International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.9
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pp.202-206
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2024
Robust system may not guaranty its applicability and adaptability. That is why research and development go together in the modern research concept. In this paper we are going to examine the applicability and adaptability of gait-based biometric identity verification system especially in the GCC (Gulf Cooperation Council). The system itself closely involved with human interaction where privacy and personality are in concern. As of 1st phase of our research we will establish gait-based identity verification system and then we will explain them in and out of human interaction with the system. With involved interaction we will conduct an extensive survey to find out both applicability and adoptability of the system. To conduct our experiment, we will use UCMG databased [1] which is readily available for the research community with more than three thousand video sequences in different viewpoint collected in various walking pattern and clothing. For the survey we will prepare questioners which will cover approach of data collection, potential traits to collect and possible consequences. For analyzing gait biometric trait, we will apply multivariate statistical classifier through well-known machine learning algorithms in a ready platform. Similarly, for the survey data analysis we will use similar approach to co-relate the user view point for such system. It will also help us to find the perception of the user for the system.
Having a variety of good characteristics against other pattern recognition techniques, the multilayer perceptron (MLP) has been widely used in speech recognition and speaker recognition. But, it is known that the error backpropagation (EBP) algorithm that MLP uses in learning has the defect that requires restricts long learning time, and it restricts severely the applications like speaker recognition and speaker adaptation requiring real time processing. Because the learning data for pattern recognition contain high redundancy, in order to increase the learning speed it is very effective to use the online-based learning methods, which update the weight vector of the MLP by the pattern. A typical online EBP algorithm applies the fixed learning rate for each update of the weight vector. Though a large amount of speedup with the online EBP can be obtained by choosing the appropriate fixed rate, firing the rate leads to the problem that the algorithm cannot respond effectively to different learning phases as the phases change and the number of patterns contributing to learning decreases. To solve this problem, this paper proposes a Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning (COIL) method to apply the variable rate and the only patterns necessary to the learning phase when the phases come to change. In this paper, experimentations are conducted for speaker verification and speech recognition, and results are presented to verify the performance of the COIL.
Purpose In this study, we investigated the impact of perceived risk and switching costs on switching intention to cloud service based on PPM (Pull-Push-Mooring) model. Design/methodology/approach We focused on revealing the switching factors of the switching intention to the cloud services. The switching factors to the cloud services were defined as perceived risk consisting of performance risk, economic risk, and security risk, and switching costs consisting of financial and learning costs. On the PPM model, we defined the pull factors consisting of perceived usefulness and perceived ease of use, and the push factor as satisfaction of the legacy system, and the mooring factor as policy supports. Findings The results of this study as follows; (1) Among the perceived risk factors, performance risk has a negative effect on the ease of use of pull factors, and finally it was found to affect the switching intention to the cloud services. Therefore, cloud service providers need to improve trust in cloud services, service timeliness, and linkage to the legacy systems. And it was found that economic risk and security risk among the perceived risk factors did not affect the switching intention to the cloud services. (2) Of the perceived risk factors, financial cost and learning cost did not affect the satisfaction of the legacy system, which is a push factor. It indicates that the respondents are positively considering switching to cloud service in the future, despite the fact that the respondents are satisfied with the use of the legacy system and are aware of the switching cost to cloud service. (3) Policy support was found to improve the switching intention to cloud services by alleviating the financial and learning costs required for cloud service switching.
This study examined how the use of learning apps in Zoom-based classes affects learners' English achievement and assessed the efficiency of app use in Zoom-based English classes. The study utilized the English Central (EC) app to induce learners to actively participate in zoom-based classes. To assess the app's efficiency, two rounds of achievement tests and an open-ended questionnaire were administered. The two tests showed that Zoom-based EC app utilization classes positively affected learners' English achievement and the questionnaire revealed that the learners were highly satisfied with using the EC app in Zoom-based classes. The participants praised this approach for "complementing insufficient class content" and facilitating "immediate feedback" (on the EC app), "English practice," and "real-time communication and sharing of opinions" (on Zoom-based classes), describing it as "not boring" and "4 skill training in English." Instructors should strive to efficiently use such new teaching tools in the evolving environment of the untact era.
The current society characterized by knowledge-based information technology and multiculturalism put more emphasis on problem-solving skills, creative thinking, and communication skills than any other periods did. In response to the demand of the current times, multidisciplinary, or convergence courses and majors are being created and conducted in college education, yet, with the lack of specific teaching and learning model for the convergence courses. In this context, this study aimed to examine PBL as an instructional model for the convergent approaches in classroom, since PBL has been regarded as a model for fostering the 21st century learning capabilities for student coupled with the learning principles of authentic tasks, learner-centeredness, collaborative learning. This study, after conducted a PBL course for the general art education during the summer semester of 2014, analyzed the result using data collected from students' reflective journals, in-depth interviews, and SNS posts among the students. The result presented students' enhanced self-respect, increased interest in their learning and communication skills, and their recognition of the value on diversity and empathetic attitudes toward each others. In conclusion, PBL showed its potential as an alternative instructional model for the multidisciplinary and convergent learning in college education.
