The purpose of this study was to understand deeply the current circumstances of parents who took part in child-English Education through semantic analysis about 11 mothers' and their children's experiences in the individual depth interviews and group interviews. The obtained results of this study were as follows: First, mothers started their children's English education on the basis of the belief that English ability is an essential asset in the era of globalization, their experiences and the scheduled situation. Also they positively recognized the effect of English education when they could feel their children's learning improvements. Second, participants had experienced their children's education stress and economic burden. Third, participants had personal, social level desires for their children's proper English education. Through this study, it revealed the critical introspection about mothers' experiences and desires in child-English Education. And it alluded to necessity about continuous attention and debate in child-English Education.
Why can't we be free from diverse crises threatening our lives in a high-tech future society? Disasters interrupt habitual and institutionalized patterns of behavior and bring about a kind of social shock to make people follow social and individual changes. An interesting fact revealed in the study finding is that the role of disaster management control tower was proper during the Great Flood ofthe Eulchuk Year(1925) and the unified disaster management system facilitated smooth cooperation with relevant authorities. Also, motivating disaster management organizations positively influenced organizational commitment. This implies that if we constantly ask to improve current institutions by introspecting and learning, based on historical records, we may be able to find insights for a safe society of the future.
Objective: The purpose of this study was to compare intended and actual yearly genetic gains for milk production and conformation traits and to investigate the simple selection criterion practiced among milk production and conformation traits during the last two decades in Japan. Learning how to utilize the information on intended and actual genetic gains during the last two decades into the genomic era is vital. Methods: Genetic superiority for each trait for four paths of selection (sires to breed bulls [SB], sires to breed cows [SC], dams to breed bulls [DB], and dams to breed cows [DC]) was estimated. Actual practiced simple selection criteria were investigated among milk production and conformation traits and relative emphasis on milk production and conformation traits was compared. Results: Selection differentials in milk production traits were greater than those of conformation traits in all four paths of selection. Realized yearly genetic gain was less than that intended for milk production traits. Actual annual genetic gain for conformation traits was equivalent to or greater than intended. Retrospective selection weights of milk production and conformation traits were 0.73:0.27 and 0.56:0.44 for intended and realized genetic gains, respectively. Conclusion: Selection was aimed more toward increasing genetic gain in milk production than toward conformation traits over the past two decades in Japan. In contrast, actual annual genetic gain for conformation traits was equivalent to or greater than intended. Balanced selection between milk production and conformation traits tended to be favored during actual selection. Each of four paths of selection (SB, SC, DB, and DC) has played an individual and important role. With shortening generation interval in the genomic era, a young sire arises before the completion of sire's daughters' milk production records. How to integrate these four paths of selection in the genomic era is vital.
The purpose of this study was to explore the lived experiences of university students who were placed under academic probation. A qualitative research design was used to understand the experiences of students. The data were collected using individual in-depth interviews with 4 students who had experiences of low academic achievements at least once during 5 semesters. Low self esteem was the main issue in this study and inner struggles were identified within 4 themes: Outstanding students controlled by helpers; A costume play as a outstanding student; Realize that I am a under academic achiever; Realize who I am and what I have to do. This study identified that low academic achievement brings to low self esteem seriously, however, human being has strong resilience in the traumatic circumstances. Thus, it is absolutely necessary devoting efforts to develop suitable student supporting programs in the way of inner and outer network systems.
As IoT Technology develops and Era of Hyperconnectivity comes, various kinds of customized services became available. As a next-generation display, a smart mirror accesses multimedia devices and provides various services, so it can serve as a social learning tool for the children and the old ones, as well as adults who need information. Smart Mirror must be able to identify users for individualized services. However, since the Smart Mirror is an easily accessible device, there is a possibility that information such as an individual's pattern and habit stored in the smart mirror may be exposed to the outside. Also, the other possibility of leakage of personal location information is through personal schedule or appointment stored in the smart mirror, and another possibility that privacy can be violated is through checking the health state via personal photographs. In this research, we propose a system that identify users by the information the users registered about their physique just like their face, one that provides individually customized service to users after identifying them, and one which provides minimal information and service for unauthenticated users.
