With the development of information and communication technology, interest in new educational approaches that can enhance the learning performance of learners with improved information literacy skills is increasing, and universities are actively promoting educational innovation to foster the talents required by society. In the field of fashion studies education, which is closely related to the fashion industry, there is a strong need to develop field-linked educational programs that reflect the trends in the industry and changes in the educational system. The purpose of this study was to introduce industry-coupled problem-based learning (IC-PBL) to the course "Understanding Fashion Consumption Trends" for non-fashion majors to reflect the current needs and strengthen the educational effectiveness of the learners through a survey. A seven-step curriculum (introduction to the class, practitioner's problem, learner's problem analysis, organizing concepts related to variables, information collection and scenario writing, presentation and scenario proposal, and evaluation) not only enhanced learners' understanding of fashion consumption trends and the fashion industry but also greatly amplified learners' satisfaction with the class. The results of the survey showed that the seven-step curriculum was effective in increasing learners' self-directed learning ability, problem-solving ability, and confidence in learning. Self-directed learning ability was stronger than other factors, consistent with the core principle of problem-based learning to empower learners to take the initiative and promote self-directed learning. Each factor analyzed was positively correlated.
An efficient industry structure is essential for competitive IT Service industry in a global world. The purpose of this research is to derive a policy direction paradigm for strengthening IT service industry structure. To find an effective policy direction, an in-depth analysis on deep-rooted problems of IT service industry has been conducted. The root-causes of industry problems are found with new perspectives on IT service industry. Past and present policies on IT service industry have been reviewed based on desirable industry behavior. A new policy paradigm and a roadmap for efficient industry policy are suggested. To justify adequacy of new policy direction, global benchmarking has been performed. USA, Germany, and Japan's IT service industry has been reviewed based on global competitiveness and desirable eco-system. And an in-depth analysis has been performed for two big competitors, India and China, The adequacy of the new policy paradigm has been tested, and mostly approved. IT service industry policy needs to be transformed from manufacturing concepts to service concepts, from domestic focus to global focus, from zero-sum policy to positive-sum policy, from supplier focus to market focus, from internal industry itself to co-growth with main industries. etc. The results of this study can be used for policy adjusting and policy making to strengthen IT service industry's global competitiveness and to improve long-term performance of Korean economy. Further in-depth researches with quantitative analysis will be needed to fully justify the adequacy of the derived new policy directions.
This study was conducted with analyzing the perceptions of universities and industry regarding need analysis, curriculum design-implementation-outcomes, and the educational environment of the university evaluation institution from an industry perspective. First, as a result of analyzing the importance and implementation level of needs analysis, universities and industries recognized 'industrial trends in related fields' as the most important, but both groups perceived the implementation level to be significantly low. Second, as a result of analyzing the importance of implementing a curriculum based on industry needs, there was a difference in that universities recognized the 'adequacy of curriculum implementation based on industrial needs' and industries recognized the 'field training participation rate' as the most important. Third, as a result of analyzing the importance of curriculum outcomes based on industrial needs, it was found that both groups recognized 'field connection of major curriculum' as the most important. Fourth, as a result of analyzing the importance of the industry-university cooperative educational environment, it was found that both groups recognized 'construction and operation of experimental.practice educational facilities and infrastructure' as the most important. In short, the results of this study are expected to resolve the problem of mismatch between universities and industry in terms of talent development and education, and contribute to the effective implementation of the university evaluation institution from an industry perspective.
Purpose - The study was AI as exploratory study on artificial intelligence (AI) shopping information services, to explore the possibility of a new business of the distribution industry. For research, we compare to IBM of consumer awareness surveys an AI shopping information service for retailing channel and target goods group. Finally, we present to service scenario for distribution service using AI. Research design, data, and methodology - First, to identify possible the success of the information service shopping using AI, AI technology for the consumer is very important for the acceptance of judgement. Therefore, we explored the possibility of AI information service for business as a shopping. The experimental data were used to interpret the meaning of the relevant literature and the IBM Institute of Business Value (IBV) Report 2015. This research is based on the use of a technical acceptance model (TAM) to determine whether the consumer would adopt the 'AI shopping information service' technology. Step 1 of the process assumes that the consumer adopts AI technology. In step 2, consumers find their preference channels and goods targeted at them as per their preferences. Finally Step 3, we present scenario for 'AI shopping information service' based on the results of Step 1 and 2. Results - Consumers have expressed their high interests in the new shopping information services, especially the on/off line distribution channels can use shopping information to increase the efficiency in provision of goods. Digital channel (such as SNS, online shopping etc.) is especially high value goods such as cars, furniture, and home appliances by displaying it to an appropriate product group. Conclusions - The study reveals the potential for the use of new business models such as 'AI shopping information service' by the distribution industry. We present seven scenario related AI application refer from IBM suggestion, and the findings would enable the distribution industry to approach target consumers with their products, especially high value goods. 'Shopping advisor' is considered to the most effective. In order to apply to the other field of the distribution industry business, which utilizes AI technology, it should be accompanied by additional empirical data analysis should be undertaken.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.2
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pp.321-324
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2022
