Proceedings of the Korean Printing Society Conference
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2001.06a
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pp.63-77
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2001
PDF(Portable Document Format) is a file format that Adobe advances postscritp technique and use in managing document information or electric publishing(internet, CD-ROM, DVD). PDF is a devised document type for being able to read and print anywhere, independent of OS, printer type, resolution, and the kind of computer etc. Because this includes a compressing function, it transfers document through a small size of file in internet or intranet. In addition, that is a file format has various advantages-sharing of information and transfering documents in on line or off line environment. In this paper, we developed electronic document system using PDF format. Electronic document system consists of filter, automatic indexing, special searching system and web server. The information used in this paper is database made using Zwon\`s DocuCom. The filter recognizes various kinds of document structure. And according to property of document, it produces ASCII output. In addition to processing various formats of document, the filter can extract keywords in documents of MS WORD, Excel, Powerpoint, PDF, CAD etc. This filter uses the structure of window printer drive and can extract the information for text, page, font type and size from relevant document. The automatic indexing recognizes the formatted tag of document form ASCII text produced by filter and extracts adequate keyword to structure and property of document. PDF electronic document systems proposed in this paper can be used in Internet, PC communication. Users can choose and read electronic documents by two ways. First, users can choose and read relevant books using PDF electronic document homepage. Second, users can use PDF integrated-search system. User can search after inputing keyword and choose reference field and type of data. But, now, PDF products of Adobe can\`t support the Korean character. If this problem is resolved, we thick that PDF applications system looks active. Although there is limited function in case of using Zwon DocuCom used in this study, we think that there isn\`t a great deal of difficulty in electronic document and building digital database.
Purpose: This study aimed to identify the components of preterm birth (PTB) through women's personal narratives and to visualize clinical symptom expressions (CSEs). Methods: The participants were 11 women who gave birth before 37 weeks of gestational age. Personal narratives were collected by interactive unstructured storytelling via individual interviews, from August 8 to December 4, 2019 after receiving approval of the Institutional Review Board. The textual data were converted to PDF and analyzed using the MAXQDA program (VERBI Software). Results: The participants' mean age was 34.6 (±2.98) years, and five participants had a spontaneous vaginal birth. The following nine components of PTB were identified: obstetric condition, emotional condition, physical condition, medical condition, hospital environment, life-related stress, pregnancy-related stress, spousal support, and informational support. The top three codes were preterm labor, personal characteristics, and premature rupture of membrane, and the codes found for more than half of the participants were short cervix, fear of PTB, concern about fetal well-being, sleep difficulty, insufficient spousal and informational support, and physical difficulties. The top six CSEs were stress, hydramnios, false labor, concern about fetal wellbeing, true labor pain, and uterine contraction. "Stress" was ranked first in terms of frequency and "uterine contraction" had individual attributes. Conclusion: The text network analysis of narratives from women who gave birth preterm yielded nine PTB components and six CSEs. These nine components should be included for developing a reliable and valid scale for PTB risk and stress. The CSEs can be applied for assessing preterm labor, as well as considered as strategies for students in women's health nursing practicum.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.101-106
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2014
Information and Communication Technology environment has been developing rapidly and variety of services are in service. As data becomes increasingly sophisticated. These data was applied techniques of visualization in order to visualize efficiently. Various agencies are providing the map based data in real-time. However, traffic information is getting more complex and users are having a difficulty to understand with convential visualization techniques. This study was designed and implemented in the web service of traffic information using Focus+Context. Web service implemented HTML5(Hyper Text Markup Language 5), and it runs on browser of either desktop or mobile devices. This study sets an example as web application from a user perspective by combining information visualization and traffic information.
This study is attempted to propose a quality evaluation method of the materials for nutrition education by applying readability test of printed materials for nutrition education. It is significantly important for the teaching class with nutrition education materials to consider students understanding level and education materials topics or choosing words in developed printed materials. This study performed an evaluation of the readability of text in teachers' guidebook, which is devised for elementary school students' education material about sugar, sodium and trans-fat and attempted to estimate the developing materials through analyzing difficulty level of the text. We utilized "The Teacher's Guidebook for Cooking Activity" that had been developed for elementary school by Ministry Education Science and Technology, as the readability evaluation standard. Compared with the average score of readability about "The Teacher's Guidebook for Cooking Activity", $72.94{\pm}6.85$, "Sugar Guidebook" was 70.94{\pm}7.46, "Sodium Guidebook" was $68.76{\pm}14.50$, and "Trans-fat Guidebook" was $58.87{\pm}10.79$. Considering the subjects careers or ages, "The Teacher's Guidebook for Cooking Activity" has little deviation by the subjects careers or ages and was "intermediate" or "easy" level; however, "Sugar Guidebook", "Sodium Guidebook", "Trans-fat Guidebook" was "intermediate" or "difficult" level (p < 0.05). Readability score was especially low when the contents of some particular subjects were too professionalized or scientific terms were frequently used, and thes results were definitely seen in the "Sodium Guidebook" and "Trans-fat Guidebook". With Cloze test score, the readability evaluation will be using as an evaluation tool for the nutrition education materials.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.2
no.2
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pp.29-35
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2016
The conventional educational robots, which are commonly industrial robots or toy robots, use text-based programming to teach the students. Therefore, students have difficulty in studying robotics due to the difficulties of text based language. The developed robot in this study have a camera, which have the color tracking function, and it has various sensors and actuators. It supports the open hardware and uses graphic language based programming. The developed educational robot is programmed by Scratch, which uses graphic modular language. We also present a curriculum, which is based upon the developed robot and Scratch. We applied the robot and curriculum to the primary school students. We obtained satisfactory results comparing it with the conventional robot education. Furthermore, the imagination and execution ability of students showed enhancement in learning robotics. Thus, this fact means the validity and effectiveness of the proposed approach.
