본 연구는 ChatGPT를 활용한 글쓰기 의사소통 역량을 평가하는 AI 평가도구 개발에 초점을 두었다. 개발 과정에 있어 내용 전문가와 기술 전문가 간의 상호작용을 통해 IT와 인문사회 영역의 융합과정을 탐구하였다. 내용 전문가와 기술 전문가는 긴밀한 소통 및 상호작용을 통해, 글쓰기 의사소통 역량의 채점기준을 탑재하였고 각 영역별(내용의 적절성, 조직의 효과성, 어법의 정확성) 점수와 피드백을 제공하는 AI 평가도구를 개발하였다. 이 과정에서 본 연구는 내용과 기술이 어떻게 결합하는지에 대한 과정을 드러내고, 이후 생성형 AI를 활용한 평가도구 기술 전문가를 포함한 융합연구자들이 유의해야 할 사항 등에 대해 제시하였다.
The STW(servo track writing) system which is the process of writing servo signals on disks before assembling in drives uses the spindle motor-chuck mechanism to realize low cost because the spindle motor-chuck mechanism has merit which can simultaneously write multi-disk by piling up disks in hub. Therefore, when the spindle motor-chuck mechanism of horizontal type operates in high rotation speed it is necessary to reduce the effect of RRO(repeatable run-out) and NRRO(non-repeatable run-out) to achieve the high precision accuracy of nano-meter level during the STW process. In this paper, we analyzed that the slip in assembly surfaces can be caused by the mechanical tolerance and clamping force in hub-chuck mechanism and can affect NRRO performance. We designed springs for centering and clamping considering centrifugal force by the rotation speed and assembly condition. The experimental result showed NRRO performance improves about 30 % than case of weak clamping force. The result shows that the optimal design of the spindle motor-chuck mechanism can effectively reduce the effect of NRRO and RRO in STW process.
In this paper, we present a comparative study of spatial domain features for writer identification and verification with different ink width conditions. The existing methods give high error rates, when comparing two handwritten images with different pen types. To the best of our knowledge, we are the first to design the feature with different ink width conditions. To address this problem, contour based features were extracted using a chain code method. To improve accuracy at higher levels, we considered histograms of chain code and variance in bins of histogram of chain code as features to discriminate handwriting samples. The system was trained and tested for 1,000 writers with two samples using different writing instruments. The feature performance is tested on our newly created dataset of 4,000 samples. The experimental results show that the histogram of chain code feature is good compared to other methods with false acceptance rate of 11.67%, false rejection rate of 36.70%, average error rates of 24.18%, and average verification accuracy of 75.89% on our new dataset. We also studied the effect of amount of text and dataset size on verification accuracy.
본 연구에서는 SNS와 같이 이미지와 함께 글을 작성하는 활동을 보조하기 위해 YOLO와 GPT를 활용한 SNS 문장 작성 보조 시스템을 제안한다. YOLO 모델을 활용하여 글 작성 시 삽입되는 이미지에서 객체를 추출하고 메타정보인 GPS 정보, 생성 시간 정보도 추출하여 함께 GPT의 프롬프트 값으로 사용한다. YOLO 모델을 사용하기 위해 양식 이미지 데이터로 학습하여 사용했으며 해당 모델의 mAP score는 평균 약 0.25이다. GPT는 '맛집 리뷰' 주제의 1,000개의 블로그 텍스트 데이터를 학습하였으며, 본 연구에서 학습된 모델을 사용하여 이미지에서 추출한 2가지 타입의 키워드로 문장을 생성하였다. 생성된 문장의 실용성을 평가하기 위해 설문을 진행하였으며 설문 결과의 명확한 분석을 위해 폐쇄형 설문을 진행하였다. 삽입한 이미지와 키워드 문장을 제공하여 질문에 대해 3가지 평가 항목을 두어 진행하였다. 설문 결과 이미지의 핵심 키워드 경우 유의미한 문장을 생성한다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 이미지 기반 문장 생성 시 이미지 키워드와 GPT 학습 내용과의 관계에 따라 결과물의 정확성이 달라진다는 결과를 얻을 수 있었다.
