• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1113-1116
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• 2002

For contents delivery systems, the service is considered in which the utility depends on each priority class. This paper deals with the multiple priority class of the contents delivery system from the viewpoint of the utility. The willingness to pay (WTP) is introduced as a measure of utility, and the optimum condition is analyzed to maximize the total user's utility. For the system with multiple priority classes, the optimum condition is given in terms of the traffic load, wating time for service for each priority class. Systems with the priority classes, 1, 2 and 3 are analyzed, and the effect of the number of priority classes is examined.

• 공학교육연구
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• 제15권6호
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• pp.9-18
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• 2012

The purposes of this article are to analyze the conditions of using instructional strategies and using gender sensitive instructional strategies at engineering classes of K University. Qualitative analysis methods were adapted. To achieve the purposes, 35 hours of engineering classes from 11 professors from 9th to 20th of November 2009 were videotaped and analyzed. The research findings were discussed by the checklists for general and gender sensitive the instructional strategies which were recommended for the managing the better classes. Students are influenced by professors not only knowledge and skills but also values and attitudes. Professors who take gender sensitive instructional strategies are expected to give good influence the women students.

• ETRI Journal
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• 제29권5호
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• pp.700-702
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• 2007

We present a relevance feedback approach based on multi-class support vector machine (SVM) learning and cluster-merging which can significantly improve the retrieval performance in region-based image retrieval. Semantically relevant images may exhibit various visual characteristics and may be scattered in several classes in the feature space due to the semantic gap between low-level features and high-level semantics in the user's mind. To find the semantic classes through relevance feedback, the proposed method reduces the burden of completely re-clustering the classes at iterations and classifies multiple classes. Experimental results show that the proposed method is more effective and efficient than the two-class SVM and multi-class relevance feedback methods.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.187-202
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• 2019

본 연구에서는 체육교사 신뢰와 체육수업 몰입 경험이 중학생의 체육교과에 대한 태도와 체육수업 만족에 미치는 영향을 규명함으로써 체육교과에 요구되어지는 사회적 역할에 부응하고 학교체육 활성에 기여하는 데 목적이 있다. 본 연구는 광주광역시에 소재하는 중학교 학생을 대상으로 863명의 유효표본 자료를 분석하였다. 자료 분석은 SPSS window Ver 25 프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 도출된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 체육교사 신뢰의 하위 요인은 체육교과 태도의 하위 요인에 부분적으로 유의한 정(+)과 부(-)의 영향을 미쳤다. 둘째 체육교사 신뢰의 하위 요인은 체육수업 만족에 하위 요인에 따라 부분적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 나타났다. 셋째, 체육수업 몰입의 하위 요인은 체육교과 태도에 부분적으로 유의한 정(+)적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 넷째, 체육수업 몰입의 하위 요인은 체육수업 만족의 하위 요인에 부분적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 종합하면 중학교 학생들의 체육교과에 대한 긍정적 태도 형성과 체육수업 만족 향상에는 체육교사에 대한 학생의 신뢰와 체육수업에 대한 몰입 경험이 중요한 요인으로 작용한다. 관련하여 체육교사는 학생과의 신뢰를 형성하기 위한 노력 즉 다양한 상호작용을 통한 친근한 이미지 구축, 흥미롭고 체계적인 수업구성과 진행, 학생의 특성과 능력을 고려한 수준별 수업 적용 등의 노력이 지속되어야 한다. 또한 학생의 체육수업 몰입 경험을 제고하기 위해서 성과 및 순위 위주의 교육 방식을 지양하고 신체활동 자체에 의미를 부여하는 수업 분위기를 조성하여야 한다. 더불어 학생의 능력을 고려한 운동학습 과제 부여, 수업 집중도를 높일 수 있는 수업내용 선정 등의 노력이 함께 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 과학교육연구지
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• 제45권2호
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• pp.257-273
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• 2021

본 연구는 예비수학교사 대상의 수학교육론과 미적분학 강좌를 비대면수업으로 진행한 결과와 대면수업으로 진행한 결과 사이의 차가 무엇인지를 살펴보기 위한 목적으로 진행하였다. 본 연구의 대상인 '수학교육론' 및 '미적분학' 강좌의 비대면수업은 '비대면수업 수업설계 모형'에 근거하여 계획, 개발, 실행되고 평가하였다. 본 연구를 통해 수학교과교육학 및 수학교과내용학 강좌운영에서 '비대면수업/혼합수업'과 '대면수업'의 차이가 무엇인지 살펴보았고, 수학교과교육학 과목과 수학교과내용학 과목에 대한 비대면수업에 대한 학생들의 인식을 조사하였으며, '수학교육론' 강좌와 '미적분학' 강좌에서 비대면수업과 대면수업에서 평가결과의 차가 있는지 분석하였다. 향후 예비수학교사교육에서 비대면수업 및 혼합수업 역량이 향상될 수 있는 기회를 제공하고, 지속적인 연구가 수행되길 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.644-646
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• 2017

