databases. Based on the selection process, 12 studies were included in this review. Results: Eleven studies utilized a CNN model for detection tasks, 5 for classification tasks, and 3 for segmentation tasks in the context of tooth numbering on panoramic radiographs. Most of these studies revealed high performance of various CNN models in automating tooth numbering. However, several studies also highlighted limitations of CNNs, such as the presence of false positives and false negatives in identifying decayed teeth, teeth with crown prosthetics, teeth adjacent to edentulous areas, dental implants, root remnants, wisdom teeth, and root canal-treated teeth. These limitations can be overcome by ensuring both the quality and quantity of datasets, as well as optimizing the CNN architecture. Conclusion: CNNs have demonstrated high performance in automated tooth numbering on panoramic radiographs. Future development of CNN-based models for this purpose should also consider different stages of dentition, such as the primary and mixed dentition stages, as well as the presence of various tooth conditions. Ultimately, an optimized CNN architecture can serve as the foundation for an automated tooth numbering system and for further artificial intelligence research on panoramic radiographs for a variety of purposes.
This study was designed to investigate the relationship between middle school students' smart media competency and online learning outcomes. The context of this study was on online inquiry-based mathematics and science learning environment, and four-hundred and fifty-five (455) 7th to 9th grade students in Korea participated in this research. To assess students' smart device competency, Smart Media Literacy Quotient (SMLQ) which consisted of 18 items regarding the operation ability of smart media and its application (14 items) and positive beliefs of smart media (4 items) was administered to each student. The findings of this study first showed that students' smart media literacy varied according to their characteristics such as gender, grade, class (subject), and socio-economic status. Female students' scores were higher in overall smart media literacy operation and learning ability of smart media than male students. 7th grade middle school students represented lower smart media literacy scores, compared to 8th and 9th graders. Also, minority students were significantly lower in smart media literacy, operation and learning ability of smart media, and positive belief of smart media than the non-minority students. Second, overall smart media literacy and operation and learning ability of smart media varied among high, medium, and low score achievers in inquiry tasks. Low scored students in inquiry tasks were significantly lower in overall smart media literacy and operation and learning ability of smart media than medium scored students. Lastly, smart media literacy also varied by students' dropout/completion. Students who dropped out reported significantly lower scores in overall smart media literacy, operation and learning ability of smart media, and positive belief of smart media.
This study aims to analyze statistical tasks in Korean and Singaporean textbooks with the mathematical modeling perspective and compare the learning contents and experiences of students from both countries. I analyzed mathematical modeling tasks in the textbooks based on five aspects: (1) the mathematical modeling process, (2) the data type, (3) the expression type, (4) the context, and (5) the mathematical activity. The results of this study show that Korean and Singaporean textbooks provide the highest percentage of the "working-with-mathematics" task, the highest percentage of the "matching task," and the highest percentage of the "picture" task. The real-world context and mathematical activities used in Korean and Singaporean textbooks differed in percentage. This study provides implications for the development of textbook tasks to support future mathematical modeling activities. This includes providing a balanced experience in mathematical modeling processes and presenting tasks in various forms of expression to raise students' cognitive level and expand the opportunity to experience meaningful mathematizing. In addition, it is necessary to present a contextually realistic task for students' interest in mathematical modeling activities or motivation for learning.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.4
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pp.238-246
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2011
This paper proposes a new semantic representation and its associated similarity measure. The representation expresses textual context observed in a context of a certain term as a network where nodes are terms and edges are the number of cooccurrences between connected terms. To compare terms represented in networks, a graph kernel is adopted as a similarity measure. The proposed representation has two notable merits compared with previous semantic representations. First, it can process polysemous words in a better way than a vector representation. A network of a polysemous term is regarded as a combination of sub-networks that represent senses and the appropriate sub-network is identified by context before compared by the kernel. Second, the representation permits not only words but also senses or contexts to be represented directly from corresponding set of terms. The validity of the representation and its similarity measure is evaluated with two tasks: synonym test and unsupervised word sense disambiguation. The method performed well and could compete with the state-of-the-art unsupervised methods.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.12
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pp.175-180
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2023
The main purpose of the study is to identify the key aspects of the formation of legal and professional competence of students of higher educational institutions in the context of the COVID-19 pandemic. The modern system of public relations tightens the requirements for the professional and legal competence of specialists in all spheres of life. The development of a unified nationwide strategy in the field of education focused on the formation and development of young people's skills for life in the information society, is aimed at finding ways to form an active position of a future specialist, developing an experience of a holistic understanding of the professional activity, systemic action in solving new problems and tasks. The methodology includes a number of theoretical methods. Based on the results of the study, the main elements of the formation of legal and professional competence of students of higher educational institutions in the context of the COVID-19 pandemic.
The web search engines are exposed to the issue of uncertainty because of ambiguous queries, being input for retrieving the accurate results. Ambiguous queries constitute a significant fraction of such instances and pose real challenges to web search engines. Moreover, web search has created an interest for the researchers to deal with search by considering context in terms of location perspective. Our proposed disambiguation approach is designed to improve user experience by using context in terms of location relevance with the document relevance. The aim is that providing the user a comprehensive location perspective of a topic is informative than retrieving a result that only contains temporal or context information. The capacity to use this information in a location manner can be, from a user perspective, potentially useful for several tasks, including user query understanding or clustering based on location. In order to carry out the approach, we developed a Java based prototype to derive the contextual information from the web results based on the queries from the well-known datasets. Among those results, queries are further classified in order to perform search in a broad way. After the result provision to users and the selection made by them, feedback is recorded implicitly to improve the web search based on contextual information. The experiment results demonstrate the outstanding performance of our approach in terms of precision 75%, accuracy 73%; recall 81% and f-measure 78% when compared with generic temporal evaluation approach and furthermore achieved precision 86%, accuracy 71%; recall 67% and f-measure 75% when compared with web document clustering approach.
Communication is one of 6 core competencies suggested newly in mathematics curriculum revised in 2015 in Korea. Also, it's importance has been emphasized through NCTM and CCSSI. By the subject of Mathematics in Context(MiC) textbook, this study planned to explore the communication elements according to the types of communication such as discourse, representation, operation. Namely, this study dealt with 316 questions in a total of 34 tasks relevant to function content in the MiC textbook, and this study explored the communication elements on the questions of each task. To accomplish this, this study first of all was to reconstruct and establish an analytic framework, on the basis of 'D.R.O.C type' of communication developed by Kim & Pang in 2010. In addition, based on the achievement standards of function domain in mathematics curriculum revised in 2015 in Korea, this study basically compared with the function content included in MiC textbook and Korean mathematics curriculum document. Also, it tried to explore the distribution of communication elements according to the types of communication.
This study aims to explore how Korean middle-school mathematics textbooks on functions provide students an opportunity-to-learn [OTL]. For this purpose, we investigate 3 textbooks in terms of mathematics content and practice, the level of cognitive demands of mathematical tasks, types of student responses, types of context-based tasks, and connections among the tasks. The findings from the data analysis suggest as follows: a) an opportunity-to-learn to connect procedures to functional concepts and new ideas of functions to the existing one is very limited; b) the textbooks seem to provide students an OTL to understand functions as definitions, rules and conventions and to experience repeatedly procedural executions through worked examples and mathematics tasks; c) students may not experience to explain their own ideas/thinking by using mathematical sentence or justify their own cognitive processes; and d) students can be exposed to get a sense of mathematics as a set of fragmented and isolated facts or procedures, rather than to encourage to expand and deepen their understanding of functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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