With the continuous development and progress of science and technology, the field of mixed reality applications has involved scientific research, medicine, entertainment, education, information dissemination, and people's daily lives; This paper will focus on the application of mixed reality in the field of education and teaching, relying on the characteristics of mixed reality technology. This article will use the combination of mixed reality and smart glasses to fully consider the characteristics of photography darkroom teaching, design and produce a mixed reality photography darkroom teaching software, and explore the feasibility of the application of mixed reality in teaching. This paper will use literature research methods, practical research methods, and survey methods as the main methods of research topics to determine the importance, feasibility, and necessity of the relevant theories studied in this paper. The application of mixed reality technology in photography darkroom teaching can not only solve many problems in the existing darkroom teaching methods, but also develop and expand students' Independent learning ability. It is concluded from this that mixed reality teaching software has the feasibility of sustainable development, which brings particular application value to the development and research of other education and art discipline software.
The purpose of this study is to develop the Public Practice Center's teaching-learning model by applying blended learning strategies which is complementary to the expected problems such as expansion of the educational object and diversity of the curriculum to maximize the educational effect and to analyze activation types of the Practical Practice Center to expand the Public Practice Center's function and role by studying the document. Blended Learning Strategies are established in consideration of the following eight (8) factors ; learning environment, learning purpose, learning contents, learning time, learning place, learning type, learning media, type of interaction. It is redesigned and amended to the KEDI's individual confirmation instruction model for skill learning (1975) which is considered to be effective in the filed of education by applying features, educational contents of the Public Practice Center's teaching and merit of Blended Learning Strategies simultaneous. This model is composed of six (6) steps as shown below; 1. Understanding on the purpose and orientation 2. Observation for demonstration of fundamental skill 3. Ex on-line learning 4. Acquirement of element skill 5. Confirmation for acquirement of fundamental skill 6. After on-line learning. Further to this, this model is designed so that the above eight factors will be applied to the students effectively and the merit of e-learning and off-line practice will be mixed to the learner's expectation and satisfaction.
In hospitals, nurses are subjectively determining the urine status to check the kidneys and circulatory system of patients whose statuses are related to patients with kidney disease, critically ill patients, and nursing homes before and after surgery. To improve this problem, this paper proposes a urine spectrum analysis system which clusters urine test results based on a hybrid machine learning model consists of unsupervised learning and supervised learning. The proposed system clusters the spectral data using unsupervised learning in the first part, and classifies them using supervised learning in the second part. The results of the proposed urine spectrum analysis system using a mixed model are evaluated with the results of pure supervised learning. This paper is expected to provide better services than existing medical services to patients by solving the shortage of nurses, shortening of examination time, and subjective evaluation in hospitals.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권1호
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pp.33-42
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2002
Recently, various experiments to apply reinforcement learning method to the self-learning intelligent control of continuous dynamic system have been reported in the machine learning related research community. The reports have produced mixed results of some successes and some failures, and show that the success of reinforcement learning method in application to the intelligent control of continuous control systems depends on the ability to combine proper function approximation method with temporal difference methods such as Q-learning and value iteration. