Ali, Syed Mubarak;Ghani, Imran;Latiff, Muhammad Shafie Abd
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.446-465
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2015
In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.
웹에서, 모바일, 스마트에서 시작하여 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능과 같은 형태의 새로운 기술들은 이전에 존재하지 않았던 새로운 비즈니스 모델을 가능하게 하고 있고, 이와 같은 비즈니스 모델에 기반한 다양한 형태의 인터넷 기업들이 출현하고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 인터넷 기업들의 성공과 실패에 비즈니스 모델의 어떠한 요소가 영향을 미쳐왔는지를 중다사례 연구로 분석하고자 한다. 이를 위하여 비즈니스 모델에 대한 최근 연구들을 고찰하고, 인터넷 기업의 성공에 영향을 미치는 변수를 네트워크 효과 발생, 사용자 인터페이스, 제공 이해관계자와의 협력, 사용자에 대한 가치창출, 수익모델의 확보의 다섯 가지로 도출하고자 한다. 도출한 다섯 가지 변수를 사용하여, 상업화가 활발한 일곱 가지 카테고리에서 성공하고 실패한 인터넷 기업 14개를 선정하여 사례분석을 실시하고자 한다. 분석결과에 대하여 ID3 알고리즘에 기반을 둔 귀납적 추론을 적용하여 의사결정 나무를 도출하고, 도출한 의사결정 나무를 기반으로 성공과 실패에 영향을 미치는 규칙을 도출하고자 한다. 이와 같이 도출된 규칙을 가지고, 인터넷 기업들이 성공하기 위하여 필요한 전략적 방향을 이해관계자에게 제시하고자 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권1호
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pp.157-163
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2023
Recently, as businesses and data types become more complex and diverse, efficient data analysis using machine learning is required. However, since communication in the cloud environment is greatly affected by network latency, data analysis is not smooth if information delay occurs. In this paper, SPT (Safe Proper Time) was applied to the cluster-based machine learning data analysis agent proposed in previous studies to solve this delay problem. SPT is a method of remotely and directly accessing memory to a cluster that processes data between layers, effectively improving data transfer speed and ensuring timeliness and reliability of data transfer.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권5호
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pp.239-252
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2008
To facilitate the processes of e-learning resource description, discovery and reuse, e-learning objects should be appropriately described and classified using standard metadata that need to be published in a registry to reduce duplication of effort and enhance semantic interoperability. This paper describes how standard ebXML registries can be used for semantic grid computing for annotating, storing, discovering and retrieving e-learning object metadata. For semantic annotation of e-learning objects, IEEE Learning Object Metadata (LOM) is adopted as the metadata ontology. In order to support the e-learning metadata ontology in interoperable ebXML registries, a mapping scheme between LOM and ebXML Registry Information Model (RIM) is proposed. The usefulness of sharing e-learning object metadata is demonstrated by prototyping a semantic registry based on the scheme.
U-learning (ubiquitous learning) systems, which deliver learning materials anytime and anywhere, allow learners to watch live lectures on PDAs, tablet PCs and notebook computers via broadband and wireless Internet. These systems have various problems; first, terminal devices are expensive, and it is difficult to maintain their efficiencies. Secondly, Internet does not guarantee quality of service (QoS), and in general it does not provide real-time services. Finally, the security of these systems is weaker in a local network than in an external network. The USB-based terminal system based on the OSGi service platform was designed as a ubiquitous system, in order to solve those problems. The USB terminals, used in this system, are inexpensive, and it is easy to maintain their performances. Also, this system solves the problems of security in a local network and provides guaranteed QoS. To accomplish this, the number of USB terminals connected to the system has to be limited according to the formula proposed in our paper. This system uses the OSGi specification as a middleware. It supports the discovery mechanism of the USB terminals, maintenance and administration of the system. Finally, this paper shows a driver's license testing system as an example u-learning application1.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.262-273
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2024
We provide a detailed analysis of the data processing and model training process for vulnerability classification using Transformer-based language models, especially sentence text-to-text transformers (ST5)-XXL and XLNet. The main purpose of this study is to compare the performance of the two models, identify the strengths and weaknesses of each, and determine the optimal learning rate to increase the efficiency and stability of model training. We performed data preprocessing, constructed and trained models, and evaluated performance based on data sets with various characteristics. We confirmed that the XLNet model showed excellent performance at learning rates of 1e-05 and 1e-04 and had a significantly lower loss value than the ST5-XXL model. This indicates that XLNet is more efficient for learning. Additionally, we confirmed in our study that learning rate has a significant impact on model performance. The results of the study highlight the usefulness of ST5-XXL and XLNet models in the task of classifying security vulnerabilities and highlight the importance of setting an appropriate learning rate. Future research should include more comprehensive analyzes using diverse data sets and additional models.
