The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.19
no.6
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pp.55-68
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2016
Informatics curriculum revised 2015 proposed the use of block type and text type of programming language by organizing problem solving and the programming unit in a spiral. The purpose of this study is to find out whether the algorithms helps programming learning and whether there is a positive transition effect in block type programming learning to text type programming trailing learning. For 15 elementary school students was conducted block type and text type programming learning. As a result of the research, it is confirmed that writing the algorithm in a limited way can interfere with the learner's expression of thinking, but the block type programming learning has a positive transition to the text type programming learning. This study is meaningful that it suggested a plan for the programming education which is sequential from elementary school.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.1
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pp.243-251
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2008
The cyber classes of an e-Learning system have been considered as one of the important form of education. Especially. some of non-major(liberal arts and science) and major subjects are held in cyber classes. However, there is no or little study of effectiveness and function for the students' position. In this study, we analyzed log files in the e-learning system. and classified login and learning hour patterns of students. who were enrolled in the cyber classes. into hourly pattern in a day, daily pattern in a week, and weekly pattern in a semester. We proposed general ideas to improve effectiveness and function of current e-learning. Over 50% of logins were for less than 30 minutes learning and there is wasteful use of e-learning system resources.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.5
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pp.171-177
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2007
The cyber classes of an e-Learning system have been considered as one of the important form of education. However, there is no or little study of effectiveness and function for the students' position. In this study, I analyzed log files in the e-learning system, and classified login and teaming hour patterns of students, who were enrolled in the undergraduate courses of the university, into hourly pattern in a daily pattern in a week, weekly pattern in a semester. I proposed general ideas to improve effectiveness and function of current e-learning. Over 50% of logins were for less than 30minutes learning and there is wasteful use of e-learning system resources.
Lim, Sung-Gyu;Yoon, Jong-Wan;Pack, Tae-Joon;Lee, Han Seung
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.50-51
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2021
Recently, as concrete is used in many construction works in Korea, the use of aggregates is also increasing. However, the depletion of aggregate resources is making it difficult to supply and demand high-quality aggregates, and the use of defective aggregates is causing problems such as poor performance such as the liquidity and strength of concrete pouring out in the field. As a result, quality tests such as sieve analysis test is conducted on their own, but this study was conducted to improve time and manpower by using the CNN-based Deep Learning Model for the fineness modulus.
James Weiquan Li;Lai Mun Wang;Katsuro Ichimasa;Kenneth Weicong Lin;James Chi-Yong Ngu;Tiing Leong Ang
Clinical Endoscopy
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v.57
no.1
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pp.24-35
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2024
The field of artificial intelligence is rapidly evolving, and there has been an interest in its use to predict the risk of lymph node metastasis in T1 colorectal cancer. Accurately predicting lymph node invasion may result in fewer patients undergoing unnecessary surgeries; conversely, inadequate assessments will result in suboptimal oncological outcomes. This narrative review aims to summarize the current literature on deep learning for predicting the probability of lymph node metastasis in T1 colorectal cancer, highlighting areas of potential application and barriers that may limit its generalizability and clinical utility.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.977.1-1000
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1993
This paper presents a fuzzy neural network, called the fuzzy counterpropagation network, that structures its inputs and generates its outputs in a manner based on counterpropagation networks. The fuzzy counterpropagation network is developed by incorporating the concept of fuzzy clustering into the hidden layer responses. Three learning algorithms are introduced for use with the proposed network. Simulations demonstrate that fuzzy counterpropagation networks with the proposed learning algorithms work well on approximating bipolar and continuous functions.
The construction of the students knowledge in e-Learning systems, namely the student modeling, is a core component used to develop e-Learning systems. However, existing e-Learning systems have many problems to share the knowledge in a heterogeneous student model and a distributed knowledge base. Because the methods of the knowledge representation are different in each e-Learning systems, the accumulated knowledge cannot be used or shared without a great deal of difficulty. In order to share this knowledge, existing systems must reconstruct the knowledge bases. Consequently, we propose a new a Case Markup Language based on XML in order to overcome these problems. A distributed e-Learning systems fan have the advantage of easily sharing and managing the heterogeneous knowledge base proposed by CaseML. Moreover students can generate and share a case knowledge to use the communication protocol of agents. In this paper, we have designed and developed a CaseML by using a knowledge markup language. Furthermore, in order to construct an intelligent e-Learning systems, we have done our research based on the design and development of the intelligent agent system by using CaseML.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.49-54
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2017
Pathfinding for pedestrians provided by various navigation programs is based on a shortest path search algorithm. There is no big difference in their guide results, which makes the path quality more important. Multiple criteria should be included in the search cost to calculate the path quality, which is called a multi-criteria pathfinding. In this paper we propose a user adaptive pathfinding algorithm in which the cost function for a multi-criteria pathfinding is defined as a weighted sum of multiple criteria and the weights are learned automatically by Perceptron learning. Weight learning is implemented in two ways: short-term weight learning that reflects weight changes in real time as the user moves and long-term weight learning that updates the weights by the average value of the entire path after completing the movement. We use the weight update method with momentum for long-term weight learning, so that learning speed is improved and the learned weight can be stabilized. The proposed method is implemented as an app and is applied to various movement situations. The results show that customized pathfinding based on user preference can be obtained.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.3
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pp.105-113
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2017
Considered as the "new normal" mode of learning, BL has become popular in recent years especially in University education. BL is defined as a learning approach that combines e-learning and face-to-face classroom learning. BL allows for more interactive and reflective learning environment resulting in enhancing learner-directed learning. The adoption of BL in university has made it significant to probe the crucial determinants that would entice instructors and learners to use BL and enhance learning satisfaction. The primary purpose of this study is to investigate the affecting factors of the satisfaction of BL in universities in terms of leaner's aspects. Learner's role is very important in BL, because learner should self-directed study for effective performance and satisfaction in BL environment. Based on prior studies motivation, self-efficacy, and educational expectancy were identified as affecting factors of satisfaction in BL. According to the result of multiple regression, all factors(motivation, self-efficacy, and educational expectancy) were found to be significantly related to the learner's satisfaction in BL. It can provide practical guideline on effective operation strategy for BL in universities.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.20
no.4
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pp.534-547
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2014
Purpose: This study verifies the meaning on application experiences of learning portfolio in nursing students. Method: Participants of this study included 22 nursing students divided into 3 focus groups who had experienced on application of Learning Portfolio in university Y and university S in Kyungpook and Daegu, respectively. Data were collected from December 2013 to January 2014 through in-depth, recorded focus group interviews and subsequently analyzed via Colaizzi's (1978) phenomenological methodology. Results: The essential theme of this study is 'Finding a vision from confusion and suffering.' From 35 significant statements, 5 theme clusters, 16 themes and 32 sub themes were extracted from the essential meaning of the practical use of nursing student experiences. The five theme clusters were: Being a learning guide, Being a medium for communication, Providing an opportunity for inner growth, Difficulties about new learning, and Would like to no more in a better way. Conclusion: The results of this study contribute to providing direction to the formation of learning portfolios, which in turn enable nursing student to develop competency in self-directed learning. These findings indicate that an outcome-based nursing curriculum needs to consider the importance for nursing student's effective application of leaning portfolio.
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