The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.15
no.5
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pp.11-22
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2012
This study aimed to analyze applying TAM model the process that flow factors such as 'harmony of challenge and technology' exert effects on learners' attitudes of keeping learning in STEAM class employing robots. For the study, the 'Energy and Tools' chapter of the science textbook for the 6th grade's second semester was re-arranged, and applied for 189 students, and among them, only the 174 usable data were used for the analysis. As a result of analysis, students' learning immersion factor(factor of harmony of challenge and technology) had deeper effects on the factor of ease of learning than usefulness of learning and this in turn, had an effect on their intention to keep learning ultimately through the factor of value of learning as the study found. As a result of research, it was found that for indications identified, in order to use robots in STEAM class, for the students' intention to keep learning, it's essential for learners to have proper and active attitudes towards learning and basic knowledge of robots, and aspects of values should be considered that based on this, robot can assist in learning and affect results of learning in STEAM class. On the other hand, the factors of ease of learning and the combination of the challenge and technology do not gives direct (+) effect on the intention to continue learning and the value for learning, respectively. However, each of the two factor has indirect influence on each of the dependent variable within the significant range, which is the reason the author includes the result of the analysis.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.73-80
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2020
The OECD surveys the questionnaire on the background of ICT every three years since 2003. In this study, we compare and analyze the changes in ICT accessibility and ICT usability of Korean students in 2015 and 2018 using the ICT background data of OECD PISA. ICT accessibility refers to the degree of access to ICT equipment at school or at home. There are 10 items of accessibility surveys at schools used by PISA, and 11 items at home. ICT usability refers to how much ICT equipment is used at or outside of school for learning or non-learning purposes. There are ten items for surveying usability at school, and twenty-four items for surveying usability outside of school. In the analysis of this study, the arithmetic mean of the items is used. As a result, Korean students' accessibility at school improved from 25.48% in 2015 to 40.40% in 2018, and from the lowest group in 2015 to below-average group in 2018. In terms of students' usability at school, we analyzed the percentage of students who use the ICT equipment 'almost every day' and the students who use it 'everyday'. Both 2015 and 2018 are among the lowest. Accessibility at home is higher in 2018 than in 2015, and belongs to the average group of OECD countries in 2018. ICT Usability for learning purposes outside of school is the lowest group in both 2015 and 2018. ICT Usability outside of school for non-learning purposes is in the average group of OECD countries. As a result of this study, we can see that Korea's digital literacy education is weak compared to other OECD countries. Prior to education about the Fourth Industrial Revolution, investment in digital literacy education is needed.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.3
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pp.449-459
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2010
Using a geometric computer program achieve learning effects as handling various function and has advantage to overcome the environment of classroom through providing an inquiring surroundings in the figure learning at an elementary school. There are many software for drawing the geometric. But currently most is focus on how to use the softwares without contents. So, It is necessary to develope a geometric software adapted cognitive development of primary schoolchildren. This study is aim to analyze elementary mathematic curriculum based on Van Heiles theory, to develope the software(Geometry for Kids : GeoKids) considering cognitive level of the primary schoolchildren. This software is developed to substitute a ruler and a compass considering cognitive level of the primary schoolchildren. Using mouse, GeoKids software help a child to draw easily lines and circles and this software notice another lines and circle automatically for a more accurate drawing figures. Children can use practically this software in connection with subjects of elementary mathematic curriculum.
