Horizon correction is a crucial stage for image composition enhancement. In this paper, we propose a deep learning based method for estimating the slanted angle of a photograph and correcting it. To estimate and correct the horizon direction, existing methods use hand-crafted low-level features such as lines, planes, and gradient distributions. However, these methods may not work well on the images that contain no lines or planes. To tackle this limitation and robustly estimate the slanted angle, we propose a convolutional neural network (CNN) based method to estimate the slanted angle by learning more generic features using a huge dataset. In addition, we utilize multiple adaptive spatial pooling layers to extract multi-scale image features for better performance. In the experimental results, we show our CNN-based approach robustly and accurately estimates the slanted angle of an image regardless of the image content, even if the image contains no lines or planes at all.
The purpose of this study was firstly, to evaluate the contents of vocabulary game applications for young children's language learning. and secondly, to examine whether there is any differences between Korean and English word games in terms of the evaluation score. For this purpose, the word game applications in smart phone and tablet PC were analyzed, which included 30 Korean word games and another 30 English ones. The criteria to evaluate the contents were developed based on Children's Software Evaluation Instrument developed by CTR, the multimedia evaluation standard by Hee Sook Park, Young Joo Lee, and mobile contents evaluation standard by Soo Ui Choi. As a result, the educational value got the highest score whereas the design characteristics area got the lowest score in the whole evaluation analysis. And English word game applications mostly got higher score than Korean versions. The result of this study would suggest the way to evaluate educational game applications in use and to contribute to developing educational game contents aimed at young children's language learning.
E-learning as a new education trend is being applied not only to cyber school but also various education fields such as employee training for companies or interactive learning for consumers. Users of the E-learning can take online tests individually anywhere, to evaluate their achievement level. Because users who are taking the online tests may show their own IDs or passwords to others, the possibility of cheating is very high. Therefore, it is very important to authenticate the users. In this paper, we propose an adaptive-keyboard authentication method which depends on user behavior patterns through the use of IDs and passwords. This method does not need any additional devices or special effort. An adaptive method to update patterns in which IDs and passwords are entered was previously suggested and this new method has proved to be better than previous methods through simulations and implementation.
This study was aimed to understand the problems that students experience during the self--directed study of a mathematics digital textbook and to find the implications for the design of digital textbook. For this study, we analyzed the process of self-directed learning on 'division of fractions with same denominator' using digital textbook by eight 6th graders. Students asked to use think aloud method while they study the unit. Their learning process was videotaped and analyzed by researchers after the experiment. After the self-directed learning, students filled out a test items and participated interview with a researcher. The result showed that students experienced several misconceptions and errors while using a digital textbook. The types of misconceptions and errors were cataegorized as "misconceptions and errors caused by a mathematics textbook" and "misconceptions and errors caused by a digital textbook". Especially, students showed several important misconceptions and errors because of the design factors. This implies we need to consider the causes of misconceptions for the design of a digital textbook.
Purpose: This study is know the home care nursing specialists' copying method for life-threatening emergency situation occurred while changing the tracheotomy tube in the patient's home through case-based learning. Methods: Two cases were analyzed using structured critical reflection while changing the tracheal tube. In the first case, the patient presented with dyspnea, cyanosis, and low oxygen saturation when connected to home mechanical ventilator after replacement of the tracheotomy tube. In the second case, replacement of the tracheal tube was difficult due to a narrowed airway from proliferated granulation tissue. Results: From the case-based learning. using a critical reflection instrument, home care nursing specialists indicated that it was important to explain the possibility of danger to the client and that nurses must check the operation of the ambu-bag to prepare for an emergency when replacing a tracheotomy tube. Moreover, they stated a need for two nurses during client visits when there is the possibility of an emergency. Conclusion: Case-based learning through critical reflection provides actual practice-focused knowledge that is helpful to home care nurse specialists who face emergency situations in a restricted environment. Therefore, we hope that home care nursing specialists will use this method to strengthen their professional knowledge.
In this paper, we propose an user-centered integrated lost-goods management system through a ranking system based on weight and a hierarchical image classification system based on Deep Learning. The proposed system consists of a hierarchical image classification system that automatically classifies images through deep learning, and a ranking system modules that listing the registered lost property information on the system in order of weight for the convenience of the query process.In the process of registration, various information such as category classification, brand, and related tags are automatically recognized by only one photograph, thereby minimizing the hassle of users in the registration process. And through the ranking systems, it has increased the efficiency of searching for lost items by exposing users frequently visited lost items on top. As a result of the experiment, the proposed system allows users to use the system easily and conveniently.
This paper investigates applicable methods of using machine learning(ML) in design process that is currently at infant stage and discuss how designers can use machine learning in UX design process. This research is differentiated from design method for machine learning-based products or services. For this purpose, this paper conducted literature reviews and case investigation and discussed three categories of design method of combination with such as 1) UX design centered ML, 2) ML system centered UX, and 3) UX-ML matchmaking. With this investigation, the workshop was conducted with specifically applicable methods of 2) and 3) for designers. Throughout the workshop, this paper analyzed each method' process with pros and cons in details. Throughout the process, this paper suggests precise methods of applying ML into UX design process.
Purpose Cyber deviance of adolescents has become a serious social problem. With a widespread use of smartphones, incidents of cyber deviance have increased in Korea and both quantitative and qualitative damages such as suicide and depression are increasing. Research has been conducted to understand diverse factors that explain adolescents' delinquency in cyber space. However, most previous studies have focused on a single theory or perspective. Therefore, this study aims to comprehensively analyze motivations of juvenile cyber deviance and to develop a predictive model for delinquent adolescents by integrating four different theories on cyber deviance. Design/methodology/approach By using data from Korean Children & Youth Panel Survey 2010, this study extracts 27 potential factors for cyber deivance based on four background theories including general strain, social learning, social bonding, and routine activity theories. Then this study employs econometric analysis to empirically assess the impact of potential factors and utilizes a machine learning approach to predict the likelihood of cyber deviance by adolescents. Findings This study found that general strain factors as well as social learning factors have positive effects on cyber deviance. Routine activity-related factors such as real-life delinquent behaviors and online activities also positively influence the likelihood of cyber diviance. On the other hand, social bonding factors such as community commitment and attachment to community lessen the likelihood of cyber deviance while social factors related to school activities are found to have positive impacts on cyber deviance. This study also found a predictive model using a deep learning algorithm indicates the highest prediction performance. This study contributes to the prevention of cyber deviance of teenagers in practice by understanding motivations for adolescents' delinquency and predicting potential cyber deviants.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.2
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pp.209-233
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2021
This study aims to obtain implications for educational information services for elementary school teachers by analyzing their information seeking behavior. The in-depth interview was carried out in-depth interviews with 11 elementary school teachers and it analyzed of the core roles and tasks of elementary school teachers, the required information and usage behavior of information sources. The study result showed that elementary school teachers perceived homeroom duties, teaching/learning activities, school duties, and other as their works and tasks, and the response to the importance of task performance was homeroom teacher, teaching-learning activities, school works, and other tasks. Also, elementary school teachers needed information in order of teaching-learning activities, homeroom teacher, school works and they used various information sources including web, interpersonal sources and book. Moreover, this study observed some factors that elementary school teacher mainly used web information source which other elementary school teacher developed and that they got teaching-learning materials from fellow teachers. Based on these findings, the author proposed teacher librarian share library based instruction materia in web resource, provide cooperative educational information service through learning community, and provide homeroom work material for elementary school teachers.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.501-510
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2021
This paper was described to assess the possibility of field application of the developed textbooks by developing a textbook using action learning to conduct ICT electromagnetic waves training education for elementary and middle school teachers and applying it on a pilot basis. To this end, it was organized to be used in conjunction with classes in several subjects and provided various teaching materials to facilitate teachers' convenience to use the textbook. Also, the textbook was composed of a content structure of 10 sessions. As for the proposed textbook, the overall understanding of ICT electromagnetic waves was improved through pilot application in teacher training, and problem-solving ability, cooperative learning ability, democratic citizenship, and knowledge information processing ability were improved through action learning. It can be said that it contributed to improving the understanding of ICT electromagnetic waves and teachers' competencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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