본 연구는 수학교과에서 PBL 환경을 구축하고 수학과 PBL의 실행과 활성화에 도움을 주기 위하여 '수학과 PBL 문제분석 기준'과 '수학과 PBL 학습모형'을 제시하는 것에 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 이론적 배경을 토대로 PBL 문제의 특징을 분류하고 각 영역의 하부항목을 추출하여 작성한 기준표를 전문가들의 내용타당도 검사와 신뢰도 검사를 통하여 개발하였다. 개발한 수학과 PBL 문제분석 기준표는 수학과 PBL을 위한 문제개발의 기준이 될 뿐만 아니라 문제의 적합성을 판단할 수 있는 기준이 될 것이다. 또한 수학교과의 특성을 고려한 수학과 PBL 학습모형을 제시하고 이를 구체화하기 위하여 제시한 학습모형을 적용한 수업을 실시하였으며, 실행한 PBL 수업의 관찰과 자료 분석을 통하여 수학과 PBL 학습모형을 구체화 하였다. 이는 수학교과의 특성을 고려하지 않은 모형을 적용한 기존의 연구에서 발생할 수 있는 문제점들을 극복할 수 있는 모형으로서 '미니강의'의 단계가 특징적으로 적용된 모형이다.
본 논문에서는 현재 대학 현장에서 적용하고 있는 학습성과 평가체계를 분석하여, 이를 개선한 평가체계의 모형을 국제성함양 학습성과를 예로 들어 제시하였다. 제시된 학습성과 평가체계는 PC별로 수행수준을 제시하고, 수행수준에 근거한 달성목표를 프로그램 차원에서 설정하여, 학생이 졸업 시점에서 학습성과 달성 여부를 용이하게 입증하는 체계를 갖추고 있다. 이렇게 평가체계를 구축함으로서 PC별로 CQI를 운영할 수 있어 교육현장에서의 업무를 감소할 수 있을 것이다. 또한 이러한 평가체계 수립에서 고려해야할 중요한 측면은 평가체계를 논리적이고 객관적으로 구성해야 한다는 사실을 논의하였다. 본 논문에서 제시한 학습성과 평가체계 모형은 대학 현장에서 학생의 학습성과 달성을 입증할 수 있는 용이한 모형이 될 것이라 판단된다.
집중호우시 난지매립장내의 지하수 거동의 특징은 HELP 프로그램을 사용하여 침출수를 계산하였다. 본 연구에서는 기존연구에서 사용한 평균 침출수량 대신 집중호우기간동안 평균보다 70배정도 많은 양을 나타내는 실제 일별 침출수양을 입력하여 계산하였다. 이때의 지하수 거동특성은 MODFLOW를 사용하여 모사하였다. 그리고 난지도 매립장에 슬러지층의 새로운 층을 입력하였다. 이번 연구의 결과는 기존의 연구결과와 다르게 지하수위가 훨씬 높게 나타난다.
Purpose - A framework is suggested in this paper which will help crowdfunding platforms to match projects according to expectations of funders, leading to successful campaigns and thus increase the profitability of the crowdfunding platform. Research design, data, and methodology - The paper is theoretical and conceptual in nature which proposes a model for crowdfunding platforms to match expectations of crowds with project fundraisers. Results - Crowdfunding platforms are going through incremental innovations in order to match customer (funders and fundraisers) expectations. Leading crowdfunding platforms like Kickstart holds benchmark for other players in the market but the secret of success lies in matching quality projects with the appropriate funders. Crowdfunding platforms have to securitize the projects and allow only quality projects but also provide a wide range of options for funders. Thus, to manage this trade-off between quality and quantity of options, a framework is proposed. Conclusions - Crowdfunding platforms have to adopt a model which will help them in providing a perfect match between crowds and fundraisers. Each member of the crowd and every project will be assigned a category and rating based on the past records. Securitization of projects will help to entertain only demanded projects which will reduce the number of failing campaigns.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.21-29
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2023
Recently there has been an increase in interest and competition in sharing economy platforms. The success stories of many companies have spread in this field, such as Uber, but on the other hand, there are many other companies that have failed. We studied and analyzed the factors that affect the user's participation in the sharing economy platforms as an essential part of this system, and how to maintain the consumer's intention of use without compromising consumer satisfaction, as it has become an issue of great importance on the path to the success of the sharing platforms. Relying on the expanded valence framework and expectation confirmation theory as a basis, we constructed hypotheses that influence intention to participate in participatory platforms. Results show that system quality, trust, perceived benefits, and satisfaction are important factors that positively influence intention to continue to participate. This research is expected to help researchers move forward with research related to the future and help business managers understand user insights and integrate them with their business model to help the success, development and expansion of their business in the Kingdom of Saudi Arabia.
