As Chinese characters occupies more than 70% of words we currently use, the education of Chinese characters is becoming important day by day to accurately deliver the meaning of words in our language life. In recent, there are increasing concerns on writing Chinese characters correctly, especially the order of stroke, as well as memorizing the meaning and the sound of a character. Books and Internet contents on Chinese character writing is emerging. However, currently available Internet media on the Chinese characters education only illuminates recitation and interpretation. Even though some books contain the chapter concerning the order of stroke of a character, those only force simple repetitions. In this paper, we propose a design and implementation of teaming system for writing of Chinese character based on web which enables the user-directed teaming. Using the system, a user can manage the status of learning by oneself. Additionally, we can enhance the efficiency of learning by making users understood the correct reading and writing in Chinese character education.
The smart phone application to provide auto identification and answer explanation of multiple choice answer for each OMR answer item in the test paper different from ordinary OMR test by using smart phone is very useful in terms of a self learning and a smart learning. In this paper, smart phone application of OMR mark identification for each question item in test paper is proposed. QR code for each OMR answer is provided for the encrypted correct answer and the reference location of multiple choice answer rectangle location. The OMR answer region is extracted and the marked answer is identified in each question of test paper, in order to compare between the marking answer and the correct answer. Experimental result of smart phone application of the proposed algorithm for the OMR answer images with various size and direction shows excellent recognition performance.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.6
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pp.688-694
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2005
In this Paper, we Propose a new neuro-fuzzy modeling using clustering-based learning method. In the proposed clustering method, number of clusters is automatically inferred and its parameters are optimized simultaneously, Also, a neuro-fuzzy model is learned based on clustering information at same time. In the previous modelling method, clustering and model learning are performed independently and have no exchange of its informations. However, in the proposed method, overall neuro-fuzzy model is generated by using both clustering and model learning, and the information of modelling output is used to clustering of input. The proposed method improve the computational load of modeling using Subtractive clustering method. Simulation results show that the proposed method has an effectiveness compared with the previous methods.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.8
no.5
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pp.63-72
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2005
The purpose of this study is finding factors affecting the decision of Web-based learning system (Edunet) use and searching for ways to diffuse Edunet use. Based on the diffusion of innovations theory and the results of the previous studies about web-based instruction, seven predictors influencing the decision of Edunet use were extracted. Seven variables as the followings; (1) perceived attributes of innovation (Relative Advantage, Compatibility, Complexity) (2) Innovativeness (3) Self-efficacy (4) Subjective Norm (5) Support. The participants were 315, 5-6th grade elementary school students, and the questionnaire was 20-item with 7-point Likert scales. To analyze the collected data and test the hypothesis, binary logistic regression was employed. The result indicated that the fitness of regression model including seven decision factors was proved. In addition, two factors, subjective norm and support, were identified as the important decision factors of Edunet use.
Kwon, Pan Gum;Jang, Kyoung Sun;Kim, Seung Woo;Kim, Jun Young;Yun, Won Hyuk;Rhee, Kye Jin
Convergence Security Journal
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v.20
no.2
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pp.123-135
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2020
Since AlphaGo's Match in 2016, there has been a growing calls for artificial intelligence applications in various industries, and research related to it has been actively conducted. The same is true in the military field, and since there has been no weapon system with artificial intelligence so far, effort to implement it are posing a challenge. Meanwhile, AlphaGo Zero, which beat AlphaGo, showed that artificial intelligence's self-training data-based approach can lead to better results than the knowledge-based approach by humans. Taking this point into consideration, this paper proposes to apply Reinforcement Learning, which is the basis of AlphaGo Zero, to the Shipboard Combat System or Combat Management System. This is how an artificial intelligence application to the Shipboard Combat System or Combat Management System that allows the optimal tactical assist with a constant win rate to be recommended to the user, that is, the commanding officer and operation personnel. To this end, the definition of the combat performance of the system, the design plan for the Shipboard Combat System, the mapping with the real system, and the training system are presented to smoothly apply the current operations.
