We took note of the fact that there were not many studies on improvement of mathematics learning in the field of statistics for the minority students from the families who belonged to the Low-SES. This study was to help them understand the concepts and principles of mathematics, motivate them for mathematics learning, and have them feel familiar with it. The subjects were 12 students from the low-SES families among the sophomores of 00 High School in Gyeonggi-do. Although it could not be achieved effectively in the short-term of learning for the slow learners, their understanding of basic concepts and confidence, interests and concerns in statistical learning were remarkably changed, compared to their work in the beginning period. Our discourse classes using various topics and examples were well perceived by the students whose performance was improved up to the 3rd thinking level of Mooney's framework. Also, a meaningful instructional model for slow learners(IMSL) was found through the discourse.
In the near future, we can access the information whenever we want, wherever we use because almost devices in ubiquitous environment are connected by either wired or wirelss networks. Especially, u-Learning which emphasizes on pedagogical property is enable to improve learning abilities. As researches of the previous u-Learning, there have been learning by mobile devices such as PDAs as well as the smart classroom which makes the remote students participate in the existing class. However, these researches have not satisfied pedagogical, cooperative and ubiquitous properties yet. Thus we suggest the framework for both local and mobile classroom, which can make the properties easy to satisfy.
The purpose of this study is to develop a standardized learning model for a free-learning semester, and to provide a practical framework of its curriculum. This paper is a state-funded study to design an instructional model for the free-learning semester. Instructional models that have been implemented in the practical school were constructed through collecting opinions from school teachers. The instructional model for a free-learning semester in this current study is a modification of the existing learning model into the Learning (Meaningful reception learning)-Practice-Production stage. These are designed to reflect the UNESCO proposals that emphasize knowledge, skills, and character, respectively. It is not easy to construct the instructional model for the free-learning semester activities. A three-step strategy that encompasses the UNESCO proposals will be a useful framework for teachers to systematically design and implement free-learning semester teaching.
In this Paper, an attempt is made to establish a learning framework for robust planning and real-time execution control. Necessary definitions and concepts are clearly presented to describe real-time operational control in response to Plan disruptions. A general mathematical framework for disruption recovery is also laid out. Global disruption model is decomposed into suitable number of local disruption models. Execution Pattern is designed to capture local disruptions using decomposed-reverse neural mappings, and to further demonstrate how the decomposed-reverse mappings could be applied for solving disrubtion recovery problems. Two decomposed-reverse neural mappings, N-K-M and M-K-N are employed to produce transportation solutions in react-time. A potential extension is also discussed using the proposed mapping principle and other hybrid heuristics. Experimental results are provided to verify the proposed approach.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.125-133
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1999
The objective of knowledge discovery and data mining lies in the generation of useful insights from a store of data. This paper presents a framework for knowledge mining to provide a systematic approach to the selection and deployment of tools for automated learning. Every methodology has its strengths and limitations. Consequently, a multistrategy approach may be required to take advantage of the strengths of disparate technique while circumventing their individual limitations. For concreteness, the general framework for data mining in marketing is examined in the context of developing agents for optimizing a supply chain network.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.125-133
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1999
The objective of knowledge discovery and data mining lies in the generation of useful insights from a store of data. This paper presents a framework for knowledge mining to provide a systematic approach to the selection and deployment of tools for automated learning. Every methodology has its strengths and limitations. Consequently, a multistrategy approach may be required to take advantage of the strengths of disparate technique while circumventing their individual limitations. For concreteness, the general framework for data mining in marketing is examined in the context of developing agents for optimizing a supply chain network.
This paper proposes a framework of engineering education for product development processes based on product data management (PDM) software and 3D printing. The PDM software supports the product development process-oriented educational coursework, collaborative team projects and project-based learning environment. The 3D printing supports the prototyping step in the product development process and helps participants consider physical realization of their designs during the product design and development phases. The framework was implemented in an introductory course for engineering students to product design and development, and author found that it is important to support rich communication among participants including lecturers, teaching assistants and students to enhance the quality of education and to overcome the burden of learning various computer-aided tools and 3D printing techniques needed for the framework.
Allowing on-site workers to access information of the construction process can enable task control, data integration, material and resource control. However, in the current practice of the construction industry, the existing methods and scope is quite limited, leading to inefficient management during the construction process. In this research, by adopting cutting edge technologies such as Augmented Reality(AR), digital twins, deep learning and computer vision with wearable AR devices, the authors proposed an AR visualization framework made of virtual components to help on-site workers to obtain information of the construction process with ease of use. Also, this paper investigates wearable AR devices and object detection algorithms, which are critical factors in the proposed framework, to test their suitability.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.4
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pp.209-215
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2022
This paper proposes a novel approach for training an unsupervised depth estimation algorithm. The objective of unsupervised depth estimation is to estimate pixel-wise distances from camera without external supervision. While most previous works focus on model architectures, loss functions, and masking methods for considering dynamic objects, this paper focuses on the training framework to effectively use depth cue. The main loss function of unsupervised depth estimation algorithms is known as the photometric error. In this paper, we claim that direct depth cue is more effective than the photometric error. To obtain the direct depth cue, we adopt the technique of knowledge distillation which is a teacher-student learning framework. We train a teacher network based on a previous unsupervised method, and its depth predictions are utilized as pseudo labels. The pseudo labels are employed to train a student network. In experiments, our proposed algorithm shows a comparable performance with the state-of-the-art algorithm, and we demonstrate that our teacher-student framework is effective in the problem of unsupervised depth estimation.
Park, Ga-Lam;Ra, Syung-Kwon;Kim, Chang-Hwan;Song, Jae-Bok
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.10
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pp.1038-1046
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2008
This paper presents a framework to generate human-like movements of a humanoid in real time using the movement primitive database of a human. The framework consists of two processes: 1) the offline motion imitation learning based on an Evolutionary Algorithm and 2) the online motion generation of a humanoid using the database updated bγ the motion imitation teaming. For the offline process, the initial database contains the kinetic characteristics of a human, since it is full of human's captured motions. The database then develops through the proposed framework of motion teaming based on an Evolutionary Algorithm, having the kinetic characteristics of a humanoid in aspect of minimal torque or joint jerk. The humanoid generates human-like movements far a given purpose in real time by linearly interpolating the primitive motions in the developed database. The movement of catching a ball was examined in simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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