Fuzzy neural network is an integrated model of artificial neural network and fuzzy system and it has been successfully applied in control and forecasting area. Recently ANFIS(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) has been noticed widely among various fuzzy neural network models because of its outstanding accuracy of control and forecasting area. We design a new classification model based on ANFIS and evaluate it in terms of classification accuracy. We identified ANFIS-based classification model has higher classification accuracy compared to existing classification model, C5.0 decision tree model by comparing their experimental results.
One of the most intensively conducted research areas in business application study is a bankruptcy prediction model, a representative classification problem related to loan lending, investment decision making, and profitability to financial institutions. Many research demonstrated outstanding performance for bankruptcy prediction models using artificial intelligence techniques. However, since most machine learning algorithms are "black-box," AI has been identified as a prominent research topic for providing users with an explanation. Although there are many different approaches for explanations, this study focuses on explaining a bankruptcy prediction model using a counterfactual example. Users can obtain desired output from the model by using a counterfactual-based explanation, which provides an alternative case. This study introduces a counterfactual generation technique based on a genetic algorithm (GA) that leverages both domain knowledge (i.e., causal feasibility) and feature importance from a black-box model along with other critical counterfactual variables, including proximity, distribution, and sparsity. The proposed method was evaluated quantitatively and qualitatively to measure the quality and the validity.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.2
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pp.153-165
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2022
The COVID-19 Pandemic incident forced all educational and learning activities to move online, so it is no longer an option to use information and communication technology for education and learning. Venture capital has made the largest investment ever in Edu-tech startups. This study investigates the factors influencing the intention to use digital technology in education, taking into account the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) along with digital literacy, which has become an essential ability in the digital age. As a result of the structural equation model analysis, we find that performance expectation, effort expectation, and social influence have a positive effect on the intention to use digital technology in education. Moreover, digital literacy has a positive effect on performance expectation, effort expectation, and social impact, but the direct effect on the intention to use digital technology on learning is not significant. Furthermore, to see the moderating effect of age, the results of multi-group analysis present that the differences between 10s and 60s, between 20s and 60s, between 30s and 60s on the path of social influence on the intention to use digital technology in education are significantly reduced. This study academically contributes to expanding the research on the factors affecting the intention to use digital technology in a specific situation of education by considering both digital literacy and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). In addition, it can be used as a practical guide to the factors to be considered for each age when making learning participants more actively use digital technology.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.349-349
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2021
일반적인 도시홍수모형은 수리-수문모형을 기반으로 한 홍수위 모형을 사용하고 있으나 강우사상이나 물리적 조건에 따라 모의시간의 변화가 있으며 경우에 따라서는 긴 모의시간이 소요된다. 알파고 이후 큰 관심을 갖게된 딥러닝을 이용한 데이터기반의 모의를 통해 수자원 부분에 적용하여 수위 예측을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 관측자료기반의 수위예측 연구를 수행하였다. 대상유역은 중랑천 유역으로 선정하였으며 2015년 ~ 2020년 사이의 10분단위 강우, 수위자료를 이용하였다. 지방자치단체에서 제공하는 강우, 수위자료의 경우 결측자료 또는 이상자료에 대한 보정이 미흡하여 기계학습을 통합 분석자료로 활용하는데 어려움이 있다. 이에, 결측 및 이상자료가 포함된 자료로부터 인위적으로 교란된 데이터 및 결측구간을 삭제한 데이터를 생성하여 자료의 시계열성을 제거하고, 딥러닝을 통한 수위 예측 결과를 정상 데이터를 적용한 결과와 비교하였다. 사용된 딥러닝 모형은 시계열 데이터 예측에 우수한성능을 보이는 LSTM모형과 GRU모형을 이용하였으며 RMSE, NSE를 이용하여 평가하였다. 본 연구에서는 결측자료 및 이상자료가 포함된 수문자료를 자료의 시계열성 제거를 통해 딥러닝 분석 입력자료 구성하기 위한 방안을 제시하였다.