Linear Algebra are arguably the most popular math subjects in colleges. We believe that students' learning and understanding of linear algebra can be improved substantially if we incorporate the latest advanced information technologies in our teaching. We found that the open source mathematics program 'Sage' (http://sagemath.org) can be a good candidate to achieve our goal of improving students' interest and learning of linear algebra. In particular, we developed a simple mobile content which is available for Sage commands on common cell phones in 2009. In this paper, we introduce the mobile Sage which contains many Sage functions on a smart-phone and the mobile linear algebra content model(lecture notes, and video lectures, problem solving, and CAS tools) and it will be useful to students for self-directed learning in college mathematics education.
Hugenholtz, Nathalie I.R.;Slutter, Judith K.;Van Dijk, Frank J.H.;Nieuwenhuijsen, Karen
Safety and Health at Work
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v.3
no.3
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pp.199-208
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2012
Objectives: Although evidence-based medicine (EBM) is a useful method for integrating evidence into the decision-making process of occupational physicians, occupational physicians lack EBM knowledge and skills, and do not have the time to learn the EBM method. In order to enable them to educate themselves at the time and place they prefer, we designed an electronic EBM course. We studied the feasibility and utility of the course as well as its effectiveness in increasing EBM knowledge, skills, and behaviour. Methods: Occupational physicians from various countries were included in a within-subjects study. Measurements were conducted on participants' EBM knowledge, skills, behaviour, and determinants of behaviour at baseline, directly after finishing the course and 2 months later (n = 36). The feasibility and utility of the course were evaluated directly after the course (n = 42). Results: The course is applicable as an introductory course on EBM for occupational physicians in various countries. The course is effective in enhancing EBM knowledge and self-efficacy in practising EBM. No significant effect was found on EBM skills, behaviour, and determinants of behaviour. After the course, more occupational physicians use the international journals to solve a case. Conclusion: An electronic introductory EBM course is suitable for occupational physicians. Although it is an effective method for increasing EBM knowledge, it does not seem effective in improving skills and behaviour. We recommend integrating e-learning courses with blended learning, where it can be used side by side with other educational methods that are effective in changing behaviour.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.6
no.1
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pp.41-58
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2002
This study examines effects of small group cooperative learning on areas of mathematics such as number and calculation, figure, and measurement, and changes of attitude-interest in math in elementary schools. Seventy eight second graders from Jinhae City were divided into the experimental group and the control group. The experimental group was subdivided into small groups of four students who belonged in different levels of math performance. The subdivision was renewed whenever each area was covered. An examination paper which had been developed by Ministry of Education & Human Resources Development and Kyeongsangnamdo Office of Education was given to the subjects. Also, a questionnaire was developed and given to the participants. The results show that, in general, the small group cooperative learning had good effects on the students' ability to solve math problems and, in articular, greater effects on the ability of low-level students. It is revealed that the interaction between the students in small groups affected their attitudes toward and interest in mathematics in a positive way, but did not make perceivable changes in self-confidence of the young Learners.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.11
no.5
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pp.33-45
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2008
Field study improves students' capacity for studying and thinking about their surrounding environments. It also develops further interest academic study by allowing them to learn curriculum related materials from actual experience. Moreover, students acquire the capacity for independent and self regulated learning in the course of making efforts to solve problems they face in the environment. Our efforts arc directed at designing and developing a RFID based support system-based on the constructionist's learning theory to help students perform field study more efficiently. The field study support system can be implemented not only in museums but also in botanical gardens, zoos, art galleries, and science centers. Based on the results of the verification at the sample museum we will expand the target locations to implement the field trip support system. We expect that our field study support system will be a catalyst for improving learning in the fields.
This paper proposes a call admission control(CAC) method for wireless networks, which is based on the upper bound of a possibility distribution of handoff calls dropping rates. The possibility distribution is estimated in a fuzzy inference and a learning algorithm in neural network. The learning algorithm is considered for tuning the membership functions(then parts)of fuzzy rules for the inference. The fuzzy inference method is based on a weighted average of fuzzy sets. The proposed method can avoid estimating excessively large handoff calls dropping rates, and makes possibile self-compensation in real time for the case where the estimated values are smaller than real values. So this method makes secure CAC, thereby guaranteeing the allowed CDR. From simulation studies we show that the estimation performance for the upper bound of call dropping rate is good, and then handoff call dropping rates in CAC are able to be sustained below user's desired value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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