• 한국과학교육학회지
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• 제31권7호
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• pp.1025-1039
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• 2011

Even though many researchers have reported that everyday contexts can arouse students' interests and improve their science learning, the connection between everyday context and physics learning is not yet clearly discussed. In our study, at first, we assumed five guidelines for helping the development of teaching materials for physics learning in everyday context. Based on these guidelines, we developed teaching materials for understanding basic optics and applied these materials to ninth grade students. From the positive responses of students and science teachers about the developed materials, we could confirm that the guidelines were reflected well in the materials. And also, it was found that students and teachers wanted to learn or teach context-based physics in future classroom learning. However, all students do not receive benefits from learning physics in everyday context. By analyzing students' actual learning processes and interviews with them, we found five potential impeding factors which could hinder students' successful learning of physics in everyday context. As a result, we suggested five recommendations for overcoming these impeding factors.

• 과학교육연구지
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• 제39권3호
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• pp.333-342
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• 2015

이 연구는 단계적 상황 교수자료를 개발하고 대학 물리학 수업에 적용하여 물리 학습에 대한 효과를 조사하는 데 있다. 연구대상은 지방 소재 대학의 사범대학 자연계열 1학년 대학생 총 35명으로 했다. 단계적 상황 교수자료는 상황 이상화하기, 상황 확장하기, 상황 비교하기 단계로 개발하고, 일차원 운동, 이차원 운동, 뉴턴의 운동 법칙 등 6차시 물리 수업에 적용했다. 물리 학습에 대한 효과는 힘 개념 검사지(FCI)와 물리 학습에 대한 신념(MPEX) 설문지를 사용하여 조사했다. 연구결과 단계적 상황 교수자료는 대학생의 힘 개념 변화에는 효과가 있었지만, 물리 학습에 대한 신념에는 유의미한 변화가 없었다. 결론적으로 단계적 상황 교수 학습 전략으로 개발된 교수자료는 학생에게 과학개념을 다양한 상황에 적용하는 기회를 주어 물리 개념 변화를 돕는 데 효과가 있다. 끝으로 연구 결과들을 통해 단계적 상황 물리 수업에 대한 교육적 시사점을 논의했다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제6권2호
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• pp.165-188
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• 1997

This paper describes about the development of the 3 Dimensional interactive physics experiment system using virtual reality technologies. Until now, most of the computer aided education systems have adopted one-sided learning way which only shows or tells. It excludes students during learning processes. To solve the problems of the one-sided learning way and to improve the educational productivity, the 3 Dimensional interactive physics experiment system is developed. The 3 Dimensional interactive physics experiment system introduced in this paper provides a new learning motivation for students and improves their educational effects through the 3 Dimensional graphics, realtime action, and realistic interactive experiment.

• 과학교육연구지
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• 제41권2호
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• pp.213-225
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• 2017

대부분의 학생들은 물리 학습에 대한 어려움과 부정적인 인식을 가지고 있다. 특히 내러티브 사고가 배제된 논리-과학적 사고를 기반으로 하는 학습으로 학생들은 전체 맥락을 이해하기 어려워한다. 본 연구에서는 물리 수업에 내러티브 사고를 활용하는 스토리텔링 교수 학습 방법을 개발하여 학생들의 물리 학습에 대한 어려움을 개선하고자 하였다. 이를 위해 과학적 태도 향상, 개념이해가 가능한 스토리텔링 교수 학습 방법을 문헌연구를 통해 개발하였다. 이를 고등학생과 중학생들을 대상으로 하는 수업에 적용하여 그 효과를 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습에 흥미가 낮은 고등학생을 대상으로 하는 스토리텔링 활용 교수 학습 방법은 과학 관련 직업, 과학 및 과학관련 활동에 대한 흥미를 높였고, 비판성, 개방성, 협동성, 자진성 등에서 유의한 효과가 있었다. 둘째, 학습에 적극적인 중학생은 스토리텔링 활용 교수 학습 방법이 물리 개념을 이해하는 데 도움을 준다고 인식하였다. 이번 연구를 통해 개발된 스토리텔링 교수 학습 방법은 학생들의 물리에 대한 흥미와 동기유발을 일으키고, 과학적 사고력을 증진시켜 개념 학습에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• Educational Technology International
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• 제19권2호
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• pp.229-254
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• 2018

Universities in Korea have driven universities' new attempts to adopt more learner-centered and active learning in English. Problem-based Learning (PBL) is one of the well-known constructive teaching and learning methodologies in higher education. Our research goal was to design and develop the optimal PBL practices for a college physics course taught in English to promote learning and course satisfaction. For four semesters, we have tried and adjusted PBL components, and looked at the trend of the exam scores and group work achievement in each semester. We found that the number of problems and the duration of problem solving are the critical factors that influence the effect of PBL in a college physics course taught in English by going through iterative implementation. The iterative process of applying, designing, and constructing PBL to physics classes was meaningful not only in that we have found the optimal PBL model for learning a college physics course, but also in that we have been reflecting on the continuous interaction with learners during the course.

