Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.423-424
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2015
본 논문은 학습 수준에 따라 개인별 또는 그룹별로 학습이 가능하도록 지원하는 단체 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교수자가 학습능력과 수준의 차이에 따라 학습자를 수준별로 그룹을 임의로 설정하여 설정된 개별 학습자 혹은 학습자 그룹별로 각기 다른 학습 콘텐츠를 제공하도록 함으로써 학생들이 같은 공간, 간은 시간대에 있더라도 개인별 맞춤 학습을 진행하는 것이 가능하다. 개별 학습자 또는 학습자 그룹별로 학습을 독립적으로 진행할 수 있도록 제어함으로써 모든 학습자는 개인화된 학습 시스템을 각기 사용하는 것과 같은 효과를 누리게 된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.3
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pp.119-126
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2023
This study attempted to find out the factors affecting the self-directed learning ability of nursing students who took online lectures. The research method was a structured questionnaire survey targeting 2nd to 4th grade nursing college students, and the analysis method was analyzed by t-test, ANOVA, and multiple regression analysis. As a result of the study, the self-directed learning ability of nursing college students was an average of 3.48 points out of 5 points, and it was found that learning immersion had the greatest effect on self-directed learning ability. Based on the results of this study, it will be necessary to establish a quality education system and the efforts of instructors who apply various lecture methods or customized lecture programs so that learners can immerse themselves in learning in order to improve learners' self-directed learning ability.
Kwon, Sang Jib;Baek, Seoin;Kim, Hee Tae;Chang, Hyun Joon;KIm, Seong Jin
Knowledge Management Research
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v.14
no.5
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pp.55-79
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2013
This study primarily focused on the opportunity realization process of a korean venture firm based on university. This research examined the relationship between entrepreneurial intent and organizational learning produced in a sustainable opportunity realization process with technology/market domain shifts. Therefore, this research explores the determinants of sustainable growth of a venture firm at the organizational level and suggests optimal solutions for promoting entrepreneurial intent and opportunity realization for many entrepreneurs. The results showed that CEO's entrepreneurial intent is a key driving factor that can positive impacts on opportunity recognition and organizational learning based on university's expertise. Furthermore, the orientation of a entrepreneur can affect venture's technology/market domain shift through the advanced technological knowledge of university. In conclusion, this research sheds light on the growth of a venture firm based on university suggesting more customized solutions for many entrepreneurs. Implications for the results and the future directions are discussed.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.20
no.4
s.50
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pp.113-134
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2003
With SDI service provided in libraries and information centers traditionally, this paper studies component technologies and structure of system platform in PIS(personalization information service based on the customized information service served currently in some institutions. The PIS system should provide relevant information as an output through the learning system analyzing user information searching behavior as an input value with personal profile information. To do it, this paper studies requirements and algorithms to develop PIS, and proposes learning system and recommendation system as core components in PIS.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.334-337
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2019
In this study, we built the data collection system to learn user's habit data by deep learning and to create an indoor environment according to the situation. The system consists of a data collection server and several sensor nodes, which creates the environment according to the data collected. We used Google Inception v3 network to analyze the photographs and hand-designed second DNN (Deep Neural Network) to infer behaviors. As a result of the DNN learning, we gained 98.4% of Testing Accuracy. Through this results, we were be able to prove that DNN is capable of extrapolating the situation.
With Building Information Modeling(BIM) becoming the de facto standard for data sharing in the AEC industry, additional needs have increased to ensure the data integrity of BIM models themselves. Although the Industry Foundation Classes provide an open and neutral data format, its generalized schema leaves it open to data loss and misclassifications This research applied deep learning to automatically classify BIM elements and thus check the integrity of BIM-to-IFC mappings. Multi-view CNN(MVCC) and PointNet, which are two deep learning models customized to learn and classify in 3 dimensional non-euclidean spaces, were used. The analysis was restricted to classifying subtypes of architectural walls. MVCNN resulted in the highest performance, with ACC and F1 score of 0.95 and 0.94. MVCNN unitizes images from multiple perspectives of an element, and was thus able to learn the nuanced differences of wall subtypes. PointNet, on the other hand, lost many of the detailed features as it uses a sample of the point clouds and perceived only the 'skeleton' of the given walls.
Customized services to a sleep induction for better sleepcare are more effective because of different satisfaction levels to users. The EOG data measured at the frontal lobe when a person blinks his eyes can be used as biometric data because it has different values for each person. The accuracy of measurement is degraded by a noise source, such as toss and turn. Therefore, it is necessary to analyze the noisy data and remove them from normal EOG by filtering. There are low-pass filtering and high-pass filtering as filtering using a frequency band. However, since filtering within a frequency band range is also required for more effective performance, we propose a machine learning model for the filtering of EOG data in this paper as the second filtering method. In addition, optimal values of parameters such as the depth of the hidden layer, the number of nodes of the hidden layer, the activation function, and the dropout were found through experiments, to improve the performance of the machine learning filtering model, and the filtering performance of 95.7% was obtained. Eventually, it is expected that it can be used for effective user identification services by using filtering model for EOG data.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.1
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pp.143-152
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2023
In the rapidly changing information age, as the need for Informatization education increases, it is necessary to further activate Informatization education for adults. First, in terms of lifelong learning, this researcher suggested learner analysis, class subject materialization, and lecture environment confirmation as three things to be considered first before the course is opened. And as a matter to be continuously considered in terms of lifelong learning, this researcher considered that the connection with the next quarter class and the continuity of learning opportunities should be considered. This study attempted to reveal the differentiated characteristics of informatization education in terms of lifelong education by presenting and analyzing three actual class cases taught by this researcher at lifelong education institutions. Its characteristics included customized education in the information age, continuous upgrades of equipment, instructor education in response to the information age, and expansion of employment opportunities. Based on the case of information education classes, this study, which analyzed the differentiated characteristics of information education at the lifelong education level, can help improve the quality of instructors and self-development of learners in the actual educational environment. For this, continuous follow-up research will also be needed.
The purpose of this research is to analyze students' perception of smart learning focusing on its definitions, roles and values in distance higher education. In the online survey, 1,950 students of 'A' open university were participated. The results show that the students viewed the smart learning to be more 'absorbing', 'interactive' and 'collaborative' than the existing e-learning, as it compiles their experiences into learning. However, the respondents' perceptions of smart learning varied among different age groups: more students in their 40s and 50s responded that smart learning was 'customized', 'humanlike', 'interactive', 'comfortable', 'stable', 'familiar', 'unstressful', and 'practical' than students in their 20s and 30s, and they tend to view the main feature of smart learning to be the compilation of learner experiences.
As the Learning Model (offered major course) of the connected program between high school and college, we conducted a customized education model for second grade high school students with regard to IT. Being based on the latest major trend and practical training within a given period this model has derived the high level of interest and participation from the students. First of all, the first program has focused on the theory and practice. In case of the theory lecture, the new knowledge and practical experiences attracted students' interests. Secondly, the second program mainly consisted of practical training. The basic knowledge through first learning program enabled the students to follow the second course for advanced experiences as well as the variety of new technology. Finally, the survey and evaluation were carried out on the students who finished programs. Most of the students gave answers that both the theory classes and customized practical training were helpful in finding their major and career exploration. The Learning Model of the connected program between high school and college showed that it can be useful not only to extract students' potential ability and good talent but also for university selection and career choices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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