본 연구의 목적은 사이버대학생의 모바일러닝 지속사용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고, 이를 높이기 위한 구체적인 전략을 모색하는 데 있다. 본 연구에서는 시스템품질, 정보품질, 서비스품질 및 개인혁신성향이 노력기대와 성과기대를 통해 지속사용의도에 영향을 미칠 것으로 가정하였다. 가설적 연구모형을 검증하기 위해 2013년도 2학기에 W사이버대학에서 웰빙건강학부 한방건강학과의 전공과목 수강생 279명에게 설문조사를 실시하였으며, 수집한 자료를 바탕으로 구조방정식을 활용하여 변인 간의 구조적 인과관계를 검증하였다. 연구결과, 시스템품질과 개인혁신성향은 노력기대에 영향을 미쳤으며 정보품질, 서비스품질 및 개인혁신성향은 성과기대에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 또한 노력기대와 성과기대는 지속사용의도에 영향을 주었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 모바일러닝 학습자의 지속사용의도를 높이기 위해서 모바일러닝의 시스템품질과 정보품질 및 서비스품질을 높이고, 학습자의 혁신성향을 증진시키는 것이 중요함을 제안하였다.
It is difficult for mobile learners to maintain a high level of concentration when learning content for more than an hour while they are on the move. Despite the attention span issue, many m-learning systems still provide their mobile learners with the same content once used in e-learning systems. This has called for an investigation to identify the suitable characteristics of the m-learning environment. With this in mind, we have conducted a survey in hopes of determining the requirements for developing more suitable m-learning content. Based on the results of the survey, we have developed a content model comprised of two types: a segment type and a supplement type. In addition, we have implemented a prototype system of the content model for Apple iPhones and Android smartphones in order to investigate a feasibility study of the model application.
This paper presents a new approach to the design of cruise control system of a mobile robot with two drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy-neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.
The 6G mobile communication system will become a backbone infrastructure around 2030 for the future digital world by providing distinctive services such as five-sense holograms, ultra-high reliability/low-latency, ultra-high-precision positioning, ultra-massive connectivity, and gigabit-per-second data rate for aerial and maritime terminals. The recent remarkable advances in machine learning (ML) technology have recognized its efficiency in wireless networking fields such as resource management and cell-configuration optimization. Further innovation in ML is expected to play an important role in solving new problems arising from 6G network management and service delivery. In contrast, an approach to apply ML to a physical-layer (PHY) target tackles the basic problems in radio links, such as overcoming signal distortion and interference. This paper reviews the methodologies of ML-based PHY, relevant industrial trends, and candiate technologies, including future research directions and standardization impacts.
Emerging mobile edge computing (MEC) can be used in battery-constrained Internet of things (IoT). The execution latency of IoT applications can be improved by offloading computation-intensive tasks to an MEC server. Recently, the popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased rapidly, and UAV-based MEC systems are receiving considerable attention. In this paper, we propose a dynamic computation offloading paradigm for UAV-based MEC systems, in which a UAV flies over an urban environment and provides edge services to IoT devices on the ground. Since most IoT devices are energy-constrained, we formulate our problem as a Markov decision process considering the energy level of the battery of each IoT device. We also use model-free Q-learning for time-critical tasks to maximize the system utility. According to our performance study, the proposed scheme can achieve desirable convergence properties and make intelligent offloading decisions.
유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)의 핵심기술인 RFID(Radio Frequency Identification)를 물류, 유통, 교통, 의료 등 다양한 분야에서 개발, 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. RFID를 이용하여 u-Campus, u-Library 등 유비쿼터스 교육환경을 마련해주는 연구들은 있으나 직접적으로 학습에 적용한 연구는 아직 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 RFID 태그와 리더의 무선통신 기술을 이용하여 학습자의 위치와 상황을 인지하고 그에 부합하는 영어 상황학습 서비스를 제공하고자 한다. RFID 시스템을 이용하기 위해 본 연구에서 제안하는 RFID 미들웨어는 기존의 범용 RFID 미들웨어와 달리 PDA 기반에서 동작하는 모바일 RFID 미들웨어로 필수 API를 중심으로 최적화하여 개발하였다.
With rapidly growing of computer and internet technology, Internet-based tote-operation of robotic systems has created new opportunities in resource sharing, long-distance learning, and remote experimentation. In this paper, remote control system of a mobile robot through the internet has been designed. The internet users can access and command a mobile robot in the real time, receiving the robot's sensor data. The overall system has been tested and its usefulness shown through the experimental results.
The conventional structure for an action selector of an Autonomous Mobile Robot (AMR) has been criticized for a repeated action. To overcome this problem recently many researches have been focused on the reactive planning systems such as the biological immune system. In this paper, we propose a learning aritificial immune network, the learning method is to use Genetic Algorithm (GA). The computer simulation show that the usefulness of the learning immune network.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.637-645
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2021
Mobile devices have become attractive learning devices for education. The digitalization of the higher education system in Sri Lanka by 2020 is part of the government's effort to modernize and enhance the country's overall education system particularly in view of the COVID-19 pandemic. Theoretically, this study contributes to the M-Learning model in higher education institutions via the integration of literature on technology adoption (TAM and UTAUT) with the variables of Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Attitude, Effort Expectancy, Social Influence, and Facilitating Condition. The attitude towards M-Learning amongst higher education students was gauged via an online questionnaire survey. The convenience sample comprised 344 students from the Advanced Technological Institutes (ATI) in Batticaloa District, Sri Lanka. Descriptive statistics, a measurement, and structural model, and hypotheses testing were used to analyze the derived data. The findings indicate that mobile learning is significantly affected by perceived ease of use, social influence, effort expectancy, and facilitating condition, but negatively affected by attitude and perceived usefulness. The exhaustive literature review revealed that there are very few M-Learning studies related to digital learning in the context of higher education in the Batticaloa district.
Programming tools are essential for students learning numerical analysis. It is troublesome to go to a laboratory where a computer is located after taking a lecture. Nowadays most students have mobile phones which can be used for programming practice through the Internet. PHP is a server-side scripting language designed for web development but also used as a general-purpose programming language. However, PHP has many inconveniences, such as adding a dollar symbol ($) to every varable. This paper introduces a slightly modified language, NAPHP, and a system which is designed for students to use their own mobile phone to write down the language NAPHP and run it on the web page. The system NAPHP-SYS is an educational tool that turns NAPHP into PHP, run PHP code and show the results on the web.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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