• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.201-206
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• 2000

도구추론에서 읽기범위에 따른 개인차 효과가 나타나는지를 살펴보고자 2개의 실험을 수행하였다. 실험 1에서 어휘판단과제를 사용한 결과 읽기범위가 큰 이해자는 도구추론을 온라인으로 생성하였지만, 읽기범위가 작은 이해자는 도구추론을 온라인으로 생성하지 못하는 것으로 나타났다. 그림명명과제를 사용한 실험 2 에서는 읽기 범위에 관계없이 도구추론이 온라인으로 생성되는 것으로 나타났다. 실험 1과 2의 상반된 결과를 종합해 보면, 언어이해과정에서는 발생하는 도구추론의 유형은 언어적인 도구추론과 시각적인 도구추론으로 구분할 수 있으며, 어휘판단과제는 언어적 추론에 민감한 과제인 반면, 그림명명과제는 시각적 추론에 매우 민감함 과제인 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과는 읽기범위가 작업기억의 음운루프 모듈에서의 처리효율성을 반영하는 측정치라는 점을 시사한다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.27 no.4
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• pp.791-810
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• 2017

This study explored the possibility of using visual models in teaching proportional reasoning based on the review of previous studies. Many studies on proportional reasoning emphasize that students tend to simply apply formal procedures without understanding the meaning behind them and that using visual models may be an alternative to help students develop informal strategies and proportional reasoning. Given these, we re-constructed and implemented the unit of a textbook to teach sixth graders proportional reasoning with ratio table, double number line, and double tape diagram. The results of this study showed that such visual models helped students understand the meaning of proportion, explore the properties of proportion, and solve proportional problems. However, several difficulties that students experienced in using the visual models led us to suggest cautionary notes when to teach proportional reasoning with visual models. As such, this study is expected to provide empirical information for textbook developers and teachers who teach proportional reasoning with visual models.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.359-362
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• 2020

본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.19 no.1
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• pp.81-98
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• 2009

This study analyzed the types of quantitative reasoning and the characteristics of representation in order to figure out the characteristics of quantitative reasoning of the sixth graders. Three students who used quantitative reasoning in solving problems were interviewed in depth. Results showed that the three students used two types of quantitative reasoning, that is difference reasoning and multiplicative reasoning. They used qualitatively different quantitative reasoning, which had a great impact on their problem-solving strategy. Students used symbolic, linguistic and visual representations. Particularly, they used visual representations to represent quantities and relations between quantities included in the problem situation, and to deduce a new relation between quantities. This result implies that visual representation plays a prominent role in quantitative reasoning. This paper included several implications on quantitative reasoning and quantitative approach related to early algebra education.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.25 no.2
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• pp.189-206
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• 2015

There has been a recurring call for using visual representations in textbooks to improve the teaching and learning of proportional reasoning. However, the quantity as well as quality of visual representations used in textbooks is still very limited. In this article, we analyzed visual representations presented in a Grade 6 textbook from two perspectives of proportional reasoning, multiple-batches perspective and variable-parts perspective, and discussed the potential of the double number line and the double tape diagram to help develop the idea 'things covary while something stays the same', which is critical to reason proportionally. We also classified situations that require proportional reasoning into five categories and provided ways of using the double number line and the double tape diagram for each category.

• Korean Journal of Logic
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• v.5 no.1
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• pp.1-26
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• 2001

컴퓨터라는 새로운 매체의 도입의 이점이 컴퓨터 매체의 제반 특성들을 잘 활용함으로써 학생들의 호기심을 유발하고 학생들의 학습 효과를 높일 수 있다는 데에만 국한되는 것은 아니다. 새로운 컴퓨터 매체의 도입은 논리학의 여러 중심 개념들 자체에 대한 이해의 심도를 증진시킴으로써 논리학을 새로운 영역으로 확대시켜 주기도 한다. 그 새로운 영역은 그림과 같은 비언어적 표상을 핵심적으로 포함한 추론, 즉 문자와 그림을 동시에 포함하는 이질적인 추론(heterogeneous reasoning)을 허용하는 영역이다. 논리학은, 정보가 어떻게 표상되든 상관없이, 정보 추출의 타당한 형태들에 관한 연구이다. 전통적으로 논리학자들은 정보 추출의 타당한 형태들의 매우 작은 부분(즉, 언어적 표상)에만 초점을 맞추었다. 그러나 컴퓨터 매체의 활용과 더불어 이제 논리학은 시각적 표상을 포함하여 다양한 표상들을 어떻게 사람들이 사용하는지 파악해야 한다. 이러한 과업의 성취를 위해, 구문론, 의미론, 논리적 귀결, 증명, 반례 등의 전통적 개념을 이러한 새로운 형태의 표상들을 수용할 수 있는 방식으로 확장하고 풍부하게 만들어야 한다. 그림 표상과 문자 표상을 함께 사용하는 추론 체계인 Hyperproof에 대한 연구는 이러한 확장된 논리 이론을 형성하는 데 기여한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.168-173
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• 2007

