Making good predictions about the outcome of one's actions would seem to be essential in the context of social interaction and decision-making. This paper proposes a computational model for learning articulated motion patterns for action recognition, which mimics biological-inspired visual perception processing of human brain. Developed model of cortical architecture for the unsupervised learning of motion sequence, builds upon neurophysiological knowledge about the cortical sites such as IT, MT, STS and specific neuronal representation which contribute to articulated motion perception. Experiments show how the model automatically selects significant motion patterns as well as meaningful static snapshot categories from continuous video input. Such key poses correspond to articulated postures which are utilized in probing the trained network to impose implied motion perception from static views. We also present how sequence selective representations are learned in STS by fusing snapshot and motion input and how learned feedback connections enable making predictions about future input sequence. Network simulations demonstrate the computational capacity of the proposed model for motion recognition.
This study was designed to analyze the types of concepts about earth science related to seasonal changes, so as to develop a generative learning model focused on dissolving cognitive conflicts between the aforementioned concepts through debates and using said debates to find out how effectively the model works. There are 100 types of earth science concepts concering seasonal changes, 66 of which are unscientific in nature, including misconceptions. Through a second field trial and a research and development (R&D) process, a test on these concepts was developed, consisting of 14 items. For the experimental group, a four-phase generative learning strategy that reflects the types of earth science concepts and cognitive conflicts between such concepts was developed through pre-analysis and discussion, respectively. On the other hand, a traditional teaching and teaming strategy was used for the control group. A meaningful statistic gap found between the two groups through a covariance analysis, the significance level of which was 0.05. This result may be interpreted to mean that the generative teaming strategy is a possible alternative for correcting misconceptions about scientific concepts of seasonal changes.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.6
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pp.143-153
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2019
In order to save lives by recognizing the deteriorating changes of the patients, patient's assessment and reporting should be foundation, but this task is mainly delegated to nursing students or inexperienced nurses. A whisper game is a game in which the first person whisper selects a word, phrase or sentence and delivers it to the team member and finally confirms how many original message have changed during the transmit process. The purpose of this study was to develop a whisper game program to transmit the information of the children included in the DVD using in the pediatric advanced life support process. After four times of games, the experiences of 31 nursing students in the fourth grade were explored by analyzing the reflective journal. The results of the study showed three themes: learning motivation, metacognitive ability, and situated contextual learning. Repeated practice through a whisper game is expected to be widely used because it has been identified as a fresh and interesting learning method that enables nursing students to metacognize the process of assessing patients and conveying information in the contextual situation.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.20
no.6
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pp.655-672
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2016
The purpose of this study was to investigate the effects of prior-knowledge level and supportive information types in web-based learning using 4C/ID model(Four-Components Instructional Design model) on cognitive load and schema acquisition. To achieve the purpose, this study applied a web based learning. 166 university students participated in web-based learning for 4 weeks. After web-based learning, they checked self report for cognitive load and made concept map for schema acquisition and the datum from them were used for 2 ways ANOVA. According to the findings, groups in prior-knowledge level invested significantly differences on cognitive load and a question group in case of supportive information types didn't invested significant differences on cognitive load with statement group. Second, groups in prior-knowledge level invested significantly differences on schema acquisition and a question group in case of supportive information types invested significantly higher schema acquisition than a statement group. Furthermore, it happened interaction effect between supportive information types and prior-knowledge level on schema acquisition. This research has several implications with regard to suggesting the guidelines and conditions for the authentic task of the novice.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.162-177
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2020
The perception of traffic environment based on various sensors in autonomous driving system has a direct relationship with driving safety. Recently, as the perception model based on deep neural network is used due to the development of machine learning/in-depth neural network technology, a the perception model training and high quality of a training dataset are required. However, there are several realistic difficulties to collect data on all situations that may occur in self-driving. The performance of the perception model may be deteriorated due to the difference between the overseas and domestic traffic environments, and data on bad weather where the sensors can not operate normally can not guarantee the qualitative part. Therefore, it is necessary to build a virtual road environment in the simulator rather than the actual road to collect the traning data. In this paper, a training dataset collection process is suggested by diversifying the weather, illumination, sensor position, type and counts of vehicles in the simulator environment that simulates the domestic road situation according to the domestic situation. In order to achieve better performance, the authors changed the domain of image to be closer to due diligence and diversified. And the performance evaluation was conducted on the test data collected in the actual road environment, and the performance was similar to that of the model learned only by the actual environmental data.
