Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.11
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pp.4167-4173
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2010
ICT education guidelines revised in 2005 reinforce computer science elements such as algorithm, data structure, and programming covering all schools. It means that goal of computer education is improving problem-solving abilities not using of commercial software. So this paper suggests problem-solving method of maze escape through robots' cooperation in an effort of learning these elements. Problems robots should solve are first-search and role-exchange. First-search problem is that first robot searches maze and send informations about maze to the second robot in real time. Role-exchange problem is that first robot searches maze, but loses its function at any point. At this time second robot takes a role of first robot and performs first robot's missions to the end. To solve these two problems, it goes through four steps; problem analysis, algorithm description, flowchart and programming. Additional effects of our suggestion are chance of cooperation among students and use of queue in data structure. Further researches are use of more generalized mazes, application to real field and a talented curriculum.
Recognizing the necessity of content-centered teacher professional development programs in a rapidly changing educational environments, this study analyzed the contents of teacher professional development programs in terms of teachers' participation by program contents and teachers' perception of the necessity and the effectiveness of such program contents. Employing Teaching and Learning International Survey(TALIS), this study analyzed the perception of 4,000 Korean secondary school teachers. The results showed that the programs with the highest teacher participation were mainly subject-centered while the teacher participation rates on the newly required contents such as ICT, intercultural counseling, school management and administration, and new job skills were low. Besides, when teachers were asked to identify the content areas where teacher professional developments are needed, the level of teachers' perception of the programs with low participation rates was accordingly low. Lastly, this study implies that since the years of teaching experience serve as a determinant on the types of the contents that teacher professional developments are needed and on the teachers' perception of the effectiveness of such contents, the course of teacher development should be taken into consideration when the contents of teacher professional development programs are developed.
Purpose: This study proposes a method for developing a model that predicts the probability of traffic accidents in advance to prevent the most frequent traffic accidents in the military. Method: For this purpose, CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) was applied in this study. The CRISP-DM process consists of 6 stages, and each stage is not unidirectional like the Waterfall Model, but improves the level of completeness through feedback between stages. Results: As a result of modeling the same data set as the previously constructed accident investigation data for the entire group, when the classification criterion was 0.5, Significant results were derived from the accuracy, specificity, sensitivity, and AUC of the model for predicting traffic accidents. Conclusion: In the process of designing the prediction model, it was confirmed that it was difficult to obtain a meaningful prediction value due to the lack of data. The methodology for designing a predictive model using the data set was proposed by reorganizing and expanding a data set capable of rational inference to solve the data shortage.
Stepping into the beginning of the fourth industrial revolution, we need new mathematics education plans and policies to foster talent in people for future. Investigating the present condition and teachers' perceptions of mathematics education in schools is an essential process in making mathematics education plans and policies that reflect the periodical changes and social needs. Thus, we developed a survey to investigate teachers' perceptions and present condition of mathematics education, conducted the survey for teachers in elementary, middle, and high schools, and analyzed the results of the survey. In this study, focusing on the results of the survey, we interpreted the results and provided implications for mathematics educational policies. Through frequency analysis of individual questionnaires and crosstabulation analysis between questionnaires, we could provide mathematics teachers' overall perceptions of mathematics education and basic information on the conditions of mathematics education in the schools. In addition, the findings of this study suggest that policymakers should consider the followings when developing new mathematics education plans and policies: having the proper number of students per class, reducing non-teaching work, supporting teachers' expertise in evaluation, improving Internet access and technology equipment, supporting the school administrators' change of perceptions of mathematics education, retraining teachers in the active use of ICT or technological tools, and supporting students having difficulty learning mathematics.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.22
no.6
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pp.711-721
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2018
The development of artificial intelligence technology and the shift to a software-driven society are raising the need for digital literacy education on how to access, understand, use, create and share new open content in a variety of sustainable open content. At this point in time, this paper defines the digital literacy as the subliteracy concept for data, tools, and device elements. It is defined as a concept that includes cognitive and non-cognitive abilities and is stratified by computer literacy, ICT literacy, and information literacy. Open content is also defined as teaching-learning materials that can be used and shared freely by anyone, such as the Open Education Resource (OER) and the Open Access movement. Based on the two definitions, a three-step strategy for digital literacy education was developed to select open content in the digital environment, followed by a digital literacy education plan, and finally, an education frame to foster digital literacy capabilities.