The study aims to develop balanced performance assessment tasks for primary school mathematics which can be implemented in the primary school easily. In order to these purposes, I suggest the types of performance assessment tasks and the framework of assessment standards for the balanced performance assessment with describing the procedures of developing tasks and rubrics. The types of task are journal writing, problem posing, constructed task, and descriptive task. In the framework of assessment standards, I suggest holistic scoring which are classified as four levels according to the degree of excellence which students perform totally concerning about the criterion of implication, reasoning, accuracy, and communication. Also I analyse the responses of children to the task “make a beautiful pattern” and suggest its assessment rubric and anchor papers for each level for illustrating the process of developing a rubric in holistic scoring. In order to reflect the viewpoints of children and their Parents concerning about the tasks, the responses in self assessment and parent assessment are analysed. Finally, methods of implementing the assessment tasks and considerations are discussed.
This study examined whether self-correction or metalinguistic explanation might make a difference in the ability to accurately write two English grammatical structures when learners received indirect teacher feedback in the form of underlining target errors in a Korean EFL college classroom. With the goal of helping low-proficiency students improve their ability to accurately write sentences including nonfinite present participial relative clauses and present participial constructions, four groups were formed: a group which received indirect feedback, a group which received indirect feedback and metalinguistic explanation, a group which received indirect feedback and self-corrected errors, and a group which received indirect feedback and self-corrected errors after receiving metalinguistic explanation. The results showed that the effects of either metalinguistic explanation or self-correction integrated with indirect feedback on learners' ability to accurately write the target structures were not meaningful, while the combined effects of metalinguistic explanation and self-correction were statistically significant.
The purpose of this study is to compare learners' view on Korean and native teachers of English with regard to competence of teaching skills. A total of 166 high school students attending the same high school in Korea participated in a questionnaire survey. The students were asked a series of questions about their five Korean teachers of English and three natives. The analysis of the results indicates that the learners believed Korean English teachers would be better in teaching vocabulary, grammar and reading than native English teachers. The learners answered native English teachers would be better in teaching speaking, listening, and writing. In the areas of the accuracy of classroom language, the level of teacher-centeredness, and the amount of cultural information given in a classroom, there were no significant differences in the learners' responses between Korea and native teacher of English. By recognizing the differences of the learners' views on two different types of ELT teachers, we suggest that it would be beneficial for learners if we would utilize their views in designing and administrating a team-teaching program.
An efficient approach to limit analysis is presented whereby a continuous perfectly plastic structure is replaced by a discrete mathematical model. It is formulated as a mathematical programming problem using the static theorem of plasticity. The discretization is accomplished by writing the governing equilibrium equations in finite difference form, and is combined with piecewise linearization of the nonlinear yield curve, thus converting the formulation into a linear programming exercise. Examples of reported cases involving plates and shells are solved to illustrate the ease of application of the present method, its flexibility and accuracy - features which it make attractive to practising engineers.
This paper proposes a method of utilizing convolutional neural network to classify the images of Bender Gestalt Test (BGT), which is a tool to understand and analyze a person's characteristic. The proposed network is composed of 29 layers including 18 convolutional layers and 2 fully connected layers, where the network is to be trained with augmented images. To verify the proposed method, 10 fold validation was adopted. In results, the proposed method classified the images into 9 classes with the mean f1 score of 97.05%, which is 13.71%p higher than a previous method. The analysis of the results shows the classification accuracy of the proposed method is stable over all the patterns as the worst f1 score among all the patterns was 92.11%.
With the development of computer music notation programs, when drawing sheet music, it is often drawn using a computer. However, there are still many use of hand-written notations for educational purposes or to quickly draw sheet music such as listening and dictating. In previous studies, OMR focused on recognizing the printed music sheet made by music notation program. the result of handwritten OMR with camera is poor because different people have different writing methods, and lens distortion. In this study, as a pre-processing process for recognizing handwritten music sheet, we propose a method for recognizing a staff using linear regression and a method for recognizing a bar using CNN. F1 scores of staff recognition and barline detection are 99.09% and 95.48%, respectively. This methodologies are expected to contribute to improving the accuracy of handwriting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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