The purpose of this study was to investigate the factors that affect the maintenance of the effect of mentoring for beginning science teachers. Mentee teachers for this study were ten mentee teachers who took part in the collaborative mentoring from 2014 to 2018. For this study, the videos of the first and fifth classes submitted during the mentoring program, mentors and mentees' journals, the videos of the classes recorded in 2019, questionnaires about reflection on the mentoring program, and interview materials were collected and analyzed. The result of this study is as follows. First, the reflective thinking was sustained after the mentoring program, and this played a crucial role in maintaining the effects of the mentoring. The group that showed the improvement of RTOP score had reflective thinking and made reflective practice on their teaching. Most participants in the group created the classes of constructivism based on self-reflection on their classes. However, no positive changes in the classes occurred to mentee teachers who couldn't have reflective thinking. Second, reflective practices during the mentoring program exerted a strong influence on the teaching method of mentee teachers. The group of the improvement in RTOP score strived to apply student-centered model of instruction to their classes. It was showed that most mentee teachers in the group kept applying the student-centered model to their classes after the mentoring was completed. These results indicate reflective thinking and reflective practice are crucial factors to the effect of the mentoring and its maintenance.
Artificial intelligence technology is influencing across all areas as technology advances and social needs change. Therefore, Korean universities have actively developed and operated classes related to artificial intelligence, and have emphasized the importance of artificial intelligence not only in major education but also in liberal arts education. However, there is a lack of research on the development of educational methods and educational programs because artificial intelligence education in liberal arts is in its early stages. SSI is an education that can apply social and ethical problems related to science to open problems that can creatively and reasonably present solutions. SSI can be applied to make AI education more effective. In this study, an artificial intelligence liberal arts curriculum applied SSI was developed with three purposes: First, it is designed is designed so that students subject to education can access it by considering its characteristics as actors of the intelligent information society. Second, it is designed so that students can experience artificial intelligence programs themselves and deal with science technology and social relevance in depth, focusing on various examples of real life. Third, it is designed and approached so that students can participate and cooperate for the purpose of solving common problems to develop cooperative problem-solving skills.
This study was conducted to provide basic data for monitoring the trend of ecosystem change and establishing management plans for wetland protection areas by understanding the status of naturalized plants. In 21 wetland protection areas, 129 taxa, including 10 invasive alien species, were recorded. The naturalized plants appeared mostly as 71 taxa in the Chimsil wetland and were not observed in the Moojechineup and Sumeunmulbaengdui wetlands. Among the naturalized plants, 42 taxa (32.6%) originated from North America. Annual and biennial plants accounted for 68.2% (88 taxa). The frequencies of occurrence of naturalized plants growing in dry secondary grasses such as Erigeron annuus and Trifolium repens were high, and clonal plants that propagated by making stolons and struck roots accounted for 19.4% (25 taxa). The naturalized and urbanization indices showed positive correlations with location factors such as wetland, agricultural land, and used area. However, a negative correlation was found between altitude and forest. Therefore, a management plan that synthetically considers the occurrence frequency and growth characteristics of naturalized plants as well as the locational characteristics of wetland protection areas is required.
We introduce the application that automatically makes several images stored in user's device into one video by using the different climax patterns appearing for each film genre. For the classification of the genre characteristics of movies, a climax pattern model style was created by analyzing the genre of domestic movie drama, action, horror and foreign movie drama, action, and horror. The climax pattern was characterized by the change in shot size, the length of the shot, and the frequency of insert use in a specific scene part of the movie, and the result was visualized. The model visualized by genre developed as a template using Firebase DB. Images stored in the user's device were selected and matched with the climax pattern model developed as a template for each genre. Although it is a short video, it is a feature of the proposed application that it can create an emotional story video that reflects the characteristics of the genre. Recently, platform operators such as YouTube and Naver are upgrading applications that automatically generate video using a picture or video taken by the user directly with a smartphone. However, applications that have genre characteristics like movies or include video-generation technology to show stories are still insufficient. It is predicted that the proposed automatic video editing has the potential to develop into a video editing application capable of transmitting emotions.
Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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v.37
no.2
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pp.73-80
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2021
Purpose: The purpose of this study is to compare the color stability of provisional restorative materials fabricated by subtractive and additive manufacturing. Materials and Methods: PMMA specimens by subtractive manufacturing and conventional method and bis-acryl specimens by additive manufacturing were fabricated each 20. After immersing specimens in the coffee solution and the wine solution, the color was measured as CIE Lab with a colorimeter weekly for 4 weeks. Color change was calculated and data were analyzed with one-way ANOVA and the Tukey multiple comparisons test (α = 0.05). Results: PMMA provisional prosthetic materials by subtractive manufacturing showed superior color stability compared to bis-acryl provisional prosthetic materials by additive manufacturing (P < 0.05), and showed similar color stability to the PMMA provisional prosthetic materials by conventional method (P > 0.05). Conclusion: It is recommended to fabricate provisional restorations by subtractive manufacturing in areas where esthetics is important, such as anterior teeth, and consideration of the color stability will be required when making provisional prosthetic using additive manufacturing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.558-565
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2021
The Republic of Korea Navy has deployed naval fleets in the East, West, and South seas to effectively respond to threats from North Korea and its neighbors. However, it is difficult to allocate proper missions due to high uncertainties, such as the year of introduction for the ship, the number of mission days completed, arms capabilities, crew shift times, and the failure rate of the ship. For this reason, there is an increasing proportion of expenses, or mission alerts with high fatigue in the number of workers and traps. In this paper, we present a simulation model that can optimize the assignment of naval vessels' missions by using a continuous time absorbing Markov chain that is easy to model and that can analyze complex phenomena with varying event rates over time. A numerical analysis model allows us to determine the optimal mission durations and warship quantities to maintain the target operating rates, and we find that allocating optimal warships for each mission reduces unnecessary alerts and reduces crew fatigue and failures. This model is significant in that it can be expanded to various fields, not only for assignment of duties but also for calculation of appropriate requirements and for inventory analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.67-74
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2021
Ground Operations Command (GOC) has studied various methods using artificial intelligence (AI) in order to accomplish ground missions more effectively and to strongly respond to variable strategic situations with advancements in fourth industrial revolution technology. As the result of various literature reviews, PEST-7S-SWOT is considered the most appropriate methodology for promoting strategies and for task development. These procedures consist of three stages. Phase 1 is analysis of external environmental factors from applying PEST procedures. We analyzed external environmental factors to determine opportunities and risk factors. Phase 2 is the analysis of internal environmental factors from applying 7S strategies. We analyzed the current state of an organization to find strengths and weaknesses. Phase 3 is SWOT analysis. It is based on the opportunities and risk factors from Phase 1 and the strength and weakness factors from Phase 2. We derive promotional strategies and tasks through SWOT analysis. In this study, four strategies and 11 tasks were derived for GOC AI systems. Those are promotion of policies and systems, reinforcing organizations, building an AI base, increasing expertise and capabilities, and validating PEST-7S-SWOT methodologies.
Recently, because of changes in temperature and rising water temperatures due to increased pollution sources, many algae have been produced in the water system. Therefore, there has been a lot of research using satellite images for the generation and monitoring of green algae. However, in prior studies, it is difficult to consider the optical properties of the local water system by using only a single index, and by using medium and low-resolution satellite images to conduct large-scale algae detection, there is a problem of accuracy in narrow, broad rivers. Therefore, in this work, we utilize high-resolution images of Sentinel-2 satellites to perform green algae detection on a single index (NDVI, SEI, FGAI) and development index (NDVI & SEI, FGAI & SEI) that mixes single indices. In this study, POD, FAR, and PC values were utilized to evaluate the accuracy of green algae detection algorithms, and the FGAI & SEI index showed the highest accuracy with 98.29% overall accuracy PC.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.115-121
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2021
Human's landing strategies have been explained through lower extremity kinetics in various conditions. However, how lower extremity kinetics respond when the two conditions between a load and landing height are combined is not yet understood. To achieve the purpose of this study, a total of 20 men and women were subjected to drop landing according to a load(No load, 10%, 20%, 30% of the body weight) at various landing heights(0.3 m, 0.4 m, 0.5 m). As a result of the study, the main effect of a load was not statistically significant in all variables. But increasing of the landing heights showed more flexion angle which was statistically significant in knee joint. In addition, as the landing height increased, the medial-lateral, anterior-posterior, vertical force, and loading rate increased, while time to peak vertical force decreased which was statistically significant. Thus, humans can successfully perform the landing motion even if the load is changed at various heights. However, it reacted more sensitively to the change in landing height than that load condition. The landing height can be prepared for recognition and shock absorption through visual information, but the weight level is difficult for the body to perceive and explains why it is more difficult to apply it to the landing strategy mechanism for shock absorption.
Education for Sustainable Development is an imperative mean to achieve the sustainable development which is the key idea that meets the needs of both present and succeeding generations by reconciling environmental protection, social development and economic growth. This study addressed the following question. First, what is the overall structure of the ESD contents presented in the textbooks? Second, How are the sub-contents of ESD distributed in the textbooks? Lastly, How are the ESD contents connected to mathematics in the textbooks? For this purpose, the contents in the elemtentary mathematics textbooks from 1st to 6th grades were analyzed at both macro and micro levels through quantitative and qualitative research methods. As results, contents related to environmental, social, and economic dimensions were presented from the first grade. The contents were involved the mathematics content domains of Numbers and Operations, Data and Possibilities, and Patterns. However, the contents were presented intensively in middle and high grades, and environmental topics accounted for a high proportion. Among the activities related to ESD, many were focused on solving problems mathematically while some were presented to solve problems as well as to consider sustainability through the activities. Based on the results, the study aims to provide implications for the direction of mathematics education for sustainable development in elementary school.
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