In smart cities around the world, urban environments have become more convenient due to information and communication technology(ICT). However, extant studies reveal that the level of life satisfaction of citizens has not improved compared to that of the pre-smart city and citizens are skeptical about the role of the smart city. This is largely because local culture and needs were neglected during the planing and development of the smart city. The research was conducted on Cambodia as a pilot site and our findings indicate that middle age group's population is significantly small and the society is at risk of losing its culture. Therefore, this paper opens up various ways of embedding cultural programs using technology in order to pass down cultural heritage to young generation, provide an emotional attachment to the inhabitants and further build up a new phase of cultural legacy. This will engender cultural uniqueness to the city and intrigue tourists around the world resulting in the growth of the tourist industry. This research will contribute locally by providing a sense of community to the public and globally by suggesting applicable methodology to other cities that are under the similar context.
Text classification is one of the text mining technologies that classifies a given textual document into its appropriate categories and is used in various fields such as spam email detection, news classification, question answering, emotional analysis, and chat bot. In general, the text classification system utilizes machine learning algorithms, and among a number of algorithms, naïve Bayes and support vector machine, which are suitable for text data, are known to have reasonable performance. Recently, with the development of deep learning technology, several researches on applying deep neural networks such as recurrent neural networks (RNN) and convolutional neural networks (CNN) have been introduced to improve the performance of text classification system. However, the current text classification techniques have not yet reached the perfect level of text classification. This paper focuses on the fact that the text data is expressed as a vector only with the word dimensions, which impairs the semantic information inherent in the text, and proposes a neural network architecture based upon the semantic tensor space model.
With the advent of experience era, the user experience has attracted much attention in all walks of life. And the importance of user experience emphasize began to be emphasized. It analyzed the interfering factors of user experience of smart phone medical APP, and evaluated their relative importance. Then it made suggestions on the priority of medical APP development and provided reference for medical APP design optimization and service quality improvement. First of all, based on the related research about user experience theory, smartphone APP user experience and mobile medical APP, it summarized the user experience elements of smartphone medical APP. Secondly, 200 subjects in the 20-40 age group who chose smartphone download experience and used medical APP were surveyed to rate the effect of 18 factors. The results show that the factors such as product resources, medical advertising recommendations, doctor-patient interaction, emotional pleasure, easy to learn, and other factors have a significant impact on users' good experience when using app.
The purpose of this study is conceptual analysis study on the thwarted belongingness, and was based on the conceptual analysis method of Walker & Avant to make clear concept. Thwarted belongingness can be defined by the following attributes: distorted beliefs, insufficient need to belong, a sense of alienation, and insufficient interaction and affection needs. The prerequisites for thwarted belongingness were social isolation, experiences of exclusion or conflict in interpersonal relationships, perfectionist tendencies, and sensitivity to rejection. The consequences occurring as a result of thwarted belongingness were suicidal ideation, decreased happiness and life satisfaction, negative emotions such as anxiety about rejection, depression, shame, loneliness, stress or anger, aggression, hostility and self-criticism, despair, suppression of emotional expression, lethargy, self-exclusion from relationships, and identity confusion. This study is valuable to identify the extent of preventable nursing interventions related to individual mental health and suicidal ideation related to interpersonal relationships, and suggests future tool development and field studies of thwarted belongingness.
Mathematics anxiety is a term for emotional and physical resistance to mathematics. Understanding students' mathematics anxiety is important not only in terms of improving mathematics academic achievement, but also in nurturing mathematics manpower necessary for the future society. In particular, mathematics anxiety is most likely to occur in elementary school, and it has a negative effect on subsequent learning. Therefore, it is important to understand the aspects of students' mathematics anxiety in elementary school. In this study, I presented the patterns of changes in students' mathematics anxiety over time and statistically verified them. As a result of a follow-up survey of 249 elementary school students' mathematics anxiety for 3 years from 4th to 6th grade, it was found that, rather than having a special pattern related to the formation of math anxiety, it may increase and decrease and vary depending on individual confirmed. Later, in this study, five patterns of Mathematics anxiety patterns were identified through statistical analysis. In addition, I confirmed that the students' interest about teachers' mathematics lessons was consistently influencing the change in mathematics anxiety. The results of this study will increase students' understanding of the formation of mathematics anxiety and can be used as basic data for the development of teaching and learning materials related to mathematics anxiety in the future and subsequent research.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1420-1427
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2019
Super aged society, Japan actively uses Information Communication Technology(ICT) as one of solving methods for various social problem. Especially, for Korea where soon will become super aged society, it would be meaningful to examine the current policy trends and utilization of senior support using ICT in Japan. This study explores the policy trends and utilization of senior support using ICT in Japan through literature review, and then proposes some suggestions as follows. Opportunities for practical use of ICT should be widened in the field of senior support, and efforts are needed to build an information linkage network between institutions for senior support because linkage between care sector and medical sector is important for the elderly support. Besides, simplification of paperwork and easing of burden of care providers or workers in the field should be sought by development and dissemination of various robots. Moreover, the spread of technology for emotional support and stability should be actively pursued by using ICT.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.30
