Deep reinforcement learning(RL) is an end-to-end data-driven control method that is widely used in the autonomous driving domain. However, conventional RL approaches have difficulties in applying it to autonomous driving tasks due to problems such as inefficiency, instability, and uncertainty. These issues play an important role in the autonomous driving domain. Although recent studies have attempted to solve these problems, they are computationally expensive and rely on special assumptions. In this paper, we propose a new algorithm MCDT that considers inefficiency, instability, and uncertainty by introducing a method called uncertainty sequence modeling to autonomous driving domain. The sequence modeling method, which views reinforcement learning as a decision making generation problem to obtain high rewards, avoids the disadvantages of exiting studies and guarantees efficiency, stability and also considers safety by integrating uncertainty estimation techniques. The proposed method was tested in the OpenAI Gym CarRacing environment, and the experimental results show that the MCDT algorithm provides efficient, stable and safe performance compared to the existing reinforcement learning method.
Smart Farm means creating new value in various fields related to agriculture, including not only agricultural production but also distribution and consumption through the convergence of agriculture and ICT. In Korea, a rental smart farm is created to spread smart agriculture, and a smart farm big data platform is established to promote data collection and utilization. It is pushing for digital transformation of agricultural products distribution from production areas to consumption areas, such as expanding smart APCs, operating online exchanges, and digitizing wholesale market transaction information. As such, although agricultural data is generated according to characteristics from various sources, it is only used as a service using statistics and standardized data. This is because there are limitations due to distributed data collection from agriculture to production, distribution, and consumption, and it is difficult to collect and process various types of data from various sources. Therefore, in this paper, we analyze the current state of domestic agricultural data collection and sharing for digital agriculture and propose a data collection and linkage method for artificial intelligence services. And, using the proposed data, we propose a deep learning-based environmental factor recommendation method.
The subway is a means of public transportation that plays an important role in the transportation system of modern cities. However, congestion often occurs due to sudden breakdowns and system outages, causing inconvenience. Therefore, in this paper, we conducted a study on failure prediction and prevention using machine learning to efficiently operate the subway system. Using UC Irvine's MetroPT-3 dataset, we built a subway breakdown prediction model using logistic regression. The model predicted the non-failure state with a high accuracy of 0.991. However, precision and recall are relatively low, suggesting the possibility of error in failure prediction. The ROC_AUC value is 0.901, indicating that the model can classify better than random guessing. The constructed model is useful for stable operation of the subway system, but additional research is needed to improve performance. Therefore, in the future, if there is a lot of learning data and the data is well purified, failure can be prevented by pre-inspection through prediction.
Attributes such as material, color, and fit in fashion images are important factors for consumers to purchase clothing. However, the process of classifying clothing attributes requires a large amount of manpower and is inconsistent because it relies on the subjective judgment of human operators. To alleviate this problem, there is a need for research that utilizes artificial intelligence to classify clothing attributes in fashion images. Previous studies have mainly focused on classifying clothing attributes for either tops or bottoms, so there is a limitation that the attributes of both tops and bottoms cannot be identified simultaneously in the case of full-body fashion images. In this study, we propose a deep learning model that can distinguish between tops and bottoms in fashion images and classify the category of each item and the attributes of the clothing material. The deep learning models ResNet and EfficientNet were used in this study, and the dataset used for training was 1,002,718 fashion images and 125 labels including clothing categories and material properties. Based on the weighted F1-Score, ResNet is 0.800 and EfficientNet is 0.781, with ResNet showing better performance.
The purpose of this study is to analyze informal learning cases including learning work and being skillful of social workers in the workplace. In addition, it is to examine the promotion plan of informal learning to reinforce competences of social workers in the development of human resources and managemental way. This is a qualitative case study that was involved 20 social workers working in social welfare centers in Jeju. Face to face in-depth interviews were used for collected data. Nvivo10, qualitative data analysis program, was used for analyzing data. According to the findings, the most normal informal learning method in their workplace was to get feedback from the boss including adapting the system of a workplace senior, participating in the meetings, reviewing various media and etc. In addition, feedback from the boss and contacting with acquaintances were used the most as the informal learning method in the learning work and being skillful process of social workers and focused on communication with human resources. Therefore, social welfare centers need to create working environments to promote informal activities such as supporting individual learning, informal meetings, mentoring, supervision, interacting with colleagues and etc as well as supporting institutional formal learning including refresher training to reinforce the capabilities for social workers.