Limited materials to make coins for countries and designs suitable for hand-carry make the shape, size, and color of coins similar. This similarity makes that it is difficult for visitors to identify each country's coins. To solve this problem, we propose the coin classification method using CNN effective to image processing. In our coin identification method, we collect the training data by using web crawling and use OpenCV for preprocessing. After preprocessing, we extract features from an image by using three CNN layers and classify coins by using two fully connected network layers. To show that our model designed in this paper is effective for coin classification, we evaluate our model using eight different coin types. From our experimental results, the accuracy for coin classification is about 99.5%.
Since the stock price is a measure of the future value of the company, when analyzing the stock price, the company's growth potential, such as sales and profits, is considered and invested in stocks. In order to set the criteria for selecting stocks, institutional investors look at current industry trends and macroeconomic indicators, first select relevant fields that can grow, then select related companies, analyze them, set a target price, then buy, and sell when the target price is reached. Stock trading is carried out in the same way. However, general individual investors do not have any knowledge of investment, and invest in items recommended by experts or acquaintances without analysis of financial statements or growth potential of the company, which is lower in terms of return than institutional investors and foreign investors. Therefore, in this study, we propose a research method to select undervalued stocks by analyzing ROE, an indicator that considers the growth potential of a company, such as sales and profits, and predict the stock price flow of the selected stock through deep learning algorithms. This study is conducted to help with investment.
The purpose of this study is to explore the experience and meaning of health domain in physical education practice process for female students, which can be used online. This study would like to provide physical education teachers with implications to revitalize female students' physical education. The research method used case study. Data composition and analysis used group interviews, in-depth interviews and field data. The results of study was first, the changes in classes and school sports after COVID-19 were divided into self-portraits of reality and school sports in COVID-19. Second, the new challenge was categorized into the practice process of the new online class in physical education and the change of movement for oneself. The discussion suggested the need for sympathetic consideration and communication in Corona-19, a path from crisis to opportunity. Follow-up studies should continue to study about girls' various experience participated in physical education classes, collaboration of the teacher learning community that teaches girls' classes and utilizing method of platforms and ICT that can motivate girls' physical education classes.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.99-105
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2021
In addition to the OTT video production service represented by Nexflix and YouTube, a personalized recommendation system for content with artificial intelligence has become common. YouTube's personalized recommendation service system consists of two neural networks, one neural network consisting of a recommendation candidate generation model and the other consisting of a ranking network. Netflix's video recommendation system consists of two data classification systems, divided into content-based filtering and collaborative filtering. As the online platform-led content production is activated by the Corona Pandemic, the field of virtual influencers using artificial intelligence is emerging. Virtual influencers are produced with GAN (Generative Adversarial Networks) artificial intelligence, and are unsupervised learning algorithms in which two opposing systems compete with each other. This study also researched the possibility of developing AI platform based on individual recommendation and virtual influencer (metabus) as a core content of OTT in the future.
Park, Siwoong;Kim, Jeung Eun;Kang, Hyun Seo;Park, Hyoung Jun
Journal of Platform Technology
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v.8
no.4
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pp.20-28
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2020
In this paper, a voice, object, and optical character recognition platform including voice recognition-based smart wearable devices, smart devices, and web AI servers was proposed as an appropriate technology to help the visually impaired to live independently by learning the life cycle of the visually impaired in advance. The wearable device for the visually impaired was designed and manufactured with a reverse neckband structure to increase the convenience of wearing and the efficiency of object recognition. And the high-sensitivity small microphone and speaker attached to the wearable device was configured to support the voice recognition interface function consisting of the app of the smart device linked to the wearable device. From experimental results, the voice, object, and optical character recognition service used open source and Google APIs in the web AI server, and it was confirmed that the accuracy of voice, object and optical character recognition of the service platform achieved an average of 90% or more.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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