The purpose of this thesis is to investigate the effects of the topics in basic mathematics on academic achievement in order to improve the problem-solving abilities of low achievement students in university general mathematics. This program has been conducted from P University as a part of Education Capacity Enhancing Project. The goals of this program are to make students who have fear to mathematics feel confident for mathematics, and make easier to study general mathematics and major field without any difficulties for the students. The topics in basic mathematics was enforced with solving problem based on comprehension of the basic concept and computer-based learning. The classes were organized as Algebra-Geometry, Calculus, and General mathematics class by students' applications for classes and basic academic ability. As a result, the topics in basic mathematics has been evaluated as positive way to effect satisfaction and learning effect for the students who have low-level in basic academic ability. And also, according to the survey, the result shows that assignment through Webwork system and Mathematica program practice are helpful for learning basic mathematics. But several measures are asked for participation in the class and prevention for quitter of participants.
In early 21st century, universities in Korea has been asked the new roles according to the changes of educational and social environment. With Korea's NURI and Brain Korea 21 project support, some chosen research oriented universities now should produce "teacher of teachers". We look 100 years back America's mathematics and see many resemblances between the status of US mathematics at that time and the current status of Korean mathematics, and find some answer for that. E. H. Moore had produced many good research mathematicians through his laboratory teaching techniques. R. L. Moore was his third PhD students. He developed his Texas/Moore method. In this article, we analyze what R. L. Moore had done through his American School of Topology and Moore method. We consider the meaning that early University of Texas case gives us in PBL(Problem Based Learning) process.
This study explored the elements that affect team achievements in virtual environments. In this study, consideration was given to the role of group dynamics in facilitating productive interaction. We aspired to reveal the mechanisms of group dynamics and examined how group dynamics affected team achievements in virtual environments. The empirical study was performed with undergraduate students enrolled in an e-learning course. In collaboration with other majors, students executed team projects and managed project issues in forums or chat rooms. The results of the empirical study indicated that leadership, creative friction, and group cohesion (components of group dynamics) had positive relationships with team achievements. The findings confirmed that addressing creative conflict is a method to improve team performance and that leadership is a key factor in project teams.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.814-822
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2022
The deployment of sensors for Structural Health Monitoring requires a complicated network arrangement, ground truthing, and calibration for validating sensor performance periodically. Any conventional sensor on a structural element is also subjected to static and dynamic vertical loadings in conjunction with other environmental factors, such as brightness, noise, temperature, and humidity. A structural model with strain gauges was built and tested to get realistic sensory information. This paper investigates different deep learning architectures and algorithms, including unsupervised, autoencoder, and supervised methods, to benchmark blind drift calibration methods using deep learning. It involves a fully connected neural network (FCNN), a long short-term memory (LSTM), and a gated recurrent unit (GRU) to address the blind drift calibration problem (i.e., performing calibrations of installed sensors when ground truth is not available). The results show that the supervised methods perform much better than unsupervised methods, such as an autoencoder, when ground truths are available. Furthermore, taking advantage of time-series information, the GRU model generates the most precise predictions to remove the drift overall.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.17
no.2
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pp.91-97
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2021
User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.
Recent advances in hardware and instrumentation technology have allowed the possibility of deploying very large sensor arrays on structures. Exploiting the huge amount of data that can result in order to perform vibration-based structural health monitoring (SHM) is not a trivial task and requires research into a number of specific problems. In terms of pressing problems of interest, this paper discusses: the design and optimisation of appropriate sensor networks, efficient data reduction techniques, efficient and automated feature extraction methods, reliable methods to deal with environmental and operational variability, efficient training of machine learning techniques and multi-scale approaches for dealing with very local damage. The paper is a result of the ESF-S3T Eurocores project "Smart Sensing For Structural Health Monitoring" (S3HM) in which a consortium of academic partners from across Europe are attempting to address issues in the design of automated vibration-based SHM systems for structures.
Purpose - As new technologies that have led the 4th industrial revolution spread after the COVID-19 pandemic, the business crisis of existing financial institutions and the threat of employee jobs are growing, especially in the financial sector. The purpose of this study is to propose a human-technology convergence curriculum for creating high value-added in financial institutions and upskilling financial manpower. Research design, data, and methodology - In this study, a curriculum was designed to strengthen job competency for Private Bankers, high-quality employees of a bank dealing with high-net-worth owners. The focus of the design is that learners acquire skills to use robo-advisors as a tool and supplement artificial intelligence ethics. Result - The curriculum is organized into a total of 16 classes, and the main contents are changes in the financial environment and financial consumers, the core technology of robo-advisors and AI ethics, and establishment and evaluation of hyper-personalized asset management strategies using robo-advisors. To achieve the educational goal, two evaluations are performed to derive individual tasks and team project results. Conclusion - Human-centered upskilling convergence education will contribute to improving employee value and expanding corporate high value-added business areas by utilizing new technologies as tools. It is expected that the development and application of convergence curriculum in various fields will continue to be advanced in the future.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.7-14
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2008
To nurture skilled IT professionals required in the 21st information society, we have been faced to the need of learner-centered open lifelong education through the e-learning system that crosses the boundaries of time, space and geography. The object of this research is primarily as-is analysis of the IT contents in present cyber institutions, then making out the basic research data by to-be analysis and international standardization trend through benchmarking. Eventually this research intends to produce a prototype of the contents especially for the subjects related to the IT which is based on the modeling of e-Learning standard contents development model. It is possible that the final output of this project is used for the contents producing and operating data in cyber universities and institutions. This output also enhances the international competitiveness by the standardization and presents a standardized guideline to the domestic cyber education institutions.
Problem/Project based learning(PBL) is a student-centered teaching method in which students collaboratively solve problems and reflect their experiences. According to the results of PBL study and the experiences of the authors in PBL instruction, this paper introduced the necessities, output and significance of learning process PBL evaluation method and sums up our PBL evaluation process. The issue of appropriate and fair evaluation has been raised in untact (non-contact) university mathematics education due to the novel coronavirus (COVID-19) of the year 2020. To this end, when we had the course on for the summer semester held at S University in the summer of 2020. To ensure the fairness in evaluation and to improve the quality of our college math education, the PBL evaluation method was fully adapted. As a result, most of the students who took the lecture have learned a wide range of related knowledge without a single exception, and students agreed it is an ideal, fair, rational, and effective evaluation method applicable to other online courses in the era of untact education. This case was summarized in detail and introduced in this paper.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.6
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pp.561-571
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2019
Programming education generally includes problem analysis process, automation through algorithms and programming, and generalization process. It is a good software education method for students in improving computing thinking. However, it was found that beginners had difficulties in understanding instruction usage, writing algorithms, and implementing programming. In this study, we developed a game programming education model and curriculum for programming education of pre-service teachers. The 4E model consisted of empathy, exploration, engagement and evaluation. In addition, it is configured to learn game core elements and core command blocks by each stage. To help the pre-service teachers understand the use of various programming blocks, a three-step teaching and learning method was presented, consisting of example learning, self-game creation, and team-based projects. As a result of applying and verifying the curriculum for 15 weeks, it showed significant results in the 4E model and pre-service teachers' perception of block programming competence and the level of computational thinking on the submitted game project results was also high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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