The purpose of this study is to explore the multi-dimensionality and the differences of the career success that is revealed by the employee's perception. In order to fulfill the research purpose, LDA topic modeling has applied to extract latent topics of career success from 126 Korean employees' open-end survey questionnaires. The extracted latent topics are social recognition, continuing service within an organization, expertise, financial rewards, and pursuing personal meaning. The occurrence probability of each topic was different by individual characteristics such as gender, education, position. Study findings showed there is multi-dimensionality in career success, and there are differences of topic occurrence probability by demographic characteristics. Additionally, this study showed how to apply the recently developed machine learning approach in order to reduce the researcher's bias by adapting the LDA topic modeling to the qualitative open-ended survey data.
It is not easy to predict the return on investment in the content business, and there is no index to evaluate cast & crew. The absolute number of TV ratings is steadily declining, but there is no substitute index yet. In this study, we tried to predict the relative popularity of the drama by designing the relative superiority of the individual drama viewership as the response variable and designing the relative superiority of the drama participants as the explanatory variables. We used various machine learning algorithms and added explanatory variables that were found to be useful in previous studies. As a result, with properly combined explanatory variables, a high prediction accuracy of 84% is obtained. In this study, we intend to promote the investment efficiency of the entire contents industry by predicting the relative popularity of the contents.
Along with the advent of the Fourth Industrial Revolution, fostering young talents with convergent mind is getting important. Moreover pre-service teachers' ability to design proper convergent classes can be a meaningful issue for high quality future education. This study proposes the role of professors' exquisite feedback is so significant for developing their competence in STEAM education, It analyzed how various theories regarding feedback support them to enhance convergent knowledge with e-learning. They participated in the 5 step group and individual activities for creating STEAM lesson plan and received suitable feedback. Lastly a survey was performed. The researchers did modeling how integrative feedback was applied to the procedure step by step according to the 'Ladder of Inference' theory. This strategic model contributed to elevating the participants' convergent knowledge, competence, achievement and satisfaction.
Since the stock price is a measure of the future value of the company, when analyzing the stock price, the company's growth potential, such as sales and profits, is considered and invested in stocks. In order to set the criteria for selecting stocks, institutional investors look at current industry trends and macroeconomic indicators, first select relevant fields that can grow, then select related companies, analyze them, set a target price, then buy, and sell when the target price is reached. Stock trading is carried out in the same way. However, general individual investors do not have any knowledge of investment, and invest in items recommended by experts or acquaintances without analysis of financial statements or growth potential of the company, which is lower in terms of return than institutional investors and foreign investors. Therefore, in this study, we propose a research method to select undervalued stocks by analyzing ROE, an indicator that considers the growth potential of a company, such as sales and profits, and predict the stock price flow of the selected stock through deep learning algorithms. This study is conducted to help with investment.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.82-88
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2020
With the development of medical care in the 21st century and the rapid development of the 4th industry, electronic devices and household goods taking into account the physical and mental aging of the silver generation have been developed, and apps related to health and health are generally developed and operated. The apps currently used by the silver generation are a form that provides information on diseases by focusing on prevention rather than treatment, such as safety management apps for the elderly living alone and methods for preventing diseases. There are not many apps that provide information on foods that have a direct effect and nutrients in that food, and research on apps that can obtain information about individual foods is insufficient. In this paper, we propose an app that analyzes food factors and provides self-medication for health promotion of the silver generation. This app allows the silver generation to conveniently and easily obtain information such as nutrients, calories, and efficacy of food they need. In addition, this app collects/categorizes healthy food information through a textom solution-based crawling agent, and stores highly relevant words in a data resource. In addition, wide deep learning was applied to enable self-medication recommendations for food. When this technique is applied, the most appropriate healthy food is suggested to people with similar eating patterns and tastes in the same age group, and users can receive recommendations on customized healthy foods that they need before eating. This made it possible to obtain convenient healthy food information through a customized interface for the elderly through a smartphone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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