This paper aims to introduce some useful multimedia freewares, and also support Chinese instructor with discussing how to operate them for instructional design of multimedia language learning class. For this aims, this paper consists of three parts: First, instructional design. This part is focused to what kind of instructional model to be based on, for example, Dick & Carey model, ADDIE model, ASSURE model etc. This part introduces these models, and modifies ADDIE and ASSURE model to D.D.A.I.E.S and S.S.A.U.R.E.S as 'A(nalysis)' in these model may apply to the next 'D(evelopment)' on ADDIE, 'S(elect Methods, Media and Materials)' on ASSURE in the practical Chinese class. Second, Programme: What to use. This part is focused to what kind of free software we can use. In the web site online, there are huge free softwares so we usually hesitate to select and also don't know how to operate even though selected one of them. This part, accordingly, introduces ten of useful freewares and compares each other in terms of usefulness for Chinese instructors. Third, Programme: How to use. It is of no use just to know what to use but not to know how to operate, so this part describes how to use freewares like a kind of manual in detail as far as possible. In conclusion, we hope more Chinese instructors to learn and use more useful freewares for designing the better multimedia Chinese class by this paper.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.3
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pp.199-208
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2019
As the number of available satellites increases and technology advances, image information outputs are becoming increasingly diverse and a large amount of data is accumulating. In this study, we propose a change detection method for high-resolution satellite images that uses transfer learning and a deep learning network to overcome the limit caused by insufficient training data via the use of pre-trained information. The deep learning network used in this study comprises convolutional layers to extract the spatial and spectral information and convolutional long-short term memory layers to analyze the time series information. To use the learned information, the two initial convolutional layers of the change detection network are designed to use learned values from 40,000 patches of the ISPRS (International Society for Photogrammertry and Remote Sensing) dataset as initial values. In addition, 2D (2-Dimensional) and 3D (3-dimensional) kernels were used to find the optimized structure for the high-resolution satellite images. The experimental results for the KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) satellite images show that this change detection method can effectively extract changed/unchanged pixels but is less sensitive to changes due to shadow and relief displacements. In addition, the change detection accuracy of two sites was improved by using 3D kernels. This is because a 3D kernel can consider not only the spatial information but also the spectral information. This study indicates that we can effectively detect changes in high-resolution satellite images using the constructed image information and deep learning network. In future work, a pre-trained change detection network will be applied to newly obtained images to extend the scope of the application.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.2
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pp.443-450
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2008
Peer assessment is the process of assessment of students by other students and one form of innovative assessment. It actively involves students in the assessment process and is generally agreed that such involvement enhances the quality and effectiveness of the learning process, since assessing something and benchmarking process is a powerful aid to mastering it themselves. It is more effective on the hard courses for them to understand. In this article we present a peer assessment technique which was applied to students enrolled in a mathematical statistics course and a historical course. In order to measure the effectiveness of the technique, students had to evaluate their colleagues based on predefined criteria and a comparison is presented between the instructor assessments and the peer assessment.
In this study, we examined some matters related to the learning of variable concept in school mathematics on the basis of the theoretical foundation from the previous studies(e.g. Davis, 1975; Rosnick, 1981; IK chemann, 1981; Wagner, 1983.) and practices on variable concept teaching by evaluating the current state of that. Matters be discussed are as follows; the use of symbol for place holders in elementary mathematics, the dealing with sets those elements are literals and operations of such sets, the teaching of dummy variable, the construction of literal expressions that contains variables, the labeling indeterminates as a constant, the change in the exact meaning of variable according to the function concept, the teaching of a generalization by means of variables. After considering on these matters that are connected with the teaching-learning of variable concept, we suggested the alternative proposal to the current state of variable concept teaching.
Location-based services are used as core services in various fields. In particular, in the field of public services such as emergency rescue, accurate location estimation technology is very important. Recently, the technology of tracking the location of self-isolation subjects for COVID-19 has become a major issue. Therefore, location estimation technology using personal smart devices is being studied in various ways, and the most widely used method is to use GPS. Other representative methods are using Wi-Fi, Pedestrian Dead Reckoning (PDR), Bluetooth Low Energy (BLE) beacons, and LTE signals. In this paper, we introduced a positioning technology using deep learning based on LTE Channel State Information-Reference Signal (CSI-RS) data, and confirmed the possibility through an outdoor location estimation experiment using a commercial LTE signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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