Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.2
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pp.127-145
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2017
The purpose of this study is to empirical case study for the instructional design of flipped classroom by job-capability advancement of IT business majors. A student of IT business school has learned a lot of management educations for four years. But, they don't recognize a connection between school education and business practice. A subject based on the humanities, and social sciences consisted of mostly the memorization. The undergraduate class lack a practice's curriculum by a creative-oriented lesson rather than memorization-oriented. In particular, An IT business is now recognized as a significance emerging IT investment, the Internet of Things, information security, big data and strategy's ERP. For these reasons, it is important for an instructional design for understanding business practices of the students. Accordingly, Flipped classroom with participatory class be needed increasingly for students' practical sense. We will propose a design method of flipped classroom for inspiring business education. In this, new instructional design overturned traditional teaching method. After the student conducts a prior learn at home, school will accomplish a problem solving through question and answer. This design effected a boredom suppress and creative enforcement of student and an intimacy increase of instructor. In addition, A participatory class and reciprocal peer tutoring will be possible by a spontaneous self-directed learning of student. We were designed course of project type based on big data theory and application to target the fourth-year course. In conclusion, the new instruction provided a help to learning synergy between student and lecturer. During the lessons, the student showed improvement of business sense and enhanced problem solving capability. The lecturer has the intimacy through communication interaction with students.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.2
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pp.18-28
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2006
We consider a Direct Input Output Manufacturing System(DIOMS) which has a munber of machine centers placed along a built-in Automated Storage/Retrieval System(AS/RS). The Storage/Retrieval (S/R) machine handles parts placed on pallets for the operational aspect of DIOMS and determines the optimal operating policy by combining computer simulation and genetic algorithm. The operational problem includes: input sequencing control, dispatching rule of the S/R machine, machine center-based part type selection rule, and storage assignment policy. For each operating policy, several different policies are considered based on the known research results. In this paper, using the computer simulation and genetic algorithm we suggest a method which gives the optimal configuration of operating policies within reasonable computation time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.7
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pp.1400-1406
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2007
The core part of education program of the gifted students in information is the thinking ability extension of the programming. We propose four phases of the education model : (1) problem understanding (2) visualization (3) symbolization (4) algorithmization. This model of four phases is applied to learn the abstract concept of recursion using the data structure of Tree. This model is verified by presenting the example of 'Hanoi Tower' to stimulate intellectual curiosity of the students and help to expand their thinking strength. Also, we show the characteristics of which the teaching subjects and learning activities have, by presenting and clarifying the type of education program, properties of the learning contents, and lower level components. The students can deepen and foster the growth of the learning contents by the students' activities of self-evaluation, and their thinking abilities are increased by the guidances of their teachers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.11
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pp.241-254
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2013
The purpose of this study is to analyse the effects of social network service on the collaborative learning. Four groups were categorized depending on the use of different types of the social network services - Kakao Talk, Facebook, both Kakao Talk and Facebook, and unused group. A preliminary test revealed that there was no difference in mobile efficacy, career decision making self-efficacy, course interest among the four groups. In the post test, the groups that used either Kakao Talk group or the group that used both Kakao Talk and Facebook retained significantly higher average score in team collaboration scale than Facebook group and unused group. The analysis of the messages in Facebook exhibited that the group used both Kakao Talk and Facebook generated larger number of messages, read, replies, clicks of "good" than the groups used only Facebook. These results strongly support the statistical significance.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.14
no.2
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pp.80-94
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2021
In this study, teaching-learning activities were developed based on computational thinking (CT) in high school Earth Science I Solid Earth domain. And their effects and implications were examined. To this end, 8 sessions unplugged activities based on problem solving were developed, and applied it to 65 high school students. As a results, significant changes have been were confirmed in both student's perception about CT and CT. After that, based on student's responses to self-reports and interview, the affecting factors for perception about CT and CT in the earth science problem solving process were investigated. In addition, implication that should be considered in terms of design and progress of teaching-learning based on CT were derived. Based on these results, the necessity and operation of teaching-learning activities was suggested for developing CT through various subjects including earth science.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.4
