• 수산해양교육연구
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• 제26권1호
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• pp.148-155
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• 2014

The purpose of this research was to analyze the effects of smart learning. By using meta analysis method, twenty MA and Ph.D degree papers published from 2006 to 2013 were analyzed and 104 effect sizes were calculated. Followings were the results of the research: (a) Smart learning turned out to be more statistically effective comparing to traditional education. The total mean effect size was .886 and the value of U3 was 66.53%. (b) All effect size of sub dependent variables(ie, academic achievement, learning satisfaction, learning attitude) were also effective by adapting smart learning. (c) The moderated variables likes learner characteristics, learning content, and interaction had high effect sizes. Operation system variable had a low effect size but it was not significant.

• 구강회복응용과학지
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• 제38권4호
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• pp.196-203
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• 2022

목적: 본 연구는 79종의 치과 임플란트에 대해 딥러닝을 이용한 식별 모델의 정확도와 임상적 유용성을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 연구 재료 및 방법: 2001년부터 2020년까지 30개 치과에서 임플란트 치료를 받은 환자들의 파노라마 방사선 사진에서 총 45396개의 임플란트 고정체 이미지를 수집했다. 수집된 임플란트 이미지는 18개 제조사의 79개 유형이었다. 모델 학습을 위해 EfficientNet 및 Meta Pseudo Labels 알고리즘이 사용되었다. EfficientNet은 EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4가 하위 모델로 사용되었으며, Meta Pseudo Labels는 확장 계수에 따라 두 가지 모델을 적용했다. EfficientNet에 대해 Top 1 정확도를 측정하고 Meta Pseudo Labels에 대해 Top 1 및 Top 5 정확도를 측정하였다. 결과: EfficientNet-B0 및 EfficientNet-B4는 89.4의 Top 1 정확도를 보였다. Meta Pseudo Labels 1은 87.96의 Top 1 정확도를 보였고, 확장 계수가 증가한 Meta Pseudo Labels 2는 88.35를 나타냈다. Top 5 정확도에서 Meta Pseudo Labels 1의 점수는 97.90으로 Meta Pseudo Labels 2의 97.79보다 0.11% 높았다. 결론: 본 연구에서 임플란트 식별에 사용된 4가지 딥러닝 알고리즘은 모두 90%에 가까운 정확도를 보였다. 임플란트 식별을 위한 딥러닝의 임상적 적용 가능성을 높이려면 더 많은 데이터를 수집하고 임플란트에 적합한 미세 조정 알고리즘의 개발이 필요하다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권3호
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• pp.409-444
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• 2014

수학교육 연구 공동체에서는 모델링 활동을 통한 수학 학습에 대한 논의들이 지속되어 왔다. 모델링 활동은 대안적인 수학 교수 학습 방법으로 논의되어 왔으나, 모델링 활동을 통하여 이루어지는 수학 학습은 어떠한 성격을 갖는지, 그리고 이는 어떠한 과제 설계와 수업 실행을 통하여 달성할 수 있는지에 대한 합의점은 도출되지 못한 실정이다. 모델링 활동을 통한 수학 학습을 시도해 온 선행 연구들의 논의로부터, 본 연구에서는 모델링 활동이 메타수준의 수학적 담론 생성과 메타규칙의 변화를 포함하는 메타수준 학습을 촉진할 수 있을 것으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 메타수준 학습을 촉진할 수 있는 모델링 과제 설계와 수업 실행 방안을 도출하고, 이를 실행하여 수학 교수 학습에서 모델링 활동의 잠재력을 확인하는 데 목적을 둔다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제40권1호
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• pp.13-21
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• 2021

This study analyzed the effects of 'online biology learning using E-learning system' on elementary school students' science-related attitudes. Samples of the study were composed of 95 sixth-grade students of N elementary school in Seoul, Korea. The learning was conducted for 11 times over a month. The main results of this study are as follows. First, for the paired t-test, a statistically significant difference between the pre and post scores of science-related attitudes was found. After conducting the online biology learning science related attitudes scores of students generally declined. "The boredom caused by simply watching online biology contents" is the decisive cause of the decline in science-related attitude scores analyzed through interviews. Second, in ANCOVA, according to 'levels of meta-cognition'. there was no statistically significant difference in scores of science-related attitudes. but, there was statistically significant difference in science-related attitudes according to 'adoption of scientific attitudes'. Students of high meta-cognition type showed a greater decline in scores than students of low meta-cognition type. Based on the results of this study, implications for research of online biology education and elementary science education are discussed.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제13권3호
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• pp.469-484
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• 2011

본 연구는 수학 학습의 정의적 영역에서 메타-정의의 개념을 구체화하고 명확히 하기 위해 메타-정의의 유형을 구분하고, 실제 사례를 보여주었다. 메타-정의는 정의의 모니터링, 감정의 평가, 감정의 조절, 정의의 활용 4가지로 구분되었고, 모니터링 후 평가, 조절, 활용이 시간적 순서로 이루어지는 것을 볼 수 있었다. 감정을 평가하고 조절하는 데 수학과 수학 학습에 대한 신념이 중요한 잣대로 작용하였으며, 메타-정의는 정의를 조절하고 학습 전략을 선정하는 등 수학 학습에서 중요한 역할을 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.498-507
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• 2009

