Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.10a
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pp.265-270
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2003
When designing an engine part the designer has to choose the proper material and to define the dimensions of the part. in the most rudimentary case he has available as guidelines the collective experience from similar applications. The performance of the part is tested on occasion of the trial runs for the full system, and possibly occurring deficiencies are corrected until a satisfactory usable life and safety of operation is achieved. This procedure is time consuming and costly, and the learning effect is minimal. These requirements have to be condensed into characteristic values ameanable to computation. Since testing and computation are complementary we have to look at the currently existing mathematical models for engine bearing performance.
In the medical web forum, people share medical experience and information as patients and patents' families. Some people search medical information written in non-expert language and some people offer words of comport to who are suffering from diseases. Medical web forums play a role of the informative support and the emotional support. We propose the automatic classification model of articles in the medical web forum into the information support and emotional support. We extract text features of articles in web forum using text mining techniques from the perspective of linguistics and then perform supervised learning to classify texts into the information support and the emotional support types. We adopt the Support Vector Machine (SVM), Naive-Bayesian, decision tree for automatic classification. We apply the proposed model to the HealthBoards forum, which is also one of the largest and most dynamic medical web forum.
This paper deals with the introduction of capstone design project by team activities in Department of Electronics and Communication Engineering, Korea Maritime University. This course is referred to as Creative Engineering Design for spring semester of 4th-year undergraduates. The course focuses on creative thinking and cooperative mind to students by learning engineering design skills, realizing their idea through design project and recognizing practicality of their systems. The intent of the course is to provide a true "capstone" experience, where students can combine their skills to achieve the successful completion of a project. This paper describes class process and evaluation method, and cooperative works with mentees and industrial mentors connected through Hanium network for IT mentoring activities.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.04a
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pp.233-240
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2001
Artificial neural networks(ANN) have been exploited where the relationship among information is very complicated and nonlinear. It is appropriate to computerize the information and knowledge used in the preliminary design stage where it lacks of formality of representation of designers' experience and intuition. However, most designers start the preliminary design stage with very little information. Therefore, the ANN model for this stage must be designed to have input much less than output. This case usually causes big troubles such as in learning time, convergence and reliability of solutions. To address this problem, this paper proposes multi-level neural networks for progressive structural design considering that all the design information can not be obtained at a time but are growing gradually. The use of multi-level networks developed in this paper has been proved its validity by applying it to the preliminary design of cable-stayed bridges.
The main purpose of this study is to provide basic data for the development of secondary Home Economics education curriculum and program by investigating the recognition perceived by Home Economics teachers. We have done statistical analyses of 237 questionnaires on the Home Economics teachers' recognition. The results are as follows: 1) The respondents evaluated the necessity of Home Economics education in secondary school, application of aquired knowledge and technical skill and learning by practical experience, highly. 2) As for the contents of Home Economics education curriculum, the respondents place a high value on the field of Meal Management, Child and Family Studies, Home resourse Management and Consumer life, Clothing Management, and House Planning and Management, in the order. 3) The most important educational concepts are knowledges and understanding for the human beings.
Education for the future society should emphasize the experience of sharing, coexisting, and solving problems in cooperation with each other in the community. Accordingly, in addition to the problem-solving capability, which is the ultimate goal of mathematics education, it is necessary to strengthen the capability to solve unstructured problems through collaboration. This study attempted to suggest that solving complex problems through collaboration is used in school classes or gifted education by introducing polymath that solves problems using collective intelligence. Accordingly, a target problem was set and an example of polymath in which community members exert each other's intelligence to solve the problem. In addition, by investigating the perceptions of students who have experienced polymath, positive aspects and improvements of polymath were suggested. Through this, this study can contribute to revitalization of mathematics teaching and learning methods using collective intelligence.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.721-739
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2023
Rating prediction is an important issue in recommender systems, and its accuracy affects the experience of the user and the revenue of the company. Traditional recommender systems use Factorization Machinesfor rating predictions and each feature is selected with the same weight. Thus, there are problems with inaccurate ratings and limited data representation. This study proposes a deep recommendation model based on self-attention Factorization (SAFMR) to solve these problems. This model uses Convolutional Neural Networks to extract features from user and item reviews. The obtained features are fed into self-attention mechanism Factorization Machines, where the self-attention network automatically learns the dependencies of the features and distinguishes the weights of the different features, thereby reducing the prediction error. The model was experimentally evaluated using six classes of dataset. We compared MSE, NDCG and time for several real datasets. The experiment demonstrated that the SAFMR model achieved excellent rating prediction results and recommendation correlations, thereby verifying the effectiveness of the model.
Bioinformatics education can be defined as the teaching and learning of how to use software tools, along with mathematical and statistical analysis, to solve biological problems. Although many resources are available, most students still struggle to understand even the simplest sequence alignment algorithms. Applying visualizations to these topics benefits both lecturers and students. Unfortunately, educational software for visualizing step-by-step processes in the user experience of sequence alignment algorithms is rare. In this article, an educational visualization tool for biological sequence alignment is presented, and the source code is released in order to encourage the collaborative power of open-source software, with the expectation of further contributions from the community in the future. Two different modules are integrated to enable a student to investigate the characteristics of alignment algorithms.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.4
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pp.1-8
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2023
Objective: Despite the recommendation of the use of high-fidelity simulation (HFS) in interprofessional education (IPE), there is little known about its work for nursing students. Thus, this study aimed to explore nurse educators' perceptions and experiences in developing and implementing the HFS-based IPE for nursing and medical students. Methods: This study used a case study, using reflective filed notes. Results: Nursing educators perceived HFS as an effective educational approach to engaging nursing and medical students actively in interprofessional collaborative practice (ICP) experiences and in evaluating their actual performance on it. In terms of their perspectives on the elements necessary for effective HFS-based IPE, four themes were identified: collaborative learning, co-facilitating debriefing, leadership commitment and active faculty involvement.
Recently, active research has been conducted on the metaverse as a new education platform. However, only a few studies analyze the specific characteristics of this platform from potential users' perspectives. Therefore, based on literature reviews and expert surveys on education, this study specifies the attributes and levels to be considered in developing metaverse education platforms. An online survey was conducted among university students in South Korea, and conjoint analysis was performed to propose the conditions for education platforms optimized for university education. The results revealed that 85% of respondents were willing to use metaverse education platforms, and preferred virtual classrooms that enable indirect experience in a web-based personal computer environment. In particular, the respondents showed a high preference for the education platforms that were available at $5 per month and used newly created three-dimensional avatar characters of themselves. This study is significant since its results have strategic implications for expanding the metaverse's use as a new educational space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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