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pp.35-45
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2018
Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
Background: Few studies have examined the effects of a forward rotating shift pattern on police employee performance and well-being. This study sought to compare sleep duration, cognitive performance, and vigilance at the start and end of each shift within a three-shift, forward rotating shift pattern, common in United Kingdom police forces. Methods: Twenty-three police employee participants were recruited from North Yorkshire Police (mean age, 43 years). The participants were all working the same, 10-day, forward rotating shift pattern. No other exclusion criteria were stipulated. Sleep data were gathered using both actigraphy and self-reported methods; cognitive performance and vigilance were assessed using a customized test battery, comprising five tests: motor praxis task, visual object learning task, NBACK, digital symbol substitution task, and psychomotor vigilance test. Statistical comparisons were conducted, taking into account the shift type, shift number, and the start and end of each shift worked. Results: Sleep duration was found to be significantly reduced after night shifts. Results showed a significant main effect of shift type in the visual object learning task and NBACK task and also a significant main effect of start/end in the digital symbol substitution task, along with a number of significant interactions. Conclusion: The results of the tests indicated that learning and practice effects may have an effect on results of some of the tests. However, it is also possible that due to the fast rotating nature of the shift pattern, participants did not adjust to any particular shift; hence, their performance in the cognitive and vigilance tests did not suffer significantly as a result of this particular shift pattern.
The purpose of Serious games in immersive Metaverse platform to provide users both fun and intriguing learning experiences. We proposes a serious game for self-trainable fire evacuation drill with collaboration among avatars synchronized with multiple trainees and optionally with real-time supervising placed at different remote physical locations. The proposed system architecture is composed of wearable motion sensors and a Head Mounted Display to synchronize each user's intended motions to her/his avatar activities in a cyberspace in Metaverse environment. The proposed system provides immersive as well as inexpensive environments for easy-to-use user interface for cyber experience-based fire evacuation training system. The proposed configuration of the user-avatar interface, the collaborative learning environment, and the evaluation system on the VR serious game are expected to be applied to other serious games. The game was implemented only for the predefined fire scenario for buildings, but the platform can extend its configuration for various disaster situations that may happen to the public.
Purpose: The purpose of this study is a technical study to understand the relationship between the recognition and performance of core basic nursing skills of nursing college students who are ahead of clinical practice, and satisfaction with their major. Method: The subjects were 208 second-year students enrolled in the four-year nursing department located in J City and C City. General characteristics, characteristics of clinical practice, and recognition of the importance of core basic nursing skills, performance, and satisfaction with majors were investigated. Descriptive statistics, t-test, analysis of variance, multiple regression analysis and IPA are performed for data analysis Results: The results are follows. The results are follows. First, the performance was lower than that of the core basic nursing skills (p<.001). As a result of comparing the importance recognition and performance of the core basic nursing items, the importance recognition was significantly compared to the performance level in all 20 items. It showed high results. Second, it was found that there was a significant positive correlation (r=.40, p<.01) with major satisfaction in core basic nursing performance. Conclusion: These results highlight the need to develop education. It is necessary to establish a learning strategy through various learning guidance methods and self-directed learning that can improve the performance of items with low performance, although recognized as important through the Core Basic Nursing IPA for nursing students who are about to practice clinical practice. It is suggested to do repeated research applied.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.3
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pp.35-42
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2021
In this paper, we propose a deep learning-based person re-identification method using a three-dimensional RGB-Depth Xtion2 camera considering joint coordinates and dynamic features(velocity, acceleration). The main idea of the proposed identification methodology is to easily extract gait data such as joint coordinates, dynamic features with an RGB-D camera and automatically identify gait patterns through a self-designed one-dimensional convolutional neural network classifier(1D-ConvNet). The accuracy was measured based on the F1 Score, and the influence was measured by comparing the accuracy with the classifier model (JC) that did not consider dynamic characteristics. As a result, our proposed classifier model in the case of considering the dynamic characteristics(JCSpeed) showed about 8% higher F1-Score than JC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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