This paper proposes how to support various media on online conversational activity using XML(extensible Markup Language). The method converts media information into XML based messages and handles alike conventional text based messages. The XML based messages are unified to an XML document, and then a HTML document is generated using the XML and an XSLT documents in a server. A user in each client can play or present media through the hyperlink that is associated media information on the HTML document. The suggested method supports use of various media (text, image, audio, video, documents, etc) and efficient maintenance of font size, color, and style on messages according to extension and modification of XML tags. For application, this paper implemented the system to support media that has client and server architecture on online conversational activity. A user in each client inputs text or media based message using JAVA applet and servlet on the system, and conversational messages on every users' interfaces are automatically updated whenever a user inputs new message. Media on conversational messages are played or presented according to a user's click on hyperlink. Applications for the media presentation are as follows : distance learning, online game, collaboration, etc.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.28
no.1
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pp.5-23
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2017
The purpose of this study is to analyze media in the elementary moral textbooks with the information processing model and suggest some ways to boost media literacy within the school library. In this study, the three national moral curriculum for the 4th, 5th and 6th elementary students are assayed. As the results of analysis, the inputs of the elementary moral textbooks are bias toward pictures (visual media) and stories (printed media), its' processing focus on investigation and workbooks using the table and its' outputs are based on the writing, speaking and making (creating). But there are so lack of specific activities to achieve relevant information form the media and the reading strategies of visual media as the elements of inputs. The school library should serve various reading materials considering the develop of reading interest, make workbooks for learning strategies according to the text types and try to secure collaborative teaching time to resolve the bias toward media of inputs, increase information processing activities and improve students' media literacy.
The purpose of this study is to present the mental model of young adolescents' media environment and the use and to provide several educational suggestions drawing on the revealed model. For this, the data were collected through 4 activities such as interview, picture drawings, word association experiment, and sentence completion task with ten 4-5th graders in elementary schools; they were qualitatively analyzed by 2 researchers. First, the meaning components driven by sentence completion task, word association experiment were totally 6 components: media device, connection(alienation), competence(provision), entertainment, adverse effects, ambilaterality. Second, the components of media mental model driven by pictures were 4 components: functions/competence, entertainment, conflict with paper books/sharing, harmfulness/ambilaterality. Third, the components from interview consisted of conflict between paper books and electronic media, communication-centeredness, fear(addiction) and users' qualification. Based on those results, careful examination in cyber talk, necessity of addiction prevention, active development of learning media and their balanced utilization with books, and healthful media literacy education and reinforcement of critical thinking were suggested.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.22
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pp.143-177
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1992
The main purpose of the school library is to present the various kinds of instructional media for an effective instruction including not only books, but also audiovisual materials and equipments. But unfortunately our school libraries have only books for the students and faculties at this time. But hereafter school library should house the various kinds of audiovisual media as well as printed media for the promotion of scholarstic achivemint. With a view to promoting the teaching method, and at the same time improving the scholarstic achivement of the students, instructional media were used in the class. To verify the efficiency of the instructional media, transparencies were used in the social science class of the 1st grade in the middle school and the natural science class of the 1st grade in the high school. In consequence, the academic achievement of the experimental class in which instructional media were used is superior to that of controlled class in which the textbook was only used. In < Social Science I >, the mean difference between the experimental class and the controlled class is 4.199 marks. And the difference, 0.032 is verified as a significant value in concordance to the t-test. In < Natural Science I >, the mean difference of the experimental class over the controlled class is 6.333. And the difference, 0.034 is verified as a significant value in concordance to the t-test. As shown in the above experimental research, using various kinds of the instructional media is more efficient than using textbook only. As a result of the questionaire on using the instructional media, most of the students desire to use of them continually because the use of the instructional media induce the interest, promote the comprehension, and entice the development of better memories.
Owusu-Ansah, Christopher M.;Arthur, Beatrice;Yebowaah, Franklina Adjoa;Amoako, Kwabena
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.11
no.4
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pp.7-34
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2021
The purpose of the study was to explore the uses and gratification of social media among first-year student groups at a satellite campus of a public university in Ghana. The study employed a descriptive survey design. The study involved all 1061 first-year university students in six academic departments of the College. A total of 680 (64%) participants returned validly completed copies of the questionnaire. Descriptive statistics and thematic analysis were employed for data analysis. The findings indicate that WhatsApp was the most popular application for social media groups, while a need for information-sharing, peer-tutoring and learning, and finding and keeping friends were the primary motivations for joining social media groups. First-year students are involved mainly in reactive activities, as most engage when solving an academic assignment through group discussions. Though challenges persist, such as posting of unwanted images, inadequate participation, and ineffective and irrelevant communication, most are willing to continue their social media groups' membership in the long term. This study provides valuable insight into transitioning students' lived experiences on social media from the group perspective. These insights are valuable conceptually and practically to academic counsellors, librarians and student affairs officers who are expected to provide on-going education on (social) media literacy to first-year students to enhance the adjustment process. The study is the first of its kind in Ghana that investigates social media group participants' exit intentions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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