본 연구에서는 대학의 교양강좌 학생들의 스크래치 수업에서 에니어그램 성격 유형 검사를 실시한 후 중심유형을 파악하여 진행하였다. 학습자들의 각각의 특성으로는 초중고등학교때 프로그래밍을 경험해보지 못한 이와 경험해본 이로 나누어진다. 이와 같이 유형별로 분류한 다음 스크래치 프로그래밍 수업을 진행하였다. 사전 검사와 사후 검사가 다른 점은 에니어그램 중심유형을 파악하고 그에 알맞게 교수학습방법을 달리하는 것에 있다. 본 연구를 통하여 컴퓨팅 사고를 학습하면서 겪는 어려움을 파악하고 이로운 점도 파악할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2019

The development of prolong and severe drought can directly impact on the environment, agriculture, economics and society of country. A lot of efforts have been made across worldwide in the planning, monitoring and mitigation of drought. Currently, different drought indices such as the Palmer Drought Severity Index (PDSI), Standardized Precipitation Index (SPI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) are developed and most commonly used to monitor drought characteristics quantitatively. However, it will be very meaningful and essential to develop a more effective technique for assessment and monitoring of onset and end of drought. Therefore, in this study, the hidden Markov Bayesian classifier (MBC) was employed for the assessment of onset and end of meteorological drought classes. The results showed that the probabilities of different classes based on the MBC were quite suitable and can be employed to estimate onset and end of each class for meteorological droughts. The classification results of MBC were compared with SPI and with past studies which proved that the MBC was able to account accuracy in determining the accurate drought classes. For more performance evaluation of classification results confusion matrix was used to find accuracy and precision in predicting the classes and their results are also appropriate. The overall results indicate that the MBC was effective in predicating the onset and end of drought events and can utilized for monitoring and management of short-term drought risk.

• Educational Technology International
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• 제25권1호
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• pp.67-92
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• 2024

This study aims to verify the practical effectiveness of learning management system (LMS) by introducing a LMS enhancing digital assessment utilizing automatic item generation in order to strengthen college student's mathematics performance. Teaching assisted with digital assessment in the LMS was applied to college mathematics classes, and the research question is whether or not students in the classes utilizing the LMS perform better than the regular classes. In particular, a calculus course, which is the foundation of important artificial intelligence technology in the future, was utilized in this study. The participants of this study were 248 freshmen in science and engineering who were taking calculus courses at a small to mid-size university. A total of 156 freshmen were selected after applying a propensity score matching method (PSMM), 78 from classes utilizing the LMS and 78 from regular classes without the LMS assisted with the digital assessment. As a result, it was found that there was a statistically significant difference in the math academic growth of students who used the LMS and those who did not. In other words, when LMS was used in calculus, students' academic growth was greater. The results of this study are meaningful in that they observed students' academic growth and confirmed that LMS enables a positive role in students' academic growth. In addition, if digital assessment is strengthened and LMS that enables individualized learning analysis is introduced and implemented in educational institutions, it is expected to play a major role in strengthening students' academic performance.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.778-804
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• 2017

Software today has become an inseparable part of our life. In order to achieve the ever demanding needs of customers, it has to rapidly evolve and include a number of changes. In this paper, our aim is to study the relationship of object oriented metrics with change proneness attribute of a class. Prediction models based on this study can help us in identifying change prone classes of a software. We can then focus our efforts on these change prone classes during testing to yield a better quality software. Previously, researchers have used statistical methods for predicting change prone classes. But machine learning methods are rarely used for identification of change prone classes. In our study, we evaluate and compare the performances of ten machine learning methods with the statistical method. This evaluation is based on two open source software systems developed in Java language. We also validated the developed prediction models using other software data set in the same domain (3D modelling). The performance of the predicted models was evaluated using receiver operating characteristic analysis. The results indicate that the machine learning methods are at par with the statistical method for prediction of change prone classes. Another analysis showed that the models constructed for a software can also be used to predict change prone nature of classes of another software in the same domain. This study would help developers in performing effective regression testing at low cost and effort. It will also help the developers to design an effective model that results in less change prone classes, hence better maintenance.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.51-57
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• 2022

본 연구는 코로나 19로 인한 사회적 거리 두기가 전면 해제됨에 따라 많은 교육 기관들이 대면 수업으로 다시 전환하는 이 시점에 포스트 코로나 시대를 맞이한 대학 교양영어의 나아갈 방향을 모색하고자 하였다. 이를 위해 교양영어를 수강한 대학생 187명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 학습자들은 대면 수업보다는 비대면 수업에 대한 만족도가 더 높게 나타났으며(87.8%), 이에 대한 만족의 이유는 수업 내용에 대한 충분한 이해, 체계적 수업 진행, 학습의 효율성, 편의성으로 나타났다. 대면 수업, 비대면 수업과 혼합 수업, 이 세 가지 수업 형태 중학습자들은 비대면 수업을 가장 선호하는 것으로 나타났으며(54.4%) 이에 대한 이유로 공간적 편리성, 학습의 용이성, 집중도와 학습 효과가 나타났다. 대면 수업으로 전환되더라고 기존의 온라인 비대면 수업의 장점이 병행되고 적극 반영될 수 있는 학습 방안이 강구되어야 할 것이다.