The unprecedented demands of mobile communication networks by the rapid rising popularity of mobile applications and services require future networks to support the exploding mobile traffic volumes, the real time extraction of fine-rained analytics, and the agile management of network resources, so as to maximize user experience. To fulfill these needs, research on the use of emerging deep learning techniques in future mobile systems has recently emerged; as such, this study deals with deep learning based mobile communication research activities. A thorough survey of the literature, conference, and workshops on deep learning for mobile communication networks is conducted. Finally, concluding remarks describe the major future research directions in this field.
This attempts to find out training system of environment education teacher in Korea. The results are summarized as follows. The primary and secondary school have focused on environment education and the environment course was designated as a subject, but only 12% of the 2741 middle school chose the environment subject in 1998. The environment education course is not popular among students. The environment education is an interdisciplinary subject, which is composed of natural science, social studies, earth science, and medical science, that is why the subject is so unsystematic and complicated that appropriate teaching methods and contents for school classes are not able to be developed. Moreover, material and manuals in environment education for students and teachers are limited. While the contents of environment education is composed of field experience learning and experiment learning, but lecture-centered instruction is emphasized in school because of materials, time and experts. Over 300 environmental education teachers are annually produced, but the ratio of employment low. is, Therefore, a retraining program for environment education teacher needs to be developed.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.4
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pp.165-171
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2021
The current study investigated cyber learners' use and perceptions of online machine translation (MT) tools. The results show that learners use several MT tools frequently and extensively for various second language learning (L2) purposes according to their needs. The learners' overall perceptions of using MT for English learning were generally positive. The learners reported several advantages of machine translation: ease of use, helpful feedback, effective revision, and facilitation of self-directed learning. At the same time, a considerable number of learners were aware of MT's drawbacks, such as awkward sentences, inaccurate grammar, and inappropriate words, and thus held a negative or skeptical view on the quality and accuracy of MT. These findings have important pedagogical implications for using MT in the context of a cyber university. For successful integration of MT in English classes, teachers need to provide appropriate guidelines and training that will help learners use MT effectively.
Recently, smart factories have attracted much attention as a result of the 4th Industrial Revolution. Existing factory automation technologies are generally designed for simple repetition without using vision sensors. Even small object assemblies are still dependent on manual work. To satisfy the needs for replacing the existing system with new technology such as bin picking and visual servoing, precision and real-time application should be core. Therefore in our work we focused on the core elements by using deep learning algorithm to detect and classify the target object for real-time and analyzing the object features. We chose YOLO CNN which is capable of real-time working and combining the two tasks as mentioned above though there are lots of good deep learning algorithms such as Mask R-CNN and Fast R-CNN. Then through the line and inside features extracted from target object, we can obtain final outline and estimate object posture.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.3
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pp.119-128
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2019
Minecraft game is a sandboxed game based on a high degree of users' freedom; the game encourages its users to recreate various play patterns to increase their immersion. Although recently there were many studies that use Minecraft game techniques to improve the teaching methods but still not well adapted due to being applications-based techniques. In this paper, we present a teaching model that utilizes the same concept of the Minecraft games in where learners customize the class concepts based on their needs. Moreover, Minecraft-based learning games attempt to be used for learner-led, creativity and programming instruction, to overcome these use-cases limitations, by our study we aim to include the Minecraft-based learning games in class teaching activities, theoretical and practical lessons. In this way, we intend to increase interest in programming lessons, and to increase immersion as another way of game learning. In the future, we attempt to measure various effects of the uses of Minecraft-game-based teaching in programming classes compare to the traditionally used methods.
Park, Yae Won;Lee, Narae;Ahn, Sung Soo;Chang, Jong Hee;Lee, Seung-Koo
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.25
no.4
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pp.266-280
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2021
Advances in radiomics and deep learning (DL) hold great potential to be at the forefront of precision medicine for the treatment of patients with brain metastases. Radiomics and DL can aid clinical decision-making by enabling accurate diagnosis, facilitating the identification of molecular markers, providing accurate prognoses, and monitoring treatment response. In this review, we summarize the clinical background, unmet needs, and current state of research of radiomics and DL for the treatment of brain metastases. The promises, pitfalls, and future roadmap of radiomics and DL in brain metastases are addressed as well.
Recently, conceptual information model is changing fast, and these changes are coming about as a result of individual tendency, social cultural, new circumstances and societal shifts within big data environment. Despite the data is growing more and more, now is the time to commit ourselves to the development of renewable, invaluable information of social/live commerce. Because we have problems with various insoluble data, we propose about deep learning prediction model-based object classification in social commerce of big data environment. Accordingly, it is an increased need of social commerce platform capable of handling high volumes of multiple items by users. Consequently, responding to rapid changes in users is a very significant by deep learning. Namely, promptly meet the needs of the times, and a widespread growth in big data environment with the goal of realizing in this paper.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.3
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pp.869-885
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2012
The purpose of this study is to present innovative approaches for u-Learning environment in public education with Digital Textbook. The Korean Government has been making efforts to introduce the u-Learning environment to maximize the learning effect in public education with Digital Textbook. However, there are only a few studies that analyze the effectiveness of u-Learning environment and Digital Textbook. This paper reviews the current status of u-Learning environment in Korea and analyzes the satisfaction level with Digital Textbooks. The first survey regarding technological factors was collected from 197 students. The results of the survey revealed that the level of satisfaction has declined over a year. The weakness of the study is that the sample frame is insufficient and survey questions did not reflect diverse factors of learning effectiveness. To supplement these shortcomings, 2,226 students were asked about learning performance. The results of the survey showed that the satisfaction with Digital Textbooks is much higher than that of paper textbooks. However, this paper is limited to u-Learning environments in public education. Therefore, research needs to be improved by reflecting both public and private sectors of education in following studies. This paper suggests useful guidelines to educators in improving their u-Learning environment.
Whether the engineering department of universities employs ideal usage of e-learning or not needs to be investigated as many engineering departments diversify the use of the e-learning elements for educational purpose. Applying the teaching and learning methods and characteristics would lead to better strategies which are applied to development of contents and deployment of the e-learning courses. This study examines the characteristics and approaches of the usage of e-learning elements used by some instructors who use multimedia contents in offline teaching and learning environment. The results of this study shows that the e-learning elements assist the face-to-face course and the interactions are manifested in the classroom rather than in online setting. Lecture, hands-on-practice, simulation, and PBL(Problem-based learning) are turned out to be the major teaching and learning methods. This study signifies the need for use of various teaching and learning methods by the instructors and provision of PBL environment.
This study was to identify the educational needs for mental health nursing among undergraduate nursing students, prioritizing the areas where require extensive convergence learning via simulation. One hundred and forty students completed the survey where data accrued from between March-May 2020. The educational needs for mental health nursing and nursing care schizophrenia patients were assessed using a self-reporting questionnaire, which included 19 and 15 items, respectively. Additional three essay questions were used to obtain information regarding previous simulation education experience. Higher educational needs in nursing care for schizophrenia were identified and the highest-priority need is communication skills. Factors, including realistic experience with standardized patients, teamwork, and feedback from the lecturers, affect positive experiences in mental health nursing simulation. The findings suggest that educational programs to improve communication skills are necessary for better mental health nursing competency. Well-designed and convergence based simulation programs providing real-like clinical experience would ensure optimal learning outcomes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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