• 과학교육연구지
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• 제44권2호
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• pp.214-224
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• 2020

물리 이미지 및 관심은 물리 학습에 영향을 미치는 요인 중에 하나이다. 공과대학 신입생은 고등학교 때에 다양한 학습 환경 조건에서 대학에 입학한다. 대학 물리교육을 위하여 공과대학 신입생의 특성에 따른 물리 이미지 및 관심을 조사할 필요가 있다. 이 연구는 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지와 관심 여부를 조사하여, 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다. 연구 대상은 공과대학 1학년 공과 계열 286명, 정보기술 계열 242명, 건설환경 계열 136명 총 664명이다. 분석 내용은 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지 및 관심 여부를 분석한다. 분석결과 첫째, 물리 이미지는 공과대학 신입생의 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 고등학교 때 물리를 배우지 않은 학생의 물리 이미지 점수가 물리I 또는 물리I,II를 배운 학생보다 높게 나타났다. 둘째, 물리 관심 여부는 성별과 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 성별에서는 남학생이 여학생보다 물리 관심이 높았고 고등학교 때 물리 이수 여부에서는 고등학교 때 물리를 이수하지 않은 학생이 물리를 이수한 학생보다 물리 관심이 높았다. 끝으로 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제41권3호
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• pp.149-158
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• 2024

This study developed a machine learning-based methodology to classify gravitational wave (GW) signals from black hol-eneutron star (BH-NS) mergers by combining convolutional neural network (CNN) with conditional information for feature extraction. The model was trained and validated on a dataset of simulated GW signals injected to Gaussian noise to mimic real world signals. We considered all three types of merger: binary black hole (BBH), binary neutron star (BNS) and neutron starblack hole (NSBH). We achieved up to 96% correct classification of GW signals sources. Incorporating our novel conditional information approach improved classification accuracy by 10% compared to standard time series training. Additionally, to show the effectiveness of our method, we tested the model with real GW data from the Gravitational Wave Transient Catalog (GWTC-3) and successfully classified ~90% of signals. These results are an important step towards low-latency real-time GW detection.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.287-301
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• 2022

The machine-vision based structural displacement measurement methods are widely used due to its flexible deployment and non-contact measurement characteristics. The accuracy of vision measurement is directly related to the image resolution. In the field of computer vision, super-resolution reconstruction is an emerging method to improve image resolution. Particularly, the deep-learning based image super-resolution methods have shown great potential for improving image resolution and thus the machine-vision based measurement. In this article, we firstly review the latest progress of several deep learning based super-resolution models, together with the public benchmark datasets and the performance evaluation index. Secondly, we construct a binocular visual measurement platform to measure the distances of the adjacent corners on a chessboard that is universally used as a target when measuring the structure displacement via machine-vision based approaches. And then, several typical deep learning based super resolution algorithms are employed to improve the visual measurement performance. Experimental results show that super-resolution reconstruction technology can improve the accuracy of distance measurement of adjacent corners. According to the experimental results, one can find that the measurement accuracy improvement of the super resolution algorithms is not consistent with the existing quantitative performance evaluation index. Lastly, the current challenges and future trends of super resolution algorithms for visual measurement applications are pointed out.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권2호
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• pp.127-137
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• 2024

The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권3호
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• pp.375-382
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• 2015

교과서는 교육과정의 구체적 산물이며, 교수-학습-평가의 가장 중요한 자료이기 때문에 교육과정의 의도에 맞게 잘 만들어진 교과서가 필요하다. 특히 교과서에 기술된 학습목표는 학습자에게 학습의 대상을 명확하게 제시하여 학습을 촉진하는 역할을 하므로 명확하게 진술될 필요가 있다. 본 연구에서는 우리나라 고등학교 물리I, 물리II 교과서에 진술된 학습목표에 사용된 서술어의 특징을 정리하고, 미국과 싱가포르 물리 교과서의 경우와 비교하였다. 우리나라 물리 교과서 2종에 기술된 학습목표의 특징을 정리해 본 결과 서술어에 사용된 동사의 종류가 22종, 14종으로, 미국과 싱가포르 물리 교과서의 65종, 26종에 비해 적었으며, 주로 '이해하다', '알다'와 같은 추상적이고 포괄적인 뜻을 가진 동사가 사용되고 있다는 점이 문제점으로 드러났다. 미국 물리 교과서의 경우 65종이나 되는 다양한 동사를 서술어에 사용했을 뿐만 아니라, 10% 이상 사용된 것이 없고 소수로 사용된 동사가 대부분이라는 점이 두드러지게 나타났다. 학습목표를 영역별로 분류했을 때 우리나라의 경우 2종의 교과서에서 인지적 영역에 해당되는 학습목표가 98~99%를 차지하고 있으며, 탐구과정 영역에 해당되는 학습목표는 1~2%에 불과했다. 이는 학습목표의 진술 형태가 구체적이지 않을 뿐만 아니라 교과서의 탐구활동이나 읽기자료 등의 내용이 학습목표에 명시되지 않았기 때문에 학습목표의 대부분이 인지적 영역에 해당될 수밖에 없는 것으로 나타났다. 미국 물리 교과서의 경우 탐구 영역이 타 교과서에 비해 많은 비중을 차지하고 있었으며 이 영역의 학습목표 서술어 진술에 사용된 동사의 종류도 또한 많은 것으로 나타났다. 싱가포르의 경우 학습목표가 인지적 영역에 치우쳐있는 것은 우리나라의 경우와 비슷하나 학습목표의 서술어가 행동동사를 사용해 구체적인 형태로 진술되어 있다는 점에서 차이가 났다.