In this study, trends in ICT education were investigated by analyzing the frequency of appearance of keywords related to machine learning and using conversion of iteration correction(CONCOR) techniques. A total of 304 papers from 2018 to the present published in registered sites were searched on Google Scalar using "ICT education" as the keyword, and 60 papers pertaining to ICT education were selected based on a systematic literature review. Subsequently, keywords were extracted based on the title and summary of the paper. For word frequency and indicator data, 49 keywords with high appearance frequency were extracted by analyzing frequency, via the term frequency-inverse document frequency technique in natural language processing, and words with simultaneous appearance frequency. The relationship degree was verified by analyzing the connection structure and centrality of the connection degree between words, and a cluster composed of words with similarity was derived via CONCOR analysis. First, "education," "research," "result," "utilization," and "analysis" were analyzed as main keywords. Second, by analyzing an N-GRAM network graph with "education" as the keyword, "curriculum" and "utilization" were shown to exhibit the highest correlation level. Third, by conducting a cluster analysis with "education" as the keyword, five groups were formed: "curriculum," "programming," "student," "improvement," and "information." These results indicate that practical research necessary for ICT education can be conducted by analyzing ICT education trends and identifying trends.
Journal of information and communication convergence engineering
/
v.22
no.1
/
pp.56-63
/
2024
Despite the rapid strides in content-based image retrieval, a notable disparity persists between the visual features of images and the semantic features discerned by humans. Hence, image retrieval based on the association of semantic similarities recognized by humans with visual similarities is a difficult task for most image-retrieval systems. Our study endeavors to bridge this gap by refining image semantics, aligning them more closely with human perception. Deep learning techniques are used to semantically classify images and retrieve those that are semantically similar to personalized images. Moreover, we introduce a keyword-based image retrieval, enabling automatic labeling of images in mobile environments. The proposed approach can improve the performance of a mobile device with limited resources and bandwidth by performing retrieval based on the visual features and keywords of the image on the mobile device.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.10
no.6
s.38
/
pp.137-152
/
2005
In this Paper, we Propose an efficient web-based video learning evaluation system that is tailored to individual student's characteristics through the use of user profile-based information filtering. As a means of giving video-based questions, keyframes are extracted based on the location, size, and color information, and question-making intervals are extracted by means of differences in gray-level histograms as well as time windows. In addition, through a combination of the category-based system and the keyword-based system, questions for examination are given in order to ensure efficient evaluation. Therefore, students can enhance school achievement by making up for weak areas while continuing to identify their areas of interest.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.13
no.8
/
pp.1608-1614
/
2009
Many learners on E-learning databank based selection system making self-directed progress with learning by diagnosis oneself based on automatically selection questions using degrees of difficulty. This methods is most important to choose a questions using right a way for effective self-directed learning progress of learners. This paper present new question selection algorithms consider for degree of difficulty, scope of learning and keyword of questions according to examination type. This algorithm providers more effective learning diagnosis methods as compared with previous algorithm consider for only degrees of difficulty.
Min-Ah Lim;Seung-Yeon Hwang;Dong-Jin Shin;Jae-Kon Oh;Jeong-Joon Kim
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.23
no.3
/
pp.193-198
/
2023
We study a learner-customized lecture recommendation project using deep learning. Recommendation systems can be easily found on the web and apps, and examples using this feature include recommending feature videos by clicking users and advertising items in areas of interest to users on SNS. In this study, the sentence similarity Word2Vec was mainly used to filter twice, and the course was recommended through the Surprise library. With this system, it provides users with the desired classification of course data conveniently and conveniently. Surprise Library is a Python scikit-learn-based library that is conveniently used in recommendation systems. By analyzing the data, the system is implemented at a high speed, and deeper learning is used to implement more precise results through course steps. When a user enters a keyword of interest, similarity between the keyword and the course title is executed, and similarity with the extracted video data and voice text is executed, and the highest ranking video data is recommended through the Surprise Library.