The Korean halibut farming industry suffer from price instability and demand decrease due to various environmental and social issues. It is urgent to predict the appropriate amount of halibut production. However, it is not easy for employments working in the halibut farming industry to handle statistical tools in order to perform the prediction. In this paper, we implemented a Excel-based regression analysis tool that allows users to get a regression analysis result by just entering historical data in a sheet. Our tool will reduce workloads of employments working in the halibut farming industry by enabling them to perform a regression analysis with Excel on-the-fly. This study expect that by using the tool the halibut farming industry cope actively with the real-time change in the industry.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.19
no.3
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pp.224-235
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2014
Recently, Productivity of the construction industry has been decreasing than other industries. Because of this, BIM is being spread in the construction industry. However, quality criteria for BIM data is insufficient. Regulation information is an important factor for initial architectural design evaluations. However, building code and related regulation are numerous. National building code structure in Korea is much more complex than other countries. The purpose of this study is to suggest the typology method of building code and apply to real regulations. To achieve this purpose, the authors have extracted required information to from original regulation for code checking and suggested mapping methods between extracted information and information of IFC scheme. In addition, the authors have represented EXPRESS-G diagram for extracting information from IFC scheme and suggested code checking method through stair case. Output of this study can be used as a base line data for automated code checking system based on open BIM. Automated code checking system will be utilized in architectural design evaluations and supported to increase design quality. It can be used to mount in SEUMTER that is the construction administration system of Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.1
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pp.103-109
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2016
The information security industry is technology-intensive, high value-added industries. South Korea's response has excellent ICT skills and experience and skills in a variety of cyber attacks, has become a benchmark in the world. However, the small size of the domestic information security company, supporting infrastructure is lacking. Domestic information security industry is the primary condition to activate the export. For the export of high value-added enterprise information security products and services, it is necessary the establishment of the domestic IT information security infrastructure of the industrial promotion is based overseas. Come to analyze the domestic information security industry, capital of this small, market reclamation of overseas expansion, information, manpower shortage was a problem. This fact, combined losses caused by cost-free period AS. Therefore, the study on information security in the infrastructure industry overseas bases is necessary. How to select and analyze the causes of infrastructure in selected overseas offices. By utilizing the infrastructure of overseas bases, can raise the added value of the products and services of the Information Security company, we can enable the export of small and medium Information Security company from overseas offices.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.7
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pp.400-409
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2016
The geospatial information industry has the advantage of being able to converge with other industries to create new value. Therefore, efforts are underway to promote the growth of this dwindling national industry by endorsing policies and initiatives to promote its convergence with other industries. In this study, feedback was collected from experts in various fields through three rounds of polls using the Delphi method. The poll results were used to investigate the causes of hindrance to the growth of the geospatial information industry and to build a comprehensive solution to this problem. As a result, 27 strategies were constructed based on the users' requirements related to policy, data and service, including the demands for establishing public polling methods, enhancing data quality and advertisement. Since the coefficient of variance fell between 0.11 and 0.20 in the importance evaluation, an amicable consensus was reached between the experts. Considering that the convergence of industries is achieved through the integration of various types of technology and information, it is important to consider the requirements of users in different industries. In this respect, the results of this study will serve as a useful base for constructing mid-to-long term road maps to promote the development of the geospatial information industry.
With the rapid development of Internet of Things (IoT) and big data technology, a large amount of data will be generated during the operation of related industries. How to classify the generated data accurately has become the core of research on data mining and processing in IoT industry chain. This study constructs a classification model of IoT industry chain based on improved random forest algorithm and text analysis, aiming to achieve efficient and accurate classification of IoT industry chain big data by improving traditional algorithms. The accuracy, precision, recall, and AUC value size of the traditional Random Forest algorithm and the algorithm used in the paper are compared on different datasets. The experimental results show that the algorithm model used in this paper has better performance on different datasets, and the accuracy and recall performance on four datasets are better than the traditional algorithm, and the accuracy performance on two datasets, P-I Diabetes and Loan Default, is better than the random forest model, and its final data classification results are better. Through the construction of this model, we can accurately classify the massive data generated in the IoT industry chain, thus providing more research value for the data mining and processing technology of the IoT industry chain.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.2
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pp.45-52
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2020
This paper is focused on the modulation scheme detection of the IEEE 802.11 standard. In the IEEE 802.11ac standard, the information of the modulation scheme is indicated by the modulation coding scheme (MCS) included in the VHT-SIG-A of the preamble field. Transmitting end determines the MCS index suitable for the low signal to noise ratio (SNR) situation and transmits the data accordingly. Since data field decoding can take place only when the receiving end acquires the MCS index information of the frame. Therefore, accurate MCS detection must be guaranteed before data field decoding. However, since the MCS index information is the information obtained through preamble field decoding, the detection rate can be affected significantly in a low SNR situation. In this paper, we propose a relatively robust modulation classification method based on deep learning to solve the low detection rate problem with a conventional method caused by a low SNR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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