This study is a study on the YouTube e-learning advanced service plan in the non-face-to-face era. The trends in education change were examined through literature research and prior research, and improvement measures were suggested through online surveys and in-depth interviews. As for the research method, the first online survey was conducted based on the Honeycomb model and the Likert 5-point scale targeting 90 MZ generation who have experience learning on YouTube for a total of 14 days from October 15 to 28, 2021. A second in-depth interview was conducted with 6 people who answered that the frequency of learning through YouTube is high. As a result of the experiment, users thought that there was an improvement point according to the purpose of learning, and they were able to derive elements that felt a problem in common. In addition, I proposed a new YouTube learning platform through additional questions. Through this study, it is expected that YouTube e-learning service reference materials can be used to respond to the post-non-face-to-face era.
With the advent of 5G, characterized by Enhanced Mobile Broadband (eMBB), Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC), and Massive Machine Type Communications (mMTC), efficient network management and service provision are becoming increasingly critical. This paper proposes a novel approach to address key challenges of 5G networks, namely ultra-high speed, ultra-low latency, and ultra-reliability, while dynamically optimizing network slicing and resource allocation using machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. The proposed methodology utilizes prediction models for network traffic and resource allocation, and employs Federated Learning (FL) techniques to simultaneously optimize network bandwidth, latency, and enhance privacy and security. Specifically, this paper extensively covers the implementation methods of various algorithms and models such as Random Forest and LSTM, thereby presenting methodologies for the automation and intelligence of 5G network operations. Finally, the performance enhancement effects achievable by applying ML and DL to 5G networks are validated through performance evaluation and analysis, and solutions for network slicing and resource management optimization are proposed for various industrial applications.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.10
no.1
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pp.155-161
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2006
Robots evolve from tools to information media since they generates information by interacting with human. As studies on robot-aided education are still in a starting phase, attempts need to be made to use robots for educational purposes and to investigate the effects of the use. It was showed that robot-aided learning was friendlier than other media assisted learning, and especially effective for motivating children. We developed the prototype robot Jenny that can help teachers as a educational media in class(i.e. as a T.A. robot, it can present robot contents on its chest to screen and explain about it when teacher asks). is a schoolmate for 5th or 6th grade children or an elder schoolmate for the rest. We performed the field trial at an elementary school. We carried out 9 classes for three subjects(english, korean, music) with -students in $4th{\sim}5th$ grade. They thought Jenny who was 13 years old as an elder schoolmate in 6th grade. Also, a significant difference was found in the interest and concentration of experimental groups from controlled groups.
Ju, Eun-Jeong;Lee, Soo-Young;Kim, Jae-Geun;Lee, Jane Ji-Young
Journal of Korean Elementary Science Education
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v.28
no.1
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pp.35-45
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2009
We analyzed $3^{rd}$ graders' images of scientists and science learning students. We chose $3^{rd}$ graders because this is the time when children first encounter formal science learning opportunities. Draw-A-Scientist-Test (DAST) and the revised Draw-A-Scientist-Test Checklist (DAST-C) were used to analyze students' images of scientists, whereas Drawing-A-Science-Learner- and a checklist were used to analyze students' images of science learning students. We found that $3^{rd}$ graders showed common features of scientists who wore laboratory coats but not wearing glasses, goggles or masks and smiling. While most boys drew a male scientist, about a half of girls drew female scientists. Old and weird looking images of scientists that were typically known in other literatures were not found in this study. Science learning students were not wearing lab coasts, glasses, goggles, nor masks. Most of those students were conducting chemistry related experiments, which seemed to be influenced by the $3^{rd}$ grade's science curriculum. We also found relationships among components of images of scientists and science learning students. Although $3^{rd}$ graders' images of scientists and science learning students showed common features, this typical image was not the same as the previous studies have reported. This implies that the images of scientists and science learning students have not yet fixed by $3^{rd}$ grade. Thus, this seems to be a critical time when children start developing images of scientists. Children's direct experiences in the science classroom along with environmental factors such as media exposures can influence their formation of images of scientists and science learning students.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.420-424
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2016
Recently, with the development of Internet technology and multi-media technology, the Internet is going to develop in many areas, a new application areas. In particular, in the area of education, has made a Epoch-making development in the Internet applications, it has presented the instructional methods of the new paradigm. Study using the online learning, instructional method of a conventional traditional new proposal that deviates from the off-line teaching, Unlike the existing off-line learning, without being bound by time and space, in terms of anytime, anywhere it is possible to attend the lecture, is a very efficient learning. Online lectures Despite many advantages, and containing a number of problems. In terms of space of the learning is performed on-line, there is a disadvantage that the student management and learning, the reliability of evaluation missing number. In this study, out of such a variety of problems, concentration to induce an active learning attitude of learners, learners of learning who attempt to increase the reliability and using the face detection system of attendance learning It proposed a degree system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.5
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pp.2484-2498
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2017