In this paper we analyze whether we can use the mobile phone having been highly distributed into young generation as a device for the u-learning in Korean public education. For this purpose we deal with the technical maturity in three axes. Firstly, we examine the authoring nature of mobile internet-based contents such as both text and motion picture for the contents developers in the public education. As a research result the authoring of text has almost no difficulty, but that of the motion picture shows some problems. Secondly, we deal with whether u-learners can easily get and use u-contents on both mobile phone and PC respectively. After analysing this factor, we found that the downloading of motion picture contents into mobile phone is very limited. Therfore we talk about the usability and problem of various PC Sync tools and propose their standardization. Finally, the needs of the introduction of the ubiquitous SCORM which could enable to reuse u-contents among different Korean telco’s mobile phones are discussed. Here we describe some functionality of both ubiquitous SCORM and u-LMS. Our study looks like almost the first work examining the technological maturity for the introduction of u-learning with mobile phone in Korean public education and it could be used as a reference for the study of any other wireless telecommunication-based u-learning other than mobile telecommunication.
In image classification, recent CNNs compete with human performance. However, there are limitations in more general recognition. Herein we deal with indoor images that contain too much information to be directly processed and require information reduction before recognition. To reduce the amount of data processing, typically variational inference or variational Bayesian methods are suggested for object detection. However, these methods suffer from the difficulty of marginalizing over the given space. In this study, we propose an image-text integrated recognition system using active vision based on Spatial Transformer Networks. The system attempts to efficiently sample a partial region of a given image for a given language information. Our experimental results demonstrate a significant improvement over traditional approaches. We also discuss the results of qualitative analysis of sampled images, model characteristics, and its limitations.
Machine learning (ML) is a method of fitting given data to a mathematical model to derive insights or to predict. In the age of big data, where the amount of available data increases exponentially due to the development of information technology and smart devices, ML shows high prediction performance due to pattern detection without bias. The feature engineering that generates the features that can explain the problem to be solved in the ML process has a great influence on the performance and its importance is continuously emphasized. Despite this importance, however, it is still considered a difficult task as it requires a thorough understanding of the domain characteristics as well as an understanding of source data and the iterative procedure. Therefore, we propose methods to apply deep learning for solving the complexity and difficulty of feature extraction and improving the performance of ML model. Unlike other techniques, the most common reason for the superior performance of deep learning techniques in complex unstructured data processing is that it is possible to extract features from the source data itself. In order to apply these advantages to the business problems, we propose deep learning based methods that can automatically extract features from transaction data or directly predict and classify target variables. In particular, we applied techniques that show high performance in existing text processing based on the structural similarity between transaction data and text data. And we also verified the suitability of each method according to the characteristics of transaction data. Through our study, it is possible not only to search for the possibility of automated feature extraction but also to obtain a benchmark model that shows a certain level of performance before performing the feature extraction task by a human. In addition, it is expected that it will be able to provide guidelines for choosing a suitable deep learning model based on the business problem and the data characteristics.
Objectives : This paper looks at the history of East Asian acupuncture and moxibustion in the context of the general orientations of craft and art. It is understood that acupuncture and moxibustion was the ultimate integration of reason and craft in which text and experience mutually influenced each other throughout its development. In Joseon, the pursuit of integration between the body and the order of the Heaven and Earth was particularly prominent. Methods : As in the words of Zhunagzi(莊子), the state in which something that deeply touches the mind manifests in the hands has been understood as the ultimate state in modern and ancient art. Starting here, I examined the possibility that Korean acupuncture and art has evolved from such foundations step by step. Major acupuncture and moxibustion texts were examined historically, starting with "Shenyingjing(神應經)", leading to "Junggan-Shenyingjing (重刊神應經)", "Chimgu-Gyeongheombang(鍼灸經驗方)", "Chijongjinam(治腫指南)", "Chijongjinam-Joseonchambon治腫指南朝鮮?本", "Chimgutaegilpyeonjip(鍼灸擇日編集)", "Chimgu-Myeonggam(鍼灸明鑑)". Introductions and main contents of the texts were analyzed and presented appropriately. Results : East Asian acupuncture and moxibustion has developed based on the study of pathways that correspond to Shen, of the accordance and harmony between body and the order of Heaven and Earth together with theoretical refinement, technical development, and acceptance of new discoveries. In the perspective of craft, this was motivated by artistic passions such as '得於心 應於手' and '醫者意也'. In the case of refined acupuncture methods, due to their difficulty in education and transmission there has been some fluctuation. Conclusions : Korea, China, and Japan share a largely similar philosophical and cultural basis. Reason and craft, text and experience mutually influenced each other while the core of refined acupuncture was widely shared. However, a certain bifurcation point could be detected.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.211-222
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2022
The purpose of this study is to indicate the direction of the future university classes in the post-COVID era, comparing and analyzing lecture evaluation of pre and post COVID-19. To this end, 4 yeard data were used from 2018 to 2019 for pre COVID-19 and form 2020 to 2021 data for post COVID-19. The results were as follows. In the case of liberal arts, "assignments" was the word with the highest frequency and degree centrality(DC) regardless of pre and post-COVID-19 In the major, "understanding" appeared as the most important word. The result of the ego network analysis indicated that "video lecture" and "non-face-to-face classes" were difficult and "interaction" between the professor and the students was important. As a results, it is important to reduce the weight of assignments and increase interaction with students in liberal arts classes. In the case of majors, it is necessary to operate face-to-face classes rather than non-face-to-face classes, and to organize the contents of videos without difficulty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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