Journal of The Korean Association of Information Education
/
v.4
no.1
/
pp.40-56
/
2000
Web based learning has been used for many educational systems by aid of the development of internet technique. The true process of education includes not only learning contents but also learning process and the evaluation. So far, Web-based evaluation mainly consists of the evaluation of the learning products or the evaluation of the cognitive domain. But, there is lack of the appropriate feedback for learning effects. In this paper, we design and implement an evaluation system for Web-based instruction. In our system, the learners are evaluated during the process of Web-based learning. Our system provides learner-centered instruction for students with instant feedback. The questions made up by teachers are stored in the database and can be searched by a keyword, grade, semester or unit. The evaluation system can also provide the feedback to right or wrong answer for each question. Our system provides the learners with instant feedback after solving the questions and also can improve the quality of learning process using the Web.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.27
no.8
/
pp.143-149
/
2022
Since patent documents contain detailed results of research and development technologies, many studies on various patent analysis methods for effective technology analysis have been conducted. In particular, research on quantitative patent analysis by statistics and machine learning algorithms has been actively conducted recently. The most used patent data in quantitative patent analysis is technology keywords. Most of the existing methods for analyzing the keyword data were models based on the Gaussian probability distribution with random variable on real space from negative infinity to positive infinity. In this paper, we propose a model using gamma probability distribution to analyze the frequency data of patent keywords that can theoretically have values from zero to positive infinity. In addition, in order to determine the regression equation of the gamma-based regression model, two-mode network is constructed to visualize the technological association between keywords. Practical patent data is collected and analyzed for performance evaluation between the proposed method and the existing Gaussian-based analysis models.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.12
no.4
/
pp.173-178
/
2023
As Korean literature spreads around the world, its position in the overseas publishing market has become important. As demand in the overseas publishing market continues to grow, it is essential to predict future book sales and analyze the characteristics of books that have been highly favored by overseas readers in the past. In this study, we proposed ensemble learning based prediction model and analyzed characteristics of the cumulative sales of more than 5,000 copies classified as good sellers published overseas over the past 5 years. We applied the five ensemble learning models, i.e., XGBoost, Gradient Boosting, Adaboost, LightGBM, and Random Forest, and compared them with other machine learning algorithms, i.e., Support Vector Machine, Logistic Regression, and Deep Learning. Our experimental results showed that the ensemble algorithm outperforms other approaches in troubleshooting imbalanced data. In particular, the LightGBM model obtained an AUC value of 99.86% which is the best prediction performance. Among the features used for prediction, the most important feature is the author's number of overseas publications, and the second important feature is publication in countries with the largest publication market size. The number of evaluation participants is also an important feature. In addition, text mining was performed on the four book reviews that sold the most among good-selling books. Many reviews were interested in stories, characters, and writers and it seems that support for translation is needed as many of the keywords of "translation" appear in low-rated reviews.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2017.10a
/
pp.146-147
/
2017
Big data analysis is a technique for effectively analyzing unstructured data such as the Internet, social network services, web documents generated in the mobile environment, e-mail, and social data, as well as well formed structured data in a database. The most big data analysis techniques are data mining, machine learning, natural language processing, and pattern recognition, which were used in existing statistics and computer science. Global research institutes have identified analysis of big data as the most noteworthy new technology since 2011. Therefore, companies in most industries are making efforts to create new value through the application of big data. In this study, we analyzed using the Social Matrics which a big data analysis tool of Daum communications. We analyzed public perceptions of "Internet of things" keyword, one month as of october 8, 2017. The results of the big data analysis are as follows. First, the 1st related search keyword of the keyword of the "Internet of things" has been found to be technology (995). This study suggests theoretical implications based on the results.
Yin, Cheng Jet;Ayop, Zakiah;Anawar, Syarulnaziah;Othman, Nur Fadzilah;Zainudin, Norulzahrah Mohd
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.21
no.11
/
pp.294-300
/
2021
The current society relies upon social media on an everyday basis, which contributes to finding which of the following supervised machine learning algorithms used in sentiment analysis have higher accuracy in detecting Malay internet slang and short forms which can be offensive to a person. This paper is to determine which of the algorithms chosen in supervised machine learning with higher accuracy in detecting internet slang and short forms. To analyze the results of the supervised machine learning classifiers, we have chosen two types of datasets, one is political topic-based, and another same set but is mixed with 50 tweets per targeted keyword. The datasets are then manually labelled positive and negative, before separating the 275 tweets into training and testing sets. Naïve Bayes and Random Forest classifiers are then analyzed and evaluated from their performances. Our experiment results show that Random Forest is a better classifier compared to Naïve Bayes.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.