Heng Zhou;Sung-Hoon Kim;Sang-Cheol Kim;Cheol-Won Kim;Seung-Won Kang
Smart Media Journal
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v.12
no.3
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pp.112-119
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2023
Shrimp farming has been becoming a new source of income for fishermen in South Korea. It is often necessary for fishers to measure the size of the shrimp for the purpose to understand the growth rate of the shrimp and to determine the amount of food put into the breeding pond. Traditional methods rely on humans, which has huge time and labor costs. This paper proposes a deep learning-based method for calculating the size of shrimps automatically. Firstly, we use fine-tuning techniques to update the Mask RCNN model with our farm data, enabling it to segment shrimps and generate shrimp masks. We then use skeletonizing method and maximum inscribed circle to calculate the length and width of shrimp, respectively. Our method is simple yet effective, and most importantly, it requires a small hardware resource and is easy to deploy to shrimp farms.
We applied machine learning of semi-supervised learning, transfer learning, and federated learning as examples of AI use cases that can be applied to the three major industries(Automobile industry, Energy industry, and AI/Healthcare industry) of Gwangju Metro-city, and established an ML strategy for AI services for the major industries. Based on the ML strategy of AI service, practical approaches are suggested, the semi-supervised learning approach is used for automobile image recognition technology, and the transfer learning approach is used for diabetic retinopathy detection in the healthcare field. Finally, the case of the federated learning approach is to be used to predict electricity demand. These approaches were tested based on hardware such as single board computer Raspberry Pi, Jaetson Nano, and Intel i-7, and the validity of practical approaches was verified.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.144-150
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2020
Reinforcement learning is a technology that can present successful and creative solutions in many areas. This reinforcement learning technology was used to deploy containers from cloud servers to fog servers to help them learn the maximization of rewards due to reduced traffic. Leveraging reinforcement learning is aimed at predicting traffic in the network and optimizing traffic-based fog computing network environment for cloud, fog and clients. The reinforcement learning system collects network traffic data from the fog server and IoT. Reinforcement learning neural networks, which use collected traffic data as input values, can consist of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks in network environments that support fog computing, to learn time series data and to predict optimized traffic. Description of the input and output values of the traffic-based reinforcement learning LSTM neural network, the composition of the node, the activation function and error function of the hidden layer, the overfitting method, and the optimization algorithm.
Purpose The purpose of this study is to investigate the effects of learning expectation and perceived knowledge sharing on user satisfaction and IS continuance in the Korean Army which is currently using the Regiments' Information System to help their Integrated Administration Management. Based on both the Information System(IS) Continuance Model and IS Success Model, this study also examine the role of system quality on user satisfaction. We develop a research model(structural equation model) and its hypotheses that learning expectation, perceived knowledge sharing, and system quality increase users' satisfaction, which leads to IS continuance. The effect of learning expectation on perceived knowledge sharing is also hypothesized. Design/methodology/approach Online Survey using e-mails was administered to test our research model and associated hypotheses. Among the 360 e-mail letters including our survey questionnaire, 285 responses were collected via e-mails. Meaningful 225 cases were analyzed for our study. SPSS Statistics 24.0 and SmartPLS 3.0 were used to analyze both measuremant test and hyotheses test by using the data set. Findings Survey results show that learning expectation(confirmation variable), learning expectation, perceived knowledge sharing(a perceived usefulness variable), and system quality(a system characteristic) each increases user satisfaction, which leads to IS continuance, under the control of the effect of habit to use information systems. Learning expectation also has a positive influence on perceived knowledge sharing. Theoretical and practical implications are presented.
The study examined whether the relation between mathematics self-efficacy and mathematics achievement was partially mediated by the learning strategies, using latent growth model analyses. It was also examined the auto-regressive, cross-lagged (ARCL) panel model for testing the stability and change in the relation of mathematics self-efficacy and learning strategy over time. The study analyzed the first-year to the third-year data of the Korean Educational Longitudinal Survey (KELS). The result of ARCL panel model analysis showed that earlier mathematics self-efficacy could predict later learning strategy use. There were linear trends in mathematics self-efficacy, learning strategy, and mathematics achievement. Specifically, mathematics achievement was increased over the three time points, whereas mathematics self-efficacy and learning strategies were significantly decreased. In the analyses of latent growth models, the mediating effects of learning strategies were overall supported. That is, both of initial status and change rate of rehearsal strategy partially mediated the relation of mathematics self-efficacy and mathematics achievement. However, in elaboration and meta-cognitive strategies, only the initial status of each variable showed the indirect relationship.
