• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.35 no.5
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• pp.877-884
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• 2015

Technology is an important means to enhance students' understanding about scientific concepts. In particular, newly introduced 3D printing technology has great potential to help students learn scientific concepts better. 3D printing is a process for a creating physical object with a three dimensional model. In this study, we explored two types of learners' (students vs. adults) motivation and satisfaction with 3D printing technology. With regard to motivation, student learners showed higher task value, self-efficacy for learning, and satisfaction than adult learners. The result implied that 3D printing technology is more effective to student learners than adult learners. In addition, for adult learner group, negative relationship between technology and satisfaction was found. Therefore, support for reducing the technology anxiety for adult learners is necessary. Further discussions are provided for the research and application of 3D printing technology in science classroom.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.212-216
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• 2006

MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.4
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• pp.387-392
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• 2001

This Many software projects collect grouped failure data (failures in some failure interval or in variable time interval) rather than individual failure times or failure count data during the testing or operational phase. This paper presents the neural network (NN) modeling for grouped failure data that is able to predict cumulative failures in the variable future time. The two variant models of cascade-correlation learning (CasCor) algorithm are presented. Suggested models are compared with other well-known NN models and statistical software reliability growth models (SRGMs). Experimental results show that the suggested models show better predictability.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.6
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• pp.1101-1107
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• 2017

This study explored the effect of ASR-based pronunciation instruction, using a mobile platform, on EFL learners' pronunciation development. Particularly, this quasi-experimental study focused on whether using mobile ASR, which provides voice-to-text feedback, can enhance the perception and production of target English consonants minimal pairs (V-B, R-L, and G-Z) of Korean EFL learners. Three intact classes of 117 Korean university students were assigned to three groups: a) ASR Group: ASR-based pronunciation instruction providing textual feedback by the mobile ASR; b) Conventional Group: conventional face-to-face pronunciation instruction providing individual oral feedback by the instructor; and the c) Hybrid Group: ASR-based pronunciation instruction plus conventional pronunciation instruction. The ANCOVA results showed that the adjusted mean score for pronunciation production post-test on the Hybrid instruction group (M=82.71, SD =3.3) was significantly higher than the Conventional group (M=62.6, SD =4.05) (p<.05).

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.38 no.2
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• pp.65-86
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• 2021

In the foreign language education, learners are an important part of education, however in the Korean language education, the study of learners was insufficient compared to the contents of education, teaching methods and textbooks. Therefore, it is meaningful to analyze how learner research, especially learning strategy research, has been conducted and derive areas that need research for better education. In this study, co-word analysis was conducted on the titles of academic journals and dissertations in order to analyze the learning strategy research in Korean language education. I found it is about "reading" that the most studies related to Korean language learners' learning strategies were conducted and those studies' subjects mostly were 'Chinese international students' and 'marriage-immigrants'. In addition, the results of the subgroup analysis on the research topic show four major subgroups: a group related to 'reading for academic purposes', a group related to 'request, rejection, conversation, etc.', a group related to 'writing', and a group related to 'vocabulary, listening'. This shows that the researchers' major interests in studying Korean learner's strategies are "reading" and "speaking" and their studies have been concentrated in the specific areas. Therefore, it is necessary for researchers to study various functions and subjects in Korean language learner's learning strategies.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.9
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• pp.1769-1778
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• 2018

As the value of using Big Data is increasing, various researches are being carried out utilizing big data analysis technology in the field of education as well as corporations. In this paper, we propose a method to predict learning achievement using big data cluster analysis. In the proposed method, students in Korea Children and Youth Panel Survey(KCYPS) are classified into groups with similar learning habits using the Kmeans algorithm based on the learning habits of students of the first year at middle school, and group features are extracted. Next, using the extracted features of groups, the first grade students at the middle school in the test group were classified into groups having similar learning habits using the cosine similarity, and then the neighbors were selected and the learning achievement was predicted. The method proposed in this paper has proved that the learning habits at middle school are closely related to at the university, and they make it possible to predict the learning achievement at high school and the satisfaction with university and major.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.67-72
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• 2004

않은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습 패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.47-51
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• 2003

인터넷을 통해 제공되는 맡은 양의 뉴스 정보 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것이 필요하다. 먼저, 인터넷에 접속된 뉴스서버들의 뉴스 문서를 각 그룹별로 수집한다. 수집된 뉴스 문서를 대상으로 퍼지추론을 통하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 각 뉴스그룹의 문서에서 단어들을 분석하여 입력된 단어들의 개수를 이용하여 정규화 시켜서 대표적인 비지도학습 신경망인 코호넨 신경망을 사용하여 학습시킨다. 코호넨 신경망으로 추출된 단어들의 연관성을 활용하여 뉴스그룹을 클러스터링한다. 최종적으로 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면, 학습된 신경망이 유사한 뉴스그룹들을 사용자에게 제시해준다.

• Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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• 2003.11a
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• pp.185-186
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• 2003

영재교육 프로그램 개발의 핵심적인 부분은 영재들에게 적절한 교육과정이며, 대표적인 영재교육과정모형으로 삼부심화학습모형(Enrichment Triad Model: ETM), 학교단위 심화학습모형(Schoolwide Enrichment Model： SEM), 자기주도적 학습모형 (Self-Directed Learning Model), 퍼듀 3단계 심화학습 모형(Purdue Three-Stage Enrichment Model) 등이 있다. 이들 모형에 대한 적용 연구가 일부 초등학교냐 중학교의 시범적인 속진 및 심화 프로그램 실시로 적용된 바는 있으나 정규 교육과정에서는 실시될 기회가 없었다. 국내에서도 2002년 영재교육법 시행령 적용 이후 과학영재학교가 지정되어 운영되고 있기에, 영재교육을 위한 모형을 정규 교육과정 및 교수-학습 과정에 적용하고 그 효과를 밝히는 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 삼부심화학습모형을 적용하기 위한 구체적인 교수·학습 과정안을 개발하고, 이를 과학영재학교 물리수업에 적용하여 그 과정과 학생들의 인식을 분석하고자 한다. 본 연구의 대상은 과학영재고등학교 1학년 72명이며 검사결과 지능지수, 추리력, 수리력, 지각력 면에서 매우 우수한 집단으로 나타났다. 삼부심화학습모형을 실시한 기간은, 1단계 활동을 2주간 실시하였고, 2단계 활동은 4개월간 진행하고 있으며, 3단계 활동은 겨울방학을 이용하여 실시할 계획이다. 삼부심화학습모형에 의하면 1단계는‘일반 탐색 활동을 통한 심화 학습’단계로 정규 교육과정 속에 포함되어 있지 않은 새롭고, 흥미로운 주제나 지식 영역들에 학생들이 접할 수 있도록 설계된 일반적 탐구 혹은 탐색 경험들을 제공하는 것으로 구성된다. 점수를 종속변인으로 하여 회귀분석을 한 결과 TTCT 도형과 언어 검사 모두 WAIS 소검사중의 기본지식문제가 TTCT 전체점수에 가장 높은 영향력을 미쳤다. 지능이 높은 그룹과 낮은 그룹에 대해 WAIS 11개 소검사와 TTCT 전체점수와의 상관을 구한 결과, 지능이 높은 그룹에서는 유의미한 상관을 의미는 소검사가 거의 없었던 것과는 달리, 지능이 낮은 그룹에서는 결정성지능을 대표하는 소 검사와 TTCT 도형검사 점수간의 상관이 유의미하게 나타났다. 이상의 결과를 통해 TTCT는 도형과 언어 검사 모두 유동성지능 보다는 결정성지능과 상관이 있음을 알 수 있는데, 이는 창의력 검사가 문제 해결 상황에 기존의 지식을 이용하는 능력을 측정하고 있기 때문으로 추정된다. 또한 지능이 낮은 그룹에서 높은 그룹에 비해 창의력 검사와 지능 검사 사이의 상관의 정도가 높았는데, 이는 일정 수준까지는 창의적 능력이 결정성 지능에 의해 제한을 받으나 일정 수준 이상의 결정성 지능을 갖게 되면 더 이상 결정성 지능이 창의적 능력을 제한하지 않기 때문인 것으로 해석된다.circ}C$에서 2.5~8.2mg$CO_2$/kg.hr로 일반적으로 보고되고 있는 토마토 호흡속도와 일치하는 결과를 나타내었다.다.환원당인 sucrose 함량은 계속 증가하였고 fructose, glucose, sorbitol의 함량(추황의 sorbitol을 제외)은 생장이 촉진됨에 따라 증가하다가 다시 점차적으로 감소하였다. 이러한 결과는 총당과 환원당의 측정결과와 일치한 것으로 나타났다. 결론적으로 배의 성장에 따라 산 함량은 감소하였고 당 함량은 증가하였다.luco-pyranoside, quercetin 7-O

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.23 no.4
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• pp.567-592
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• 2013

The purpose of this study is to investigate effective teaching and learning method for teaching decision-making on Socio-Scientific-Issues(SSI) in science classroom. So we carried out new teaching and learning trial for decision-making about Global Warming issues. Our new trial focused on self-directed and cooperative learning in decision-making about SSI. And our participants were science gifted or science high-achieved students in middle school. We analysed students' written decision-making of the last process in our new trial. We can find our instruction made progress in informed decision-making, structure of argumentation, reflective thinking stage, using the scientific information and understanding of the nature of science. As a result, self-directed and cooperative learning in decision-making on SSI leads students to the meaningful decision-making scientifically.