International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.10
no.1
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pp.47-70
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2020
This article examines the utilization of e-resources Modibbo Adama University of Technology, (MAUTech) Yola under the auspices of the central library, the Ibrahim Babangida Library. Academics and students are primary users of information resources of any library, hence, their responses towards the utilization of e-resources in the institution have been critically considered in this study. A Mixed method research Design was adopted for the study. A case study approach was employed. The Technology Acceptance Model (TAM) and Diffusion of Innovation (DoI) theories were used to develop the conceptual framework of this paper. Questionnaires were used as data gathering tools. Academics and students acted as participants. Major findings are lack of sufficient Internet access for academics and students and lack of training and awareness campaigns. Conclusion has shown that e-resources did not impact research and teaching of academics in MAUTech, Yola.
Rapid advances in information and communications technology are new challenges and also opportunities for the police. For the purpose of identifying its implications, this study reviews utilization cases of information and communications technology in the field of public security in South Korea and other countries. As theoretical basis for utilization of information and communications technology, this study introduces intelligence-led policing, predictive policing and evidence-based policing. Also, utilization of big-data based crime analysis and crime prediction technology, as well as advancement of information and communications system and command and control technology of the police, are discussed. Based on the identified implications in this study, the following proposals are made. They are (1) procuring basic data, (2) creating an integrated database, (3) increasing utilization of policy decision-makers, (4) exchange and cooperation between related institutions, (5) training professional analyzers, (6) establishing legal basis and practical guidelines for an integrated database.
This study examines the purpose and goals of ICT education, compares them with current software and artificial intelligence-oriented information curriculum, analyzes foreign SW curriculum, extracts learning topics and elements, and analyzes whether the current information curriculum is presented effectively. As a result of the analysis, the number of information-related courses in Korea is currently lower than in other countries, which has reduced the number of basic computer applications and underlying software applications such as presentations and spreadsheets covered in ICT training in the past. In addition, compared to Korea's curriculum where information education begins in the fifth grade of elementary school, other countries are introducing information education from the first grade to the third grade of elementary school. Therefore, active discussions on the expansion of the number of information education, the timing of introduction of information education, and the utilization of basic computers are needed.
As the importance of ICT use in education grows, this study analyzes the differences and characteristics of perceptions of educational fields and industries on the use of Edutech, and proposes policy suggestions for revitalizing Edutech by deriving requirements. Accordingly, a survey was conducted on 201 teachers and 100 companies, and IPA analysis, Borich's needs, basic statistics, and t-test were conducted to find out the necessity and utilization of Edutech. As a result, they were highly aware of the need for the use of Edutech, and perceived that the support or accessibility for Edutech was insufficient. Accordingly, direct exchange between on-site teachers and companies from the product development stage to utilization and follow-up management, professional support for the introduction of Edutech, simplification of the purchase process and deregulation, customized support and training programs according to the characteristics of teachers are required. In the future, it is necessary to consider the changes in education that will occur after COVID-19 and establish appropriate product development and spread strategies.
The military is facing a continuous decrease in personnel, and in order to cope with potential accidents and challenges in operations, efforts are being made to reduce the direct involvement of personnel by utilizing the latest technologies. Recently, the use of various sensors related to Manned-Unmanned Teaming and artificial intelligence technologies has gained attention, emphasizing the need for flexible utilization methods. In this paper, we propose four dataset construction methods that can be used for effective training of robots that can be deployed in military operations, utilizing not only RGB image data but also data acquired from IR image sensors. Since there is no publicly available dataset that combines RGB and IR image data, we directly acquired the dataset within buildings. The input values were constructed by combining RGB and IR image sensor data, taking into account the field of view, resolution, and channel values of both sensors. We compared the proposed method with conventional RGB image data classification training using the same learning model. By employing the proposed image data fusion method, we observed improved stability in training loss and approximately 3% higher accuracy.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.9
no.4
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pp.47-68
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2019
