본 연구는 소프트웨어 교육의 방법으로 놀이중심 SW교육 교수학습전략이 컴퓨팅 사고력 신장에 미치는 영향을 살펴보기 위한 것이다. 놀이중심 SW교육 교수학습전략은 주어진 컴퓨터 코드를 놀이 과정을 통하여 구체화하는 노력을 한 뒤 기능을 수정하고 새롭게 재구성하는 수업 전략이다. 우선 놀이중심 SW교육 교수학습전략을 적용한 교육 프로그램을 설계하여 초등학생들에게 투입하였다. 연구의 효과성을 검증하기 위하여 컴퓨팅 사고 개념과 컴퓨팅 사고 실습의 역량검사를 분석한 결과, 제안된 교수학습전략이 직접교수법보다 효과적이었으며 컴퓨팅 사고에 긍정적인 결과를 가져온 것으로 확인되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권6호
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pp.1946-1963
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2014
Most background subtraction methods focus on dynamic and complex scenes without considering robustness against noise. This paper proposes a background subtraction algorithm based on dictionary learning and sparse coding for handling low light conditions. The proposed method formulates background modeling as the linear and sparse combination of atoms in the dictionary. The background subtraction is considered as the difference between sparse representations of the current frame and the background model. Assuming that the projection of the noise over the dictionary is irregular and random guarantees the adaptability of the approach in large noisy scenes. Experimental results divided in simulated large noise and realistic low light conditions show the promising robustness of the proposed approach compared with other competing methods.
A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian-regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG-XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.
In this study, the new electrochemical cell device using Arduino and sensor was developed, and experiments of changes in voltage at the time of serial and parallel connection of electrochemical cells were conducted to verify the effectiveness of the device. In addition, in order to examine the educational effects of the device, student's inquiry activities of measuring voltage of electrochemical cells and making objects using the voltage difference were conducted. As a result, it was confirmed that the electrochemical device using Arduino and sensor could not only perform automatic measurements and visualize data but also have a possibility to seek various educational effects through easy coding and modification of the device. Based on the results of students' performance, it was found that experimental activities using the device impart a positive effect not only on the understanding of scientific concepts, but also on the development of the practical ability to apply scientific knowledges to the real life. Educational implications are discussed in terms of 'learning by making'.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4476-4491
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2021
Video service providers tend to face user network problems in the process of transmitting video streams. They strive to provide user with superior video quality in a limited bitrate environment. It is necessary to accurately determine the target bitrate range of the video under different quality requirements. Recently, several schemes have been proposed to meet this requirement. However, they do not take the impact of visual influence into account. In this paper, we propose a new multi-category model to accurately predict the target bitrate range with target visual quality by machine learning. Firstly, a dataset is constructed to generate multi-category models by machine learning. The quality score ladders and the corresponding bitrate-interval categories are defined in the dataset. Secondly, several types of spatial-temporal features related to VMAF evaluation metrics and visual factors are extracted and processed statistically for classification. Finally, bitrate prediction models trained on the dataset by RandomForest classifier can be used to accurately predict the target bitrate of the input videos with target video quality. The classification prediction accuracy of the model reaches 0.705 and the encoded video which is compressed by the bitrate predicted by the model can achieve the target perceptual quality.
대학에서는 4차 산업혁명에 맞추어 디지털 융합시대를 이끌어갈 창의·융합 인재를 육성하기 위하여 프로그래밍 언어적 사고를 기반으로 SW교육을 비전공자 대상으로 운영하고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 언어의 문법과 생소한 프로그래밍 언어를 습득하는 과정에 난점을 겪고 있다. 본 연구에서는 SW 비전공자들에게 학습과정에서 고충을 해소하기 위해서 소프트웨어 교육 모형을 제안하는 데 목적을 두었다. 프로그래밍 언어사고를 기반으로 EZMKER kit 교구 교육모델 중심을 알고리즘 기술과 다이어그램 기술을 도입하여 프로그래밍 언어와 문법에 대한 학습부족을 극복하고 구조적 소프트웨어 교육모델을 Top-Down시스템 학습모델로 설계하여 구현하게 되었다.
본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제8권1호
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pp.101-112
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1997
본 연구의 목적은 학습 장애를 진단하는데 있어 성취도 검사인 기초학습기능검사의 유용성을 살펴보는 것이다. 학습 장애 집단은 두 유형으로 나누어 언어적 학습 장애 집단(VLD:Verbal Learning Disorder) 34명, 비언어적 학습 장애 집단(NVLD:Nonverbal Learning Disorder) 14명으로 총 48명으로 구성되었으며, 비교 집단으로는 Dysthymia 집단 11명, 정상아 20명을 대상으로 지능 검사 및 기초학습 기능검사의 수행을 비교하였다. 지능 검사에서 VLD집단은 어휘력 및 언어를 통한 학습 과제, 언어-청각적인 주의과제에서 의미있는 저하를 나타내었고, NVLD 집단은 시-지각의 정확도, 정신-운동성 기능의 협응 속도, 시각-공각적인 조직력 등 동작성 기능 전반에 걸쳐 비효율성을 나타내었다. 기초학습기능검사에서는 VLD 집단은 음운 부호화과제, 셈하기 능력, 단어 재인 과제에서 의미있는 저하를 나타내었다. 또한 지능 검사의 소검사들에 기초학습기능검사의 소검사들을 포함하여 판별 분석을 한 결과, 기초학습기능검사를 포함시키지 않은 경우보다 판별율이 높아졌을 뿐 아니라, VLD집단을 유의미하게 판별해 주는 판별 함수를 도출하였다. 각 소검사들의 속성을 분석하기 위하여 요인 분석을 실시하였으며 이를 통하여 소검사들을 유목화하였으며 마지막으로 현 논문의 제한점 및 기초학습기능검사의 제한점을 논의하였다.
영상 내의 움직임 적응적인 효과적인 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 비선형 예측기를 토대로 움직임에 적응하는 단계와, 예측기에 의한 차분 데이터를 압축하는 단계로 구성된다. 제안한 비선형 예측기는 과거의 예측 오차로부터 화면간 혹은 화면내 예측치를 선택하며, 움직임 적응 단계를 진행되면서 주변 화소들의 예측 오차를 고려하여, 현재 화소에 대한 예측 오차를 줄이는 능력을 가진다. 예측 오차는 기존의 문맥 적응적인 코딩 기법에 의해서 압축된다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 FELICS, CALC, JPEG-LS와 같은 문맥 모델링에 기반을 둔 무손실 압축 기법보다 우수한 압축률을 보여준다.
This study explores the critical reflection process experienced by home economics preservice teachers during practicum. Data were collected in a critical analysis of class, practicum review, and journals written by sixteen preservice teachers. Text material were composed of 188 transcripts on A4 paper and 36 page of mini-notes. The collected data were analyzed by a thematic coding method in qualitative research and proceeded in the order of three steps of transference, coding, and subject discovery. The emerging themes were: 1) Observing class 2) Practicing class 3) Growth of class practice 4) Reflecting class. First, the observing class was an exploration process through the viewing of daily classes that involved the process of recognizing the classroom situation and various classroom contexts. Second, the practicing class was to strengthen the consideration of the class to form a relationship that could lead to learning in educational situations. Third, the growth of class practice was intended to recognize the orientation of the subject matter with pedagogical content knowledge. Four, the reflecting class was the process of experiencing practice with a continuous understanding of the class, class reflection, and changing the perspective from the current status. There is a part where critical reflection is difficult to be promoted deeply during 4 weeks; however, there was a possibility of a reflection practice that could promote achievement through the experience of a practicing class.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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