Nowadays, organizations have adopted Smart Work to efficiently manage tasks, such as electronic document approval, customer management, and site inspection, without spatial-temporal constraints. Smartphones, which are commonly used in Smart Work, enable individuals to perform their jobs anytime and anywhere, thus blurring the boundary between work and non-work. To solve the problem of blurred work/non-work boundaries, a construct of self-control and affective factors needs to be considered because business style is changed from command to autonomy in the Smart Work context. Moreover, employees can convey their emotions easily over smartphones. Recent marketing studies have analyzed consumers' behavior based on the combination of cognitive, affective, and behavioral components, and researchers of information systems are also interested in these factors. However, previous research has some limitations, such as not classifying factors into cognitive, affective, and behavioral as well as not covering all three factors. Therefore, we explore the roles of cognitive, affective, and behavioral components in emotional exhaustion and education performance, and conduct a survey on undergraduate and graduate students, who are the major users of smartphones. Findings show that when individuals improve their cognitive capability (self-control) and usage experience (smartphone communication and internet usage), they can decrease emotional exhaustion and increase education performance. In the role of affective capability, increasing education performance is partially accepted. These results imply that organizations should not focus on controlling the usage of smartphones but on promoting appropriate smartphone usage.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.12
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pp.3158-3164
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1998
본 논문에서 구축한 시스템은 서버에 설치된 통계패키지인 Xlisp-Stat을 이용하여 인터넷 상에서 통계분석과 통계 학습을 겸한 통계학습시스템이다. 이 시스템은 CGI 프로그램에 의하여 Xlisp-Stat과 웹 서버와의 인터페이스 모듈이 구현되었으며, 특히 통계분석 결과가 그래프인 경우에 브라우저에 출력이 가능한 GIF 이미지로 변환하여 실시간으로 학습자에게 전송하도록 설계하였다. 또한 학습 페이지는 기술통계를 중심으로 학습 내용을 구성하였으며, 학습 효과를 높이기 위하여 인지적지연 시간을 최소화하도록 설계하였다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.133-137
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2000
구문태그가 부착되지 않은 코퍼스를 사용하여 문법규칙의 확률을 훈련하는 비통제 학습(unsupervised learning) 방법의 대표적인 것이 CNF(Chomsky Normal Form)의 CFG(Context Free Grammar)를 입력으로 하는 inside-outside 알고리즘이다. 본 연구에서는 의존문법을 CNF로 변환하는 기법에 대해 논하고 의존문법을 위해 변형된 inside-outside 알고리즘을 논한다. 또한 이 알고리즘을 사용하여 실제 훈련한 결과를 보이고, 의존규칙과 구문구조 확률을 같이 사용하는 hybrid방식 구문분석기에 적용한 결과를 보인다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.2
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pp.175-187
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2010
This study aims to analyze the causal relationship among teaching, cognitive, social presence and the learning outcome. It also provides the base data on the development of cyber education and its management strategies. During the first semester of 2009, 802 students at W cyber university completed surveys about their learning experience in teaching presence, cognitive presence, social presence, and learning outcome. The results indicated that there was a meaningful effect of teaching presence and cognitive presence on satisfaction, and that of cognitive presence on academic achievement. Based on these results, this study suggests instructional design methods and management strategies to improve the quality of learning in cyber universities.
The purposes of this study is to identify the misconceptions on atmospheric pressure and to investigate the effect of conceptual change of the cognitive conflict teaching models. The subjects are 184 students in girls' high school and divided into the controlled and test group. Before instruction on atmospheric pressure concept, their concept types were identified and their conceptual changes were compared after instruction by the traditional and the cognitive conflict teaching models. The results of this study are as follows; 1 ) The students' understanding level on the atmospheric pressure was low before instruction and they had some misconceptions. But the concept levels related to their everyday life experieces and memorized concept were high. 2) The cognitive conflict teaching model were more effective than the traditional teaching model in the formation of atmospheric pressure concept. 3) Though there were some differences among the test items, the cognitive conflict teaching model was identified to be more effective than the traditional teaching model in terms of the durability of atmospheric pressure concept.
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