프로그래밍 언어 학습이 논리적 사고력에 미치는 영향에 대한 선행 연구는 부족한 실정이며, 각 연구 결과마다 연구 대상, 방법과 학습 주제 등에 따라 논리 향상 정도와 영역이 다르므로, 일반화 과정에 어려움이 있다. 또한 논리적 사고력의 향상이 학습자의 인지 발달에 의한 것인지 프로그래밍 언어 학습에 의한 것인지 분명하지 않아 프로그래밍 언어 학습의 필요성이 증명되었다고 할 수 없다. 본 연구에서는 초등 6학년생들에게 교육용 프로그래밍 언어 학습을 7차시 동안 실시한 후, 메타인지 수준별로 논리적 사고력에 미치는 영향을 조사하고, 컴퓨터 활용 교육의 효과와 비교하였다. 실험 결과에 따르면, 두리틀과 로고, 그리고 파워포인트 학습 집단 모두에서, 상위 수준의 메타인지를 지닌 학생들은 논리적 사고력에 유의미한 신장 효과를 나타낸 반면, 하위 수준의 학생들은 두리틀과 로고 학습 후에만 유의미한 논리적 사고력의 신장을 나타냈다. 그러나 메타인지 수준에 상관 없이 세 학습 집단 간에 논리적 사고력 향상 정도의 유의미한 차이는 없었다.

• 수산해양교육연구
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• 제29권1호
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• pp.128-136
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• 2017

The purpose of this research is to analyze the effects of smart learning in both general education and fisheries & marine education through meta-analysis. To find the effects size, we had collected 112 studies from graduation theses and journal articles. Followings are the results of the research: (a) Smart learning turns out to be more statistically effective comparing to traditional education. The total effect size of smart learning is .768 and the value of U3 is 61.50%. (b) There is no significant difference between general education and fisheries & marine education in the view of effect size. (c) There is a significant difference in subjects, type of publication, and size of members in experimental group. High school student group has the most effect size of smart learning.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권2호
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• pp.123-133
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• 2023

This paper proposes a thermography-based coating thickness estimation method for steel structures using model-agnostic meta-learning. In the proposed method, a halogen lamp generates heat energy on the coating surface of a steel structure, and the resulting heat responses are measured using an infrared (IR) camera. The measured heat responses are then analyzed using model-agnostic meta-learning to estimate the coating thickness, which is visualized throughout the inspection surface of the steel structure. Current coating thickness estimation methods rely on point measurement and their inspection area is limited to a single point, whereas the proposed method can inspect a larger area with higher accuracy. In contrast to previous ANN-based methods, which require a large amount of data for training and validation, the proposed method can estimate the coating thickness using only 10- pixel points for each material. In addition, the proposed model has broader applicability than previous methods, allowing it to be applied to various materials after meta-training. The performance of the proposed method was validated using laboratory-scale and field tests with different coating materials; the results demonstrated that the error of the proposed method was less than 5% when estimating coating thicknesses ranging from 40 to 500 ㎛.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.24-31
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• 2023

메타 학습(meta learning)이란 즉각적으로 아는 것과 모르는 것을 구별하는 메타 인지로 적은 양의 데이터로 스스로 학습하고, 학습한 정보와 알고리즘으로 새로운 문제에 적응하며 해결하는 학습 방식이다. 그 중, few-shot 학습 방법은 메타 학습 방법의 한 종류로 매우 적은 학습 데이터 (support set)으로도 질의 데이터(query set)를 올바르게 예측하도록 하는 학습 방법이다. 본 연구에서는 각 클래스의 mean-point vector로 생성한 프로토타입의 한계점인 높은 밀도값을 낮추면서 이상치(outlier)값을 극복하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법을 해결하기 위해, 딥러닝 모델에서 feature를 추출하고, 획득한 feature사이의 요소별로 중앙값 계산하여 프로토타입을 생성하는 방법을 사용한다. 그 후, 앞서 생성한 중앙값 프로토타입을 기반으로 few-shot 학습 방법에 사용한다. 제안한 방법의 정량적인 평가를 위해 필체 인식 데이터셋을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국간호교육학회지
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• 제25권3호
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• pp.300-311
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• 2019

Purpose: The purpose of this study was to review and synthesize the existing literature on the experience of nursing students in simulation. Methods: A systematic review was undertaken using meta-ethnography. Eight databases were searched up to January 2014 for peer-reviewed studies, written in Korean and English, that reported primary data, used identifiable and interpretative qualitative methods, and offered a valuable contribution to the synthesis. Results: Nine studies were identified, with quality appraisal undertaken. Three key concepts were generated: ambivalence of simulation practice, learning by reflection, and building up of the competency as a future nurse. Six sub-concepts emerged: double sidedness of simulation setting; feeling ambivalence of simulation; learning from others; learning from self-reflection; improvement of confidence by role experience; and internalization of nursing knowledge. A line of argument has been developed based on the themes generated. Conclusion: The findings from this qualitative synthesis and other related literature indicated the importance of capability of educator and extension of the simulation system to facilitate effective simulation-based education.