While the 7th national education curriculum is gradually proceeding, science education tries various teaching-learning method for integration in science education. The first purpose of this study is to investigate Earth Systems Education(ESE), which is approaching method to integrate science education, especially in its focus on planet Earth. Also, the second purpose is to know what the reactions of students are obtained after 'The Global Climate Game' in ESE active learning program is applied to the field. The results of this study are as follows; ESE is to propose the integrated approaching method of searching for natures and ESE teaching-learning method is to try to overcome fixed conventional teaching-learning method focus on the text book, and practical application of ESE teaching-learning method is that we can develope the student-emphasized instructional program through the discussional cooperation-teaming models, role-play instructional models. In this study, 'The Global Climate Game' found that was suitable of understanding about relating of atmosphere, hydrosphere, lithosphere and biosphere composing Earth System. Reaction of most students for ESE was showed a positive change of aspect affective region and ESE active learning program is more efficient to improve schoolwork achivement and students positive attitude toward science subject than conventional teaching-learning method. Thus if ESE active learning program is applied for a long time, the general positive attitude of students concerning science will be increased, and then the students is expected to extend the ability of application of science in their life.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.32
no.1
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pp.267-293
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2021
This study is aimed at analyzing the achievement criteria of cross-curricular Learning themes that can be linked to curriculums, and developing and applying the career reading programs focusing on the school library. For these purposes, first, a class model was designed in connection with reading education programs through cross-curricular Learning themes of 2015 revised curriculum. Second, the career reading classes in the areas of self-understanding, career exploration and career design have been held through a career reading class model for 137 middle school students in 5 classes for one semester. Third, the data to evaluate the career reading for the analysis of the study was constructed, and the qualitative study was conducted through of anecdotal records, multilateral observation on checklists and the analysis of action research. Lastly but not least, the materials regarding the list of books focusing on the career reading storytelling and the career mentor in a type of interests were presented, and the career reading education activities at the school field were suggested.
There is an increasing discussion about new teaching and learning methods in smart education environment due to the dissemination of smart devices. In this trend, in order to understand the smart education system, this study analyzed the domestic and foreign cases in K-12 smart education based on CTLA (Creation Teaching Learning Assessment) model through access to educational contents, environments, methods, and its curriculums. The teaching and learning methods in smart education are analyzed in foreign cases, domestic cases, and teaching-learning models presenting the positive part of the currently being implemented smart education and the further research for its improvement. Accordingly this study contributes to the specific formulation and successful realization of smart education.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.17
no.4
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pp.421-432
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2013
The purpose of this study is to develop contents and an instructional model that support children's dramatic play by integrating the robot and augmented reality technology. In order to support the dramatic play, the robot shows various facial expressions and actions, serves as a narrator and a sound manager, supports the simultaneous interaction by using the camera and recognizing the markers and children's motions, records children's activities as a photo and a video that can be used for further activities. The robot also uses a projector to allow children to directly interact with the video object. On the other hand, augmented reality offers a variety of character changes and props, and allows various effects of background and foreground. Also it allows natural interaction between the contents and children through the real-type interface, and provides the opportunities for the interaction between actors and audiences. Along with these, augmented reality provides an experience-based learning environment that induces a sensory immersion by allowing children to manipulate or choose the learning situation and experience the results. In addition, the instructional model supporting dramatic play consists of 4 stages(i.e., teachers' preparation, introducing and understanding a story, action plan and play, evaluation and wrapping up). At each stage, detailed activities to decide or proceed are suggested.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.38
no.2
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pp.161-170
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2018
Various forms of visual representations enable scientific discovery and scientific reasoning when scientists conduct research. Similarly, in science education, visual representations are important as a means to promote students' understanding of science concepts and scientific thinking skills. To provide a framework that could facilitate the effective use of visual representations in science classroom and systemic science education research, a visual representation competence taxonomy (VRC-T) was developed in this study. VRC-T includes two dimensions: the type of visual representation, and the cognitive process of visual representation. The initial categories for each dimension were developed based on literature review. Then validation and revision was made by conducting teachers' workshop and survey to experts. The types of visual representations were grouped into 3 categories (descriptive, procedural, and explanative representations) and the cognitive processes were grouped into 3 categories (interpretation, integration, and construction). The sub categories of each dimension and the validation process would be explained in detail.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.17
no.3
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pp.433-443
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2011
Purpose: This study aimed at (a) developing an instructional model of creative thinking education on the problem-based learning method (C-PBL) in undergraduate nursing curriculum at one University, and (b) examining its effect on nursing students' level of creativity and outcomes from problem-based learning. Methods: The C-PBL model was implemented on 43 juniors of the experimental group with a 30 hour-nursing class during one semester. The control group, with 54 seniors, received 4 hours of problem based learning training in an adult nursing class. Pre-and post-tests were done with the Torrance Tests of Creative Thinking for creative thinking ability, the Integrated Creativity Instrument for creative motivation and attitudes, the Problem Solving Competency questionnaire, and the Self-Directed Learning Instrument. Results: The C-PBL model was developed using a caring situation scenario to solve nursing problems with 3 training steps of 'encountering a patient in a caring situation', 'exploring nursing knowledge', and 'designing creative caring beyond given knowledge'. Between the experimental group and the control group, there were significant differences in creativity (p<.010), problem-solving ability (p<.010), and self-directed ability (p<.010). Conclusion: This C-PBL method could contribute in increasing creative competency as well as problem-solving ability for nursing students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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