• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.39 no.1
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• pp.1-12
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• 2019

This study aims to explore students' epistemic practices and considerations, which are explained as underlying epistemic thoughts that guide their epistemic practices, during argumentation in science classrooms. We also investigated how collaborative reflection facilitated the development of such epistemic considerations. Two seventh-grade classes participated in this study by engaging in argumentation activities and collaborative reflection after classes. A group with students' change in epistemic aspects and the influence of collaborative reflection clearly revealed from their practices was chosen as a focus group. We recorded their class discussions and collaborative reflections with the researchers. Transcriptions of the recordings and checklists we collected during the collaborative reflections were used for analysis. Results showed evident changes in the students' epistemic considerations and practices and four factors facilitating such developments were identified. First, the researcher facilitating the students to recognize each other as collaborators during collaborative reflection led development of epistemic considerations on "audience using the knowledge products." Second, the collaborative reflection facilitated construction of context for peer interactions where the students encouraged each other to participate in the discussion, resulting in the development of other students' epistemic considerations on "justifications in knowledge products." Third, the items provided on the checklists explicitly delineated expectations on their practices in argumentation, also facilitating development of epistemic considerations. Lastly, the students' imitation of the researcher's pattern of discourse facilitated construction of causal explanation and development of epistemic considerations on "nature of the knowledge products." This study will contribute to the construction of strategies that develop students' epistemic considerations and productive epistemic practices in argumentation.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.22 no.1
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• pp.151-158
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• 2018

The purpose of this study is to develop a system for predicting students' collaborative problem solving ability based on the ICT factors of PISA 2015 that affect collaborative problem solving ability. The PISA 2015 computer-based collaborative problem-solving capability evaluation included 5,581 students in Korea. As a research method, correlation analysis was used to select meaningful variables. And the collaborative problem solving ability prediction model was created by using the deep learning method. As a result of the model generation, we were able to predict collaborative problem solving ability with about 95% accuracy for the test data set. Based on this model, a collaborative problem solving ability prediction system was designed and implemented. This research is expected to provide a new perspective on applying big data and artificial intelligence in decision making for ICT input and use in education.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.63-65
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• 2000

웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.440-445
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• 2008

기업 간 공동의사결정은 기업의 업무 효율성 향상을 통하여 기업의 성과에 영향을 미친다. 두 기업이 상호 목표를 동시에 이루기 위해서는 협력적 공동의사결정이 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 협력적 의사결정의 선행요인과 결과요인을 파악하고 실증적 연구가 필요하다. 본 연구는 PLS 통계적 방법을 이용하여 제시된 가설을 검증하였으며, 그 결과 상대기업의 지식창조 능력, 기입간 프로세스 모듈화, 기업간 신뢰가 기업간 협력적 의사결정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 결과적으로 업무성과와 기업성과를 향상시키는 것으로 나타났다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.23 no.2
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• pp.81-100
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• 2015

The aim of this study is to investigate the effect of factors hampering innovation on firm's R&D cooperation. We classify the obstacles to innovation into lack of money and information, and also distinguish between horizontal cooperation and vertical cooperation. We argue that different obstacles have a differential effect on the types of R&D cooperation. We examined the hypotheses using KIS (Korea Innovation Survey) data. The results show that deficiency of information is positively related to both vertical and horizontal cooperation, however, lack of money is not related to firm's R&D cooperation. Based on these findings from Korean manufacturing firms, the implications of the results and future research directions are discussed.

• Venture DIGEST
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• s.131
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• pp.34-35
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• 2009

대기업과 중소기업 간의 상호 협력을 통해 동반성장을 하는 상생협력이 국내 경제에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 또한 대부분의 대기업들이 상생협력 전담팀을 구성하거나, 그룹차원의 상생협력을 주도하고 있다. 포스코는 국내 최초로 그룹차원의 중소기업 상생협력협의체를 구성하고, 지속적이고 체계적인 상생협력을 추진할 것이라고 한다. 공급사, 외주파트너사, 고객사의 목소리를 경청해 원할한 소통과 신뢰를 바탕으로 함께 성장하는 상생협력의 롤모델 역할을 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.252-257
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• 2003

공급체인관리(SCM)에서, 고객의 반응에 민감하게 반응할 수 있기 위해서는 무엇보다도 부품이나 자재를 공급하는 협력업체의 능력이 중요한 요인으로 작용한다. 본 논문은 퍼지이론을 이용하여 과학적인고 효율적으로 협력업체를 평가하고, 우수협력업체를 선정하는데 있다. 협력업체의 평가를 위하여 여러 가지 요인을 분석하여야 하는데, 이런 요인들 중에는 수치적으로 표현 가능한 정량적인 요인이 있는 반면에, 협력업체 제품의 품질이나 재정적 상태와 같은 수치적으로 표면 불가능한 정량적인 요인도 포함되어 있다. 본 논문에서는 정량적인 요인과 정성적인 요인을 퍼지추론(Fuzzy Inference)을 통해 분석함으로써 협력업체를 평가하고 최우수 협력 업체를 선정하여, SCM환경에서 성공적인 협력관계를 지속적으로 유지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.37 no.5
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• pp.847-857
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• 2017

This study examined the effect of the Collaborative Problem-Solving for Character Competence (CoProC) instruction model within the context of secondary science education. The participants of this study were comprised of 143 Korean students, each of whom was in the 10th grade spread across four class cohorts. These cohorts were further divided into an experimental group (comprised of 73 students from two different classes), which received the CoProC program; and a control group (70 students from two other classes), which did not. In order to assess the effect of CoProC instruction model upon participants' character competence, we designed and administered a Character Competence Test for participants. The CoProC instruction model consists of 3 fundamental steps: Preparation, Problem-solving, and Evaluation. Key character competence targeted in the CoProC program include caring, collaboration, communication, responsibility, respect, honesty, self-regulation, and the development of positive self-image. Thus, these same qualities were targeted and analyzed in the Character Competence Test, which was administered before and after the CoProC activities. The results show a significant increase in the experimental group's competency for caring, collaboration, responsibility, respect, and self-regulation when compared to the control group. Based on these results, we have found that CoProC instruction model to be an effective teaching intervention toward cultivating character competence in a secondary science education setting.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.37-40
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• 2000

전자상거래 분야에서 급속도로 증가하고 있는 정보들 중에서 사용자가 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하기 위하여 각 정보를 일일이 검토하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법들로 내용 기반 여과(content-based filtering)와 협력적 여과(collaborative filtering)가 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 높은 질(quality)을 가지는 정보들을 여과할 수 있지만 해당 정보의 속성은 고려하지 않는다는 난점을 가지는데, 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존의 협력적 여과 기술들과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.271-273
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• 2002

추천 시스템에서 사용되고 있는 중요한 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 아이템을 교차 추천을 해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 아이템을 평가한 등급에 기초하며, 그 평가 등급 패턴이 유사한 사용자를 찾게 된다. 협력적 여과는 사용자와 정보의 증가에 따라서 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVD, PCA, LSI와 같은 차원 감소 방법이 제시되어 왔으나, 이러한 방법은 계산 비용이 크다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 계산 비용이 적고, 정확성에 있어서도 충분히 정확한 임시 사상이 최근에 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 임의 사상을 이용한 차원 감소 방법이 협력적 여과에 미치는 효과를 실험을 통하여 제시한다. 실험적으로, 임의 사상 방법은 협력적 여과에서 충분히 정확한 성능을 보였다.