The study investigates the utilization of open access repositories for visibility of academic publications by lecturers in South-East, Nigeria. The specific objectives were to investigate the types of academic publications available, platforms used in self-archiving, level of satisfaction derived by lecturers with the contribution of open access repositories, challenges and strategies. It adopted descriptive survey design. Proportionate stratified sampling technique was used to draw a sample size of 418 from the total population of 4,187 lecturers. Questionnaire and observation check list were used for data collection. Frequency count, percentage, and mean score were used to analyze the data. The study revealed that there are enough academic publications available such as books, journals, projects, and thesis with the exception of handouts. It also revealed that Google Scholar, Research Gate and Open Access Journal were the main platforms lecturers use in self-archiving; while other platforms like Institutional Repositories, among others were minimally employed. Lecturers are less satisfied with the contribution of open access repositories. All the suggested challenges such as inadequate power supply, poor network, lack of awareness and inadequate research grants were all accepted. Similarly, all the suggested strategies for improving them were accepted. Recommendations were made based on the findings such as more awareness creation on importance of open access repositories; re-training of lecturers and provision of adequate ICT infrastructures that will improve the utilization of open access repositories by lecturers which could enhance the global visibility of academic publications from the Nigerian Universities.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.7
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pp.141-152
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2017
As the importance of technology increases, so too does its use in various areas. In education, technology is often used. However, due to teachers' lack of knowledge about technology, they often remain at the level of simple utilization, without applying it to learning. Thus, there is a growing need for Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK), which enables teachers to have knowledge about technology and use it appropriately given the content. Although TPACK studies are underway in many subjects, they suffer from the limited functionality of the included technology. To solve this problem, in this study, the range of technology in TPACK was extended to programming, and a TPACK-P model was developed to teach this expanded TPACK to pre-service teachers. To verify the effectiveness of this model, the TPACK-P training program developed during the 15th classes was applied to 19 pre-service teachers. We used Park and Kang (2014) as a tool to measure these teachers' TPACK before and after treatment to observe any changes. The results showed that the TPACK-P education program showed statistically significant improvement in all areas except Pedagogical Content Knowledge(PCK). Compared with the ICT-based TPACK training program, which was administered to a control group, the TPACK-P training program proved to be more effective in the development of Technological Pedagogical Knowledge(TPK) and TPACK among pre-service teachers.
Recently, de-identification of personal information, which has been a long-cherished desire of the data-based industry, was revised and specified in August 2020. It became the foundation for activating data called crude oil[2] in the fourth industrial era in the industrial field. However, some people are concerned about the infringement of the basic rights of the data subject[3]. Accordingly, a development study was conducted on the Batch De-Identification Tool, a personal information de-identification automation tool. In this study, first, we developed an image labeling tool to label human faces (eyes, nose, mouth) and car license plates of various resolutions to build data for training. Second, an object recognition model was trained to run the object recognition module to perform de-identification of personal information. The automated personal information de-identification tool developed as a result of this research shows the possibility of proactively eliminating privacy violations through online services. These results suggest possibilities for data-based industries to maximize the value of data while balancing privacy and utilization.
This study evaluates the AI digital competencies of teachers and presents a step-by-step framework for teacher's AI digital competencies that can be utilized in training. To do this, AI digital competencies were analyzed from the perspective of utilization and disposition, linked with the Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) perspective. Then, as a precedent for step-by-step teacher AI digital competencies, the 3-step competency of the British Education and Training Foundation and the UNESCO ICT Teacher Competency Framework were presented. In this study, teacher's AI digital competencies were divided into three stages: entry, adaptation, and leadership, considering precedent research and domestic conditions. The initial entry stage passed the validity test in the second round of the Delphi survey, and the other two stages passed in the first round. The final entry stage is described as a stage where teachers understand AI digital but have difficulty implementing it, the adaptation stage is a level applied to standard curricula, and the leadership stage is a level where AI digital is applied in advanced courses and teachers serve as models for others. Through the overall AI digital competencies presented in this study, detailed competency development is possible, and it can be used as a reference material for developing evaluation items.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1720-1728
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2022
The industrial 4.0 era has been opened with the development of artificial intelligence technology, and the realization of smart farms incorporating ICT technology is receiving great attention in the livestock industry. Among them, the quality management technology of livestock products and livestock operations incorporating computer vision-based artificial intelligence technology represent key technologies. However, the insufficient number of livestock image data for artificial intelligence model training and the severely unbalanced ratio of labels for recognizing a specific defective state are major obstacles to the related research and technology development. To overcome these problems, in this study, combining oversampling and adversarial case generation techniques is proposed as a method necessary to effectively utilizing small data labels for successful defect detection. In addition, experiments comparing performance and time cost of the applicable techniques were conducted. Through experiments, we confirm the validity of the proposed methods and draw utilization strategies from the study results.
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