게임이나 가상환경에서 오락성과 실감성을 증진시키는 여러 가지 방법들 가운데 지능적인 Non-Player Character (NPC)들의 존재는 중요하다. 컴퓨터 그래픽과 관련 하드웨어 플랫폼 기술의 발전으로 인해 사용자들은 이제 시각적인 만족을 넘어서서, NPC들이 보다 지능적으로 행동하면서 오락적인 만족감과 동시에 보다 향상된 실감성을 제공하기를 원한다. 하지만, 유한상태기계 (Finite State Machine, FSM)를 기반으로 하는 NPC 구현의 한계와 어려움으로 인해 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키는 것은 어렵다. 본 논문에서는 FSM과 추론 엔진(Inference Engine)을 결합한 새로운 NPC 행동제어 구조를 제안한다. 또한 제안된 구조의 가능성을 시연하기 위해 실제로 동작하는 데모를 소개한다. 이러한 FSM과 추론 엔진의 하이브리드 구조는 FSM이 제공하는 NPC 반응의 실시간성을 보장하는 동시에 추론 엔진이 제공할 수 있는 보다 지능적이고 계획적인 NPC들의 행동을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.10 no.1
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• pp.91-111
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• 2007

This study investigated how high school students predict the rule, the sum of sequence for the concept of sequence, for the given patterns based on inductive approach using computers that provide dynamic functions and materials that are visual. Students for themselves were able to induce the formula without using the given formula in the textbook. Furthermore, this study examined how these technology and materials affect students' understanding of the concept of actual infinity for those who have the concept of the potential infinity which is the misconception of infinity in a infinity series. This study shows that students made a progress from the concept of potential infinity to that of actual infinity with technology and materials used I this study. Students also became interested in the use of computer and the visualized materials, further there was a change in their attitude toward mathematics.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.25 no.1
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• pp.21-58
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• 2015

The aim of this study is to look into the didactical background for teaching proportional reasoning in elementary school mathematics and offer suggestions to improve teaching proportional reasoning in the future. In order to attain these purposes, this study extracted and examined key ideas with respect to the didactical background on teaching proportional reasoning through a theoretical consideration regarding various studies on proportional reasoning. Based on such examination, this study compared and analyzed textbooks used in the United States, the United Kingdom, and South Korea. In the light of such theoretical consideration and analytical results, this study provided suggestions for improving teaching proportional reasoning in elementary schools in Korea as follows: giving much weight on proportional reasoning, emphasizing multiplicative comparison and discerning between additive comparison and multiplicative comparison, underlining the ratio concept as an equivalent relation, balancing between comparisons tasks and missing value tasks inclusive of quantitative and qualitative, algebraic and geometrical aspects, emphasizing informal strategies of students before teaching cross-product method, and utilizing informal and pre-formal models actively.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.12
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• pp.485-496
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• 2018

So far, the deep learning, a field of artificial intelligence, has achieved remarkable results in solving problems from unstructured data. However, it is difficult to comprehensively judge situations like humans, and did not reach the level of intelligence that deduced their relations and predicted the next situation. Recently, deep neural networks show that artificial intelligence can possess powerful relational reasoning that is core intellectual ability of human being. In this paper, to analyze and observe the performance of Relation Networks (RN) among the neural networks for relational reasoning, two types of RN-based deep neural network models were constructed and compared with the baseline model. One is a visual question answering RN model using Sort-of-CLEVR and the other is a text-based question answering RN model using bAbI task. In order to maximize the performance of the RN-based model, various performance improvement experiments such as hyper parameters tuning have been proposed and performed. The effectiveness of the proposed performance improvement methods has been verified by applying to the visual QA RN model and the text-based QA RN model, and the new domain model using the dialogue-based LL dataset. As a result of the various experiments, it is found that the initial learning rate is a key factor in determining the performance of the model in both types of RN models. We have observed that the optimal initial learning rate setting found by the proposed random search method can improve the performance of the model up to 99.8%.