Various types of social media make the people share their personal experience in different ways. In some social networking sites. Some users post their reviews, some users can support these reviews with comments, and some users just rate the reviews as kind of support or not. Unfortunately, there is rare explicit negative comments towards other reviews. This means if there is a link between two users, it must be positive link. Apparently, the negative link is invisible in these social network. Or in other word, the negative links are redundant to positive links. In this work, we first discuss the feature extraction from social media data and propose new method to compute the distance between each pair of comments or reviews on social media. Then we investigate whether we can predict negative links via regression analysis when only positive links are manifested from social media data. In particular, we provide a principled way to mathematically incorporate multi-facet data in a novel framework, Constructing Negative Links, CsNL to predict negative links for discovering the hidden information. Additionally, we investigate the ways of solution to general negative link predication problems with CsNL and its extension. Experiments are performed on real-world data and results show that negative links is predictable with multi-facet of social media data by the proposed framework CsNL. Essentially, high prediction accuracy suggests that negative links are redundant to positive links. Further experiments are performed to evaluate coefficients on different kernels. The results show that user generated content dominates the prediction performance of CsNL.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.24
no.3
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pp.1-34
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2012
The objectives of this study are to introduce a critical perspective of the multicultural education in home economics education, to develop teaching-learning materials and to apply them in classes for the purpose of enhancing students' multicultural competence for a validity test. For these purposes, family life culture sections from six high school technology and home economics textbooks were analyzed based on the contents and elements of multicultural competence. After recomposing the family life culture sections, this study developed 12-session teaching-learning materials with an emphasis on media literacy. Among them, 4-session plans were taught in classrooms for 247 students in the 10th grades. To test the validity of the plans, a questionnaires was given to the students as a pre- and post-test. The data were analyzed with paired t-tests. The results showed significant pre and post differences in all sections of multicultural competence except the section of 'general cultural understanding'. This implied that the developed teaching-learning materials were effective in helping students overcome ethnocentrism and enhance the understanding of cultural differences.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.4
no.2
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pp.204-219
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1998
The use of instructional media in nursing education was investigated using a descriptive research methodology. Data were collected from 199 professors teaching in the areas of Fundamental Nursing (48 subjects), Adult Nursing(56 subjects), Pediatric Nursing(49 subjects), and Community Health Nursing(46 subjects). 120 professors were from 3-year college of nursing and 79 professors were from 4-year college of nursing, Data were analyzed using descriptive statistics (mean, standard deviation), and ANOVA with SPSS $PC^+$ program. The results are as follows. 1) The general attitude of the subjects toward the use of instructional media was positive(mean : 3.75). However, from the ANOVA result the subjects from 4-year college of nursing had more positive attitudes in the areas of media utilization and supply system. Most subjects had high interest in the areas of effectiveness of the media, and media literacy in using instructional media. 2) OHP(mean was 3.76) and VTR(mean was 3.36) were the most used instructional media in nursing education. These media were efficiently supplied by the school. However, other media like CD-ROM, Opaque Projector, and LCD or beam Projector were not sufficiently provided by the school. 3) The main reasons to use instructional media were that the use of media is effective to raise students' attention and learning motivation. 4) Insufficiency of the media and environment to use media were the causes of the lack of using instructional media. 5) The use of PC communication of internet, LCD or beam Projector, and Computer Graphics was low. The reasons were that the subjects did not have enough knowledge and skills to use these media, and there was lack of media or environment. 6) In general, environment to use media of the 3-year college of nursing was worse than that of 4-year college of nursing. However, there was no significant differences between the two groups in the use of media related to their position, and subject. On the basis of the study results professors teaching nursing have positive attitudes to use instructional media but the lack of media supply or facility to use media limited the use of instructional media.
This paper proposes a vehicle license plate recognition system using light weight deep learning models without high-end server. The proposed license plate recognition system consists of 3 steps: [license plate detection]-[character area segmentation]-[character recognition]. SSD-Mobilenet was used for license plate detection, ResNet with localization was used for character area segmentation, ResNet was used for character recognition. Experiemnts using Samsung Galaxy S7 and LG Q9, accuracy showed 85.3% accuracy and around 1.1 second running time.
Korean Journal of English Language and Linguistics
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v.2
no.1
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pp.123-147
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2002
As far as the recent ELT research concerned, it seems to have been no hot ‘theoretical’ issues, but ‘practical’ ones in general: e.g., learners and learning, components of proficiency, correlates of L2 learning, etc. This paper focuses on the theme given above, with a special reference to the sub-title: specifically, 1) World English, world Englishes and world's lingua franca; 2) ENL, ESL and EFL; 3) Grammars, style manuals, dictionaries and media; 4) Pronunciation models: RP, BBC model and General American, Network Standard; 5) Lexical, grammatical variations and discourse grammars; 6) Beliefs and subjective theories in foreign language research; 7) Dilemma among radical, canonical and eclectic views. In conclusion, the author offers a modest proposal: we need to appeal to our own experience, intention, feeling and purpose, that is, our identity to express “our own selves” in our contexts toward the world anywhere, if not sounding authentic enough, but producing it plausibly well. It is time for us (with our ethno-cultural autonomy) to need to be complementary to and parallel with its native speakers' linguistic-cultural authenticity in terms of the broadest mutual understanding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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