The purpose of this study was to analyze science teaching models: Cognitive Conflict Teaching Model(CCTM), Generative Learning Model(GLM), Learning Cycle Model(LCM), Hypothesis-Testing Model(HTM), and Discovery Teaching Model(DTM). Using literature review, the models were analyzed and compared in several aspects; philosophical and psychological bases, primary goals and assumptions, syntax, implementation environments, and probable effects. The major finding were as follows; 1. Science teaching models had been diverse features. In the comparisons of science teaching models, some differences and similarities were founded. These were different in the degree of similarity and emphasis. 2. CCTM and GLM resemble each other in philosophical and psychological bases, primary goals and main assumptions, implementation environments, and probable effects. 3. LCM and HTM showed similarities in philosophical bases, syntax, and implementation environments. But differences were founded in other aspects These results showed that the diverse features of science teaching models should be considered in choosing a model for science teaching.
In this paper, the Location Compensation Mechanism using equivalent distance rate ($LCM_{edr}$) for localization system based on SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) in wireless sensor network is proposed. The performance of the mechanism is experimented in terms of two types of the localization tracking scenarios of indoor and outdoor environments in university campus. From the experimentations, the compensation ratio in the $LCM_{edr}$ is better than that in SDS-TWR about 90% in indoor/outdoor environments in scenario 1 but also is better than that of SDS-TWR about 91.7% in indoor environment and about 100% in outdoor environment in scenario 2 respectively.
일반적으로 코드 모션 알고리즘은 계산적 최적화와 레지스터 과부하와 연관되는 실행시간 최적화를 수행 한다. 본 논문은 계산적 최적화와 수명적 최적화에 더하여 코드의 크기를 고려하는 희소 코드 모션 알고리즘을 제안한다. 희소 코드 모션 알고리즘에서 BCM 알고리즘은 계산적으로 최적 코드 모션을 수행하고, LCM 알고리즘은 레지스터 과부하를 감소시킨다. 희소 코드 모션 알고리즘은 블필요한 코드 모션을 억제시키기 때문에 계산적으로나 수명적으로 최적인 알고리즘이다. 희소 코드 모션 알고리즘은 성능평가를 통하여 기존의 연구보다 프로그램의 능률 및 실행시간을 향상시켰다.
This paper presents a new local obstacle avoidance method for indoor mobile robots. The method uses a new directional approach called the Lane Method. The Lane Method is combined with a velocity space method i.e., the Curvature-Velocity Method to form the Lane-Curvature Method (LCM). The Lane Method divides the work area into lanes, and then chooses the best lane to follow to optimize travel along a desired goal heading. A local heading is then calculated for entering and following the best lane, and CVM uses this local heading to determine the optimal translational and rotational velocities, considering some physical limitations and environmental constraint. By combining both the directional and velocity space methods, LCM yields safe collision-free motion as well as smooth motion taking the physical limitations of the robot motion into account.
Supravalvular aortic stenosis is relatively uncommon form of congenital heart disease and the most important lesion of this anomaly is various narrowing of the aortic lumen just above the sinus of Valsalva. We experienced a case of hourglass type of supravalvular aortic stenosis involving lcm from length from lcm above the sinus of Valsalva. The patient was associated with mental retardation, peculiar facies and dental anomaly. The diagnosis was confirmed preoperatively by retrograde left heart catheterization and left ventriculography. An incision was made in the ascending aorta and into the right coronary and noncornary sinus. Care was taken to protect the right coronary artery. A Y-shaped patch of Dacron was made to enlarge the stenotic portion of aorta. Postoperative pressure gradient between the aorta and left ventricle markedly reduced 36 mmHg in comparison with preoperative pressure gradient 150mmHg. The boy was discharged without any event.