Although a wide range of theoretical researches have emphasized on the importance of knowledge management in cooperative R&D network, the empirical researches to synthetically examine the role of organizational learning and open innovation which influence on the performance of technological innovation are not enough to meet academic and practical demands. This study is to investigate the effect of open innovation and organizational learning in venture business on technological competitive advantage and establish the mediating role of organizational learning. For the purpose, the questionnaires, made based on the reviewing previous researches, were collected from 274 Korean venture businesses whose managerial focus is on developing technological innovation. As a result of analysis, the relational dimensions of open innovation - network, intensity and trust shared by a firm with external R&D partners - as well as the internal organizational learning system and competence have positive influence on building technological competitive advantage whose sub-variables are technological excellence, market growth potential and business feasibility. In addition, it is identified that organizational learning has the mediating and moderating effect in the relationship between open innovation and technological competitive advantage. These results imply that open innovation complements and expend the range of limited resources and the scope of innovation in technology-intensive small and medium-sized enterprises. Besides, organizational learning activity reinforces the use of knowledge and resources, obtained from external R&D partners. On the basis of these results, detailed issues and discussion were made in the conclusion.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.2
no.1
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pp.41-47
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2009
This study examined the difference for the ability of self-directed learning and information literacy(the ability to use information) between small group-cooperative instruction of ICT practical environment and explanatory instruction using ICT of general classroom in middle school science education. The 138 students(7th grade) participated in this study were classified in two group, experimental group(68) and controlled group(70). Experimental small group consisted of 5-6 students who had different levels and the ability of each the group was equal. The teaching of experimental group was made in the science lab which was equipped with computers to connect super high-speed Internet. The teaching of control group was made in general classroom. Under these two environment, this study was executed during 10 weeks. As the result, Small group-cooperative learning using ICT was more effective in diminishing the gap of information literacy in middle school students. And in the ability of self-directed learning, the small group learning using ICT was also more effective than general classroom instruction.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.5
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pp.576-581
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2003
Speech signal has the features of speakers. In this paper, we propose the speaker identification system which use the incremental learning based on neural network. Recorded speech signal through the Mic is passed the end detection and is divided voiced signal and unvoiced signal. The extracted 12 order cpestrum are used the input data for neural network. Incremental learning is the learning algorithm that the learned weights are remembered and only the new weights, that is created as adding new speaker, are trained. The architecture of neural network is extended with the number of speakers. So, this system can learn without the restricted number of speakers.
This study examines the use of hedges in cross-cultural communication between EFL learners in an e-learning environment. The study analyzes the use of hedges in a corpus of an interactive web with a bulletin board system through which college students of English at Japanese and Korean universities interacted with each other discussing the topics of local and global issues. It compares the use of hedges in the students' corpus to that of a native English speakers' corpus. The result shows that EFL learners tend to use relatively smaller number of hedges than the native speakers in terms of the frequencies of the total tokens. It further reveals that the learners' overuse of a single versatile high-frequency hedging item, I think, results in relative underuse of other hedging devices. This indicates that due to their small repertoire of hedges, EFL learners' overuse of a limited number of hedging items may cause their speech or writing to become less competent. Based on the result and interviews with the learners, the study also argues that hedging should be understood in its social contexts and should not be understood just as a lack of conviction or a mark of low proficiency. Suggestions were made for using computer corpora in understanding EFL learners' language difficulties and helping them develop communicative and pragmatic competence.
The aim of this study was to identify the differences in cellular phone dependency and its use levels of usage purposes according to children's gender, and also to analyze the differences in individual and interpersonal relations development due to cellular phone dependency in children based on gender. Using the first year data of the Korean Child and Youth Panel Survey(KCYPS) 2010, this study analyzed 1,604 fourth graders who have their own cellular phones. For statistical analysis, descriptive statistics were calculated and mean difference analyses were conducted. The results showed that there was no difference between boys and girls in cellular phone dependency. The girls' total phone use level was higher than that of boys and meaningful gender differences in the phone use levels were found in the five phone usage purposes. In both boys and girls, the higher phone dependency groups demonstrated higher levels of phone use in more than eight usage purposes, lower self-resilience and self-regulating learning ability, and less positive peer and teacher relations. These findings show the importance of being concerned about and educating children in the fourth grade about the proper uses of cellular phones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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