The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.19
no.6
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pp.81-89
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2016
As the social and technical circumstance changes rapidly, passive learners who were knowledge-finders not only remember and regenerate about the given information but also critically grasp the phenomena of real life, and then also it became necessary for us to help cultivate the ability to solve the problem creatively in the new form of educational goal, educational content, educational methods and evaluation, educational environment. As a result, this study analyzes the smart learning education, fit the model of smart learning education training in high school information ethics parts, design the lesson that is proposal class of 'Information protection and Security' section, and develop the teaching and experience educational contents, furthermore, It is to investigate the impact on the ethics consciousness about information communications.
In this study, we developed the Field-Experiential Learning Framework Using the Location Based Mobil-learning System (LBMS) and it is mobile Augmented Reality (AR) for smart learning system which is advanced e-learning. AR is technology that seamlessly overlays computer graphics on the real world. LBMS-AR has become widely available because of mobile AR. Mobile AR is possible to get information from real world anytime, anywhere. Nowadays, there are various areas using AR such as entertainment, marketing, location-based AR. We analysed the result of survey and implemented the functions. Also, for survey about application's effectiveness, we have focus group interview (FGI). Then we demonstrated and explained the application to them. The result of survey about application's effectiveness shows that application have higher utilization in education area. One of the most promising areas is education. AR in education shows lifelike images to users for realism. It's a good way for improving concentration and attention. We utilize only a beacone for image-based AR without other sensor.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.6
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pp.25-32
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2012
In this paper, we proposed a development of M-learning smart-trainer content for improving the learning ability of military education. Learners of time and space constraints beyond quickly and accurately can learn with the goal, each subject by partial learning, and repetition, the whole learning quickly and easily by selecting efficiently to help you learn a m-Bizmaker with applications was designed. Experiment targets the military company of two, first aid courses were conducted for the evaluation. Traditional collective comparison group teaching methods, the proposed content, teaching methods applied in the experimental group were selected. The proposed learning applications using smart instructor for verification of learning, with which to compare, test subjects were compared with each of 49 subjects, the results p<.005 level, there was difference among the two groups. Therefore, the proposed application using a smart trainer after class proved that contribute to improving achievement.
Kim, Mi-jin;Kim, Ji-ho;Lee, Dong-hyeon;Han, Jung-hoon
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.9
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pp.49-57
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2022
Currently, the problem of food shortage is emerging in our society due to climate problems and an increase population in the world. As a solution to this problem, we propose a multi-remote control smart farm that combines artificial intelligence (AI) and information and communication technology (ICT) technologies. The proposed smart farm integrates ICT technology to remotely control and manage crops without restrictions in space and time, and to multi-control the growing environment of crops. In addition, using Arduino and deep-learning technology, a smart farm capable of multiple control through a smart-phone application (APP) was proposed, and Ai technology with various data securing and diagnosis functions while observing crop growth in real-time was included. Various sensors in the smart farm are controlled by using the Arduino, and the data values of the sensors are stored in the built database, so that the user can check the stored data with the APP. For multiple control for multiple crops, each LED, COOLING FAN, and WATER PUMP for two or more growing environments were applied so that the user could control it conveniently. And by implementing an APP that diagnoses the growth stage through the Tensor-Flow framework using deep-learning technology, we developed an application that helps users to easily diagnose the growth status of the current crop.
This research, with the recent change in the paradigm of education, has its purpose on suggesting the direction of Japanese education that best suits the environment in Korea, by analyzing the education and information policy in Korea and Japan. As it is shown in Mackey's model, policy in language and education cannot be separated, and the 'smart education' policy as well as 'Education and Information Vision' that is implemented in Korea and Japan is likely to be connected with policies in language in the near future. Both of these policies has its goals on the spreading of information in education, and is predicted to lead to development in contents in regard to education of foreign language. When looking at recently developed smart-learning programs, it can be found that the credibility and authenticity is weak because in most of those programs, there was no participation of experts in Japanese education. Thus there is a need for expertise in Japanese education for development of these contents and also many attempts with application of 'smart-learning' collaboration of technology and academic knowledge in humanities and education is needed. At the same time, various support from the government is essential so that these policies can simultaneously work together, along with the field of foreign language education.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.2
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pp.179-184
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2007
This paper deals with a context-aware application based on Bayesian network in the smart home. Bayesian network is a powerful graphical tool for learning casual dependencies between various context events and obtaining probability distributions. So we can recognize the resident's activities and home environment based on it. However as the sensors become various, learning the structure become difficult. We construct Bayesian network simple and efficient way with mutual information and evaluated the method in the virtual smart home.
The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.
Social learning is a form to support learners' active engagement and participation in learning with other learners and instructors by using social media. The concept of social learning should be considered beyond the simple use of social media for learning or education. This study aims to apply the understanding of social learning based on the theoretical background of social theories of learning in designing and developing a program for workforce education. As a pilot test, the newly developed social learning program was implemented to 302 employees with the title of 'Innovative Display Strategy for POP". 138 employees successfully completed the social learning course that focuses on delivering contents in time-line based platform, supporting interactions among students, and working effectively through small smart devices in their workplace. The results were derived from three kinds of data-source: learner's log data, their final evaluation score, and the survey to measure the satisfaction about social learning. Finally the implications for social learning were discussed in terms of the program revision and directions for future application.
With the development of computer technology, many different kinds of digital design tools have been developed and used. In the circumstance, methodologies of digital process have more been researched. Despite various atypical forms, there have been limits to the application and practical use of the mobile technology for approaches to the creation of architectural forms and various circumstances. Therefore, this study tries to analyze previous studies and actual conditions of mobile application in order to recognize the research necessity and suggest the possibility of the atypical form creation in the mobile environment. In short, the purpose of this study is to recognize the necessity of the smart mobile application for making idea & learning tools, suggest the process based selective application method (not analytical application) of smart mobile application technology to make possible atypical form creation in the initial step of architectural design processes, and propose a new method of mobile application.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.27-39
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2018
Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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