정보통신기술의 발달과 함께 인터넷은 사회 및 생활 전반에 깊숙이 보급되었다. 뿐만 아니라 인터넷을 활용한 이러닝의 교육적 요구는 학교 교육의 변화에 커다란 영향을 끼치고 있다. 이러닝은 비용대비 효과 측면을 포함하여 변화와 일관성에 빠르게 반응하며 적절한 내용을 보유하고 있는 장점을 가지고 있다. 따라서 우리나라의 여러 대학에서도 이러닝을 적극적으로 도입하기 시작하였다. 그러나 교육 및 경제적 효과에 대한 고려없이 도입하였기 때문에 비효율적으로 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 대학에서의 이러닝 운영 형태를 분석하고, 이러닝의 운영 형태에 대한 대학생들의 선호도를 조사하여 바람직한 이러닝 운영 형태에 대하여 연구하였다.
This paper presents an internet-based self-learning educational system which can be enhancing efficiency in the learning process of Java language. The proposed self-learning educational system is called Java Web Player(JWP), which is a Java application program and is executable through Java Web Start technologies. In this paper, three important sequential learning processes : concept learning process, programming practice process and assessment process are integrated in the proposed JWP using Java Web Start technologies. This JWP enables the learners to achieve efficient and interesting self-learning since the learning process is designed to enhance the multimedia capabilities on the basis of educational technologies. Also, online voice presentation and its related texts together with moving images are synchronized for efficient language learning process. Furthermore, a simple/useful compiler is included in the JWP for providing language practice environment such as coding, editing, executing and debugging Java source files. Finally repeated practice can make the learners to understand easily the key concepts of Java language. Simple multiple choices are given suddenly to the learners while they are studying through the JWP and the test results are displayed on the message box.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2799-2823
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2019
With the help of learning analytics, MOOCs have wider potential to succeed in learning through promoting self-regulated learning (SRL). The current study aims to apply and validate visualization design guidelines for a MOOC dashboard to enhance such SRL capabilities based on learning analytics. To achieve the research objective, a MOOC dashboard prototype, LM-Dashboard, was designed and developed, reflecting the visualization design guidelines to promote SRL. Then, both expert and learner participants evaluated LM-Dashboard through iterations to validate the visualization design guidelines and perceived SRL effectiveness. The results of expert and learner evaluations indicated that most of the visualization design guidelines on LM-Dashboard were valid and some perceived SRL aspects such as monitoring a student's learning progress and assessing their achievements with time management were beneficial. However, some features on LM-Dashboard should be improved to enhance SRL aspects related to achieving their learning goals with persistence. The findings suggest that it is necessary to offer appropriate feedback or tips as well as to visualize learner behaviors and activities in an intuitive and efficient way for the successful cycle of SRL. Consequently, this study contributes to establishing a basis for the visual design of a MOOC dashboard for optimizing each learner's SRL.
이 시스템의 개발 목적은 상업화의 화두인 교육과 엔터테인먼트분야에서 새롭게 제작한 교육용 콘텐츠를 이용하여 현재 보급이 활성화중인 IPTV 상용화에 일조하는 것이다. 교육적 활용을 위하여 반응시험기(Stimulus $Tester^{TM}$)를 이용하였다. 반응시험기는 리모컨 또는 제 3의 도구로 학습 한 후 이에 대한 피드백으로서 반응 속도를 부여하는 시스템을 말한다. 이 시스템에서는 주어진 문제 해결 시간 동안에 학습자가 반응을 하면 정오반응 여부 및 그에 문제 해결에 소요된 시간에 대한 피드백이 제시된다. 이 과정에서 정오반응 여부와 더불어 반응시간 피드백을 통하여 학습자가 스스로의 학습능률 정도를 확인하게 되고 이후 학습 증진에 도움이 되도록 하였다. 이 피드백 과정은 개인 PC에서 연결된 서버를 통하여 대상자에게 다시 PC로 포인트를 배분하는 과정을 통하도록 하였다. 이 시스템의 보급을 통하여 IPTV의 활성화와 더불어 교육 콘텐츠 개발로 인한 점진적인 산업의 활성화를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 이 시스템을 통한 학습능률을 증진여부를 검증하기위하여 일반 남녀대학생을 대상으로 인터넷기반과 페이퍼기반의 학습증진여부를 측정하였으며, 그 결과 우수한 경우 최대 지속적인 7일 반응으로 2.47분에서 1.27분으로 학습효과가 51% 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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