no.4
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pp.364-375
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2020
Objectives: The purpose of this study is to suggest a direction for consumer-oriented curriculum development by analyzing the priorities of subjects and their preference for educational methods. Methods: The participants included 773 management supervisors and education practitioners in the workplace, and a survey was conducted from April 17 to August 30, 2019. Frequency analysis, t-test, Borich's Needs Analysis, and Locus for Focus Model analysis were performed using Microsoft Excel 2019 and IBM SPSS 21.0. Results: The highest perceived priorities for education subjects were as follows: ① 'CPR and First Aid Practice' and 'Occupational Disaster Prevention and First Aid Basics' in the manufacturing industry; and ② 'Emotional Labor and Job Stress Prevention', 'Occupational Disaster Prevention and First Aid basics, and 'Musculoskeletal Disorder Prevention' in the service industry. 'Collective education' was the most preferred method of education. 'School-type' was preferred for the seating arrangement, and the proper number of trainees was considered to be about 30. Respondents said the contents of the education was a top priority when they applied for education, and curriculum and appropriate textbooks should be considered in calculating the cost of education. Conclusions: Practical subjects and subjects related to major hazards by industry were required for management supervisor education. It was proposed in this study that the contents and operating methods of education be changed so that workers can easily comprehend essential subjects such as the Occupational Safety and Health Act. In conclusion, it is necessary to design the curriculum and apply educational methods suitable for each subject's characteristics in consideration of the priorities for subjects reflected in the needs of trainees.
The purpose of this study is to investigate the applications and possibilities of major programs that provide services using artificial intelligence in mathematics education. For this study, related papers, reports, and materials were collected and analyzed, focusing on materials mostly published within the last five years. The researcher searched the keywords of "artificial intelligence", "artificial intelligence", "AI" and "mathematics education" independently or in combination. As a result of the study, artificial intelligence for mathematics education was mostly supporting learners' personalized mathematics learning, defining it as an auxiliary role to support human mathematics teachers, and upgrading the technology of not only cognitive aspects but also affective aspects. As suggestions, the researcher argued that followings are necessary: Research for the establishment of an elaborate artificial intelligence mathematical system, discovery of artificial intelligence technology for appropriate use to support mathematics education, development of high quality of mathematics contents for artificial intelligence, and the establishment and operation of a cloud-based comprehensive system for mathematics education. The researcher proposed that continuous research to effectively help students study mathematics using artificial intelligence including students' emotional or empathetic abilities, and collaborative learning, which is only possible in offline environments. Also, the researcher suggested that more sophisticated materials should be developed for designing mathematics teaching and learning by using artificial intelligence.
The Journal of the Korean Institute of Forest Recreation
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v.22
no.4
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pp.49-58
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2018
The purpose of this study was to investigate the effect of weekend forest healing programs using urban forest on family cohesion and family relationship improvement and parental satisfaction with programs. 21 families (65 people)participated in the weekend forest healing program in Incheon Grand Park from April to August 2018. The program using family forest experience activity and forest healing therapy was newly constructed and implemented with 4 times 8 hours for 2 hours each week. The results of this study is that weekend forest healing programs for family gave a positive effect on family cohesion and family relationship, and parents' satisfaction showed high satisfaction in most items. Therefore, we concluded that forest healing activities are suitable for effective healing activities in modern society where functions such as family cohesion and emotional bond are recognized as important by improving family cohesion and family relationship. Further research should be extended to different types of families, and the development of diverse and interesting family-experience forest healing programs that reflect family needs should continue.
Due to the rapid growth of the online fashion market and the resulting expansion of online choices, there is a problem that the seller cannot directly respond to a large number of consumers individually, although consumers are increasingly demanding for more personalized recommendation services. Images are being tagged as a way to meet consumer's personalization needs, but when people tagging, tagging is very subjective for each person, and artificial intelligence tagging has very limited words and does not meet the needs of users. To solve this problem, we designed an algorithm that recognizes the shape, attribute, and emotional information of the product included in the image with AI, and codes this information to represent all the information that the image has with a combination of codes. Through this algorithm, it became possible by acquiring a variety of information possessed by the image in real time, such as the sensibility of the fashion image and the TPO information expressed by the fashion image, which was not possible until now. Based on this information, it is possible to go beyond the stage of analyzing the tastes of consumers and make hyper-personalized clothing recommendations that combine the tastes of consumers with information about trends and TPOs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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