Reports on population movement(2000-2030) by the National Statistical Office show that the number of elementary school age population will be decreased by 1.4million from 2005 to 2020. It will effect both school size and the policies for school facilities, which have focused on downsizing class as the high standard of OECD nations. As the unfolding evidence is emerging that a number of schools and classes will be emptied out by 2030. This study aims at developing a model for evaluating the validity of school establishment, which would help more reasonable decision-making for new school construction and the class extension in the existing schools. It classifies two different ways in founding a new school - school establishment in a residential developing site and school establishment for solving a overcrowd class. It proposes the assesment items and the methods for evaluating its validity. In the end, it suggests an assesment model which the district educational offices can use in the course of planning the student accomodations to schools and making decisions for new school construction and the class extension in the existing schools. This study would be expected to help the reasonable expenditure for school facilities and to restrict overbuilding of surplus classes.
The Korean Arbitration Act (KAA) enacted in 1966 was entirely revised in 1999, adopting the 1985 UNCITRAL Model Law on International Commercial Arbitration. Korea is trying to be an international arbitration hub in the region, taking advantage of its geographical location in Asia and its highly open economy. KAA was revised in 2016 again in order to reflect the criticisms against the previous KAA, changes in the arbitration environment, and the 2006 amendment to the UNCITRAL Model Law. The basic direction of the revision was to maintain the UNCITRAL Model Law system and to deal with the national arbitration and international arbitration in the same framework. The scope of revision covers all fields of arbitration, including arbitration agreements, arbitrators, arbitral proceedings, interim measures of the arbitral tribunals, recognition/enforcement of arbitral awards, and their annulment. This paper aims to introduce the important issues of the 2016 revision of KAA, to offer important information discussed in the process of revision, and thus to help those concerned in the interpretation and implementation of KAA. The 2016 revision of KAA is expected to help greatly in promoting not only the national arbitration, but also the international arbitration in Korea.
Any design process is interwoven with numerous intermediate design representations and information. On the other hand, designers proceed the design through various activities. It has always been a difficult task to model the design process, yet there are many significant research outputs that explain the design process through the cognitive approaches. This research started from the necessity of an interactive system which externalize the elements of design process in a visual or tangible manner. In order to do so, a design model, specifically a design process representation model was necessary to capture and represent design process. Several concepts such as design issue, design concept, and design form were defined through the empirical studies of design practices. The assumption is that the design process can be effectively captured by the presented system and it can help both designers and tutors review and analyze the design process. It should also help novice designers learn from expert designer's design process patterns. The system represents design process pattern in a interactive graphic environment. It also provides various useful features to enhance the analysis of design process. This paper presents theoretical groundwork and development process of the design process visualizer. The representation model is presented, and the application of the system is reviewed. Discussions on the further development directions include critical evaluation of the system.
International journal of advanced smart convergence
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제8권3호
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pp.78-86
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2019
Recently, IoT researches using sensor data based on embedded networks in various fields including healthcare and sports have been continuously attempted. This study analyzes golf ball mobility to support IoT application in golf sports field. Generally, since the difference in density occurs due to the condition of the inner material and the abnormal state at the time of the outer skin joining during the manufacturing of the golf ball, the weight of each subset is equal for any two points with the same radius in the sphere cannot be guaranteed. For this reason, the deflected weight of the sphere has the undesirable effect of hitting the ball in a direction in which the weight of the ball is heavy. In this study, it is assumed that there is a unique center of gravity of the ball, and even if the golf ball cannot be manufactured perfectly, it wants to establish the basic principle to accurately recognize or mark the putting line based on the center of gravity. In addition, it is evaluated how the mobility of the golf ball with a deviation from the center of gravity of the golf ball affects the progress path (or movement direction) and the moving distance (or carry distance) after the golfer hits. The basic model of the mobility of the golf ball can help the golfer exercise model and the correlation analysis. The basic model of the mobility of the golf ball can help the golfer exercise model and the correlation analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4816-4834
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2020
This paper proposes transfer learning and fine-tuning techniques for a deep learning model to detect three distinct brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. In this work, the recent YOLOv4 model trained using a collection of 3064 T1-weighted Contrast-Enhanced (CE)-MRI scans that were pre-processed and labeled for the task. This work trained with the partial 29-layer YOLOv4-Tiny and fine-tuned to work optimally and run efficiently in most platforms with reliable performance. With the help of transfer learning, the model had initial leverage to train faster with pre-trained weights from the COCO dataset, generating a robust set of features required for brain tumor detection. The results yielded the highest mean average precision of 93.14%, a 90.34% precision, 88.58% recall, and 89.45% F1-Score outperforming other previous versions of the YOLO detection models and other studies that used bounding box detections for the same task like Faster R-CNN. As concluded, the YOLOv4-Tiny can work efficiently to detect brain tumors automatically at a rapid phase with the help of proper fine-tuning and transfer learning. This work contributes mainly to assist medical experts in the diagnostic process of brain tumors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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