The brain is an organ that consists of various cell types. As our knowledge of the structure and function of the brain progresses, cell type-specific research is gaining importance. Together with advances in sequencing technology and bioinformatics, cell type-specific transcriptome studies are providing important insights into brain cell function. In this review, we discuss 3 different cell type-specific transcriptome analyses i.e., Laser Capture Microdissection (LCM), Translating Ribosome Affinity Purification (TRAP)/RiboTag, and single cell RNA-Seq, that are widely used in the field of neuroscience. [BMB Reports 2015; 48(7): 388-394]
웹기반의 LCMS(Learning Content Management System)는 단지 학습 콘텐츠를 LMS(Learning Management System)에 제공하기 위하여 검증이 되지 않은 다양한 학습 콘텐츠를 탑재하는 시스템으로 구성되어 있어 학습자의 요구와 수준에 맞는 콘텐츠의 제공이 제대로 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 LMS와 LCMS를 연계한 학습이력정보와 학습 콘텐츠의 정보 관리를 함으로써 학습콘텐츠의 질적 향상과 학습자가 선호하는 콘텐츠의 정보를 통계적으로 보여주고 또 분석이 가능하게 함으로써, 학습자에게 보다 향상된 콘텐츠를 제공해 주기위한 학습콘텐츠관리시스템인 LCIMS(Learning Content Information Management System)를 설계하고 구현한다. 제시된 LCIMS는 기존의 LCMS에 학습 콘텐츠를 패키지 또는 SCO 단위로 등록하여 콘텐츠 저장소 (메타데이터 및 콘텐츠 파일)에서 체계적으로 저장 및 관리하는 역할을 추가를 하고 학습자별로 LCIMS의 학습콘텐츠 정보를 수준별, 과정별로 평가, 검색하여 LMS를 통해 학습 할 수 있도록 하는 검색 및 강좌 구성에 활용하며 학습자의 학습정보관리와 학습콘텐츠 정보의 관리를 체계적으로 할 수 있다.
기존의 LMS(Learning Management System)는 웹 기반의 e-Learning 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 LCMS(Learning Content Management System) 와 LMS를 연계한 학습 통계 모듈을 제시하고, LMS에 학습자와 운영자에게 학습정보 데이터를 제공함으로써 학습하는 과정을 추적하고 학습이력을 관리 할 수 있는 학습통계모듈을 설계하고 구현한다. 제시된 모듈에서는 효과적인 학습통계을 위한 검색 방안으로 LCMS의 메타데이터와 다양한 학습관리 정보(CMI)값을 LMS를 호출하는 기능인 API(Application Program Interface) 어댑터를 이용하여 연계된 값과 LMS시스템에 학습지원과 운영지원 기능을 추가하여 나온 결과값을 바탕으로 하였다. 이 학습통계모듈을 통해서 LMS운영자는 학습자의 컨텐츠의 활용을 더욱 확장할 수가 있으며 학습자의 학습정보관리를 하는 LMS의 성능을 향상 시키고자 하였다.
이러닝 체제를 관리하는 기존의 LMS/LCMS는 동영상의 콘텐츠 운영시 교수 학습간에 학습자의 정확한 진도율 측정이 힘들고, 교수자와 학습자간 사이에 실시간성이 부족하며, 콘텐츠 내 다양한 인터랙티브 요소의 제공에 한계가 있다. 이 논문에서는 이러한 이러닝의 한계를 극복하기 위해 실시간 동영상 콘텐츠를 지원하는 학습관리 시스템으로 콘텐츠 연계를 위한 기술을 분석 설계하여 콘텐츠간의 연계기술을 제안하고 동영상 콘텐츠 운영을 위한 플랫폼을 제시하여 기존의 단점을 보완한다. 이를 바탕으로 한 LCM/LCMS 기반기술은 시간 공간적 제약을 극복해 실시간 상호작용이 원활한 사이버 학습도구로 마련될 것이다.
e-Learning은 시 공간의 제약 없이 교수자와 학습자간의 교육이 이루어진다는 장점이 있는 반면, 다양한 학습자의 요구를 만족시킬 만큼 충분한 학습 콘텐츠의 제작이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 ADL(Advanced Distributed Learning)의 SCORM(Sharable Content Object Reference Modeling)의 표준에 따라 e-Learning의 학습 콘텐츠를 학습객체(Learning Object)로 제작하고, 이를 SCORM의 표준을 지원하는 LCMS(Learning Content Management System)를 이용하여 관리하려는 연구가 진행되고 있다. LCMS를 이용할 경우 학습 콘텐츠의 제사용성을 높이므로 학습 콘텐츠의 제작 및 관리가 무척 용이해진다는 장점이 있는 반면 탈맥락화된 학습 콘텐츠를 제작하기는 매우 어렵다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 버전관리 기법을 이용한 탈맥락화된 학습 콘텐츠에 대한 제작이 용이한 시스템을 연구했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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