Although computer technology has a great potential for improving mathematics learning practice, it rarely used in mathematics classroom. The purpose of this study is to suggest the future direction for research in mathematics computer technology. First, there has to be a research on mathematics curriculum that take computer technology into account. Second, research on teaching sequence for certain content area is needed. Because computer technology would change the order of teaching sequence. Third, how students would learn with computer technology? how do they acquire knowledge and make sense of it? Fourth, how could we assess the learning with computer technology? Most of all, because teachers play a key role to succeed in educational reform, they have to be familiar with computer technology and software to introduce it into mathematics learning and to use it properly.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.1039-1042
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1995
In real time application such as motion control, it is hard to find the application of non-causal filtering due to its need for future position data, even though it shows wide usage in off-line digital signal processing. Recently, some of motion control areas such as learning and repetitive control use non-causal filtering technique in their application. these kinds of zero-lag non-causal filter application are very usful not only to reduce the machine vibration, but also to increase control accuracy with comparatively less work. In this paper, genuine method to implement zero-lag non-causal filter in a CNC is introduced. Also the variation of this implementation for the learning operation is suggested to give the NC better control performance for a specific job. By adopting the new NC architecture call Soft-NC, all these implementions are made possible here, and especially large memory requirement which hinders their usage for many years is no longer barrier in their real world application.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.23
no.3
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pp.1-12
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2016
Visual representations for concepts in business management are quite challenging, especially those abstract concepts in Accountancy discipline. For example, there might not be a consensus on what to use to represent such abstraction as an asset, liability, or owner equity. This is because asset can be property, estate, resources, equipment, or any tangible or non-tangible valuables. Cognitive science concepts and behavior engagement have been used to develop visual representations for financial data. The concepts include spatial processing, big picture thinking, and metaphor. Review of past studies together with a brief research plan to test the usability for learning of four new augmented reality 0visuals are provided in the present paper.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.23
no.1
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pp.33-43
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2016
Along with the spread of digital music and recent growth in the digital music industry, the demands for music recommender are increasing. These days, listeners have increasingly preferred to digital real-time streamlining and downloading to listen to music because it is convenient and affordable for the listeners to do that. We use Bayesian learning through weight of listener's prefered music site such as Melon, Billboard, Bugs Music, Soribada, and Gini. We reflect most popular current songs across all genres and styles for music recommender system using user profile. It is necessary for us to make the task of preprocessing of clustering the preference with weight of listener's preferred music site with popular music charts. We evaluated the proposed system on the data set of music sites to measure its performance. We reported some of the experimental result, which is better performance than the previous system.
The purpose of this article is to examine types and construction method of multimedia materials for the Korean language education, finally in order to construct digital library on Nuri-Sejonghakdang. Firstly, this article reviews some major concepts such as teaching material, multimedia, learning object, meta-data, reusability, etc. Secondly, various multimedia materials are divided into three types(namely, example material, explanation material, training and evaluating material) according to their characteristics as a learning objects. And then, this article tries to propose the classification-search system and meta-data elements for effective search and use of multimedia materials. Finally, this article is concluded by presenting the long-term plan of digital library construction on Nuri-Sejonghakdang and some follow-up task of this study.
Basically, machine learning models use input data to produce results. Sometimes, the input data is too complicated for the models to learn useful patterns. Therefore, feature engineering is a crucial data preprocessing step for constructing a proper feature set to improve the performance of such models. One of the most efficient methods for automating feature engineering is the autoencoder, which transforms the data from its original space into a latent space. However certain factors, including the datasets, the machine learning models, and the number of dimensions of the latent space (denoted by k), should be carefully considered when using the autoencoder. In this study, we design a framework to compare two data preprocessing approaches: with and without autoencoder and to observe the impact of these factors on autoencoder. We then conduct experiments using autoencoders with classifiers on popular datasets. The empirical results provide a perspective regarding the best suited autoencoder for these factors.
Ghost imaging (GI) technology is developing rapidly, but there are inevitably some limitations such as the influence of atmospheric turbulence. In this paper, we study a ghost imaging system in atmospheric turbulence and use a gamma-gamma (GG) model to simulate the medium to strong range of turbulence distribution. With a compressed sensing (CS) algorithm and generative adversarial network (GAN), the image can be restored well. We analyze the performance of correlation imaging, the influence of atmospheric turbulence and the restoration algorithm's effects. The restored image's peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index map (SSIM) increased to 21.9 dB and 0.67 dB, respectively. This proves that deep learning (DL) methods can restore a distorted image well, and it has specific significance for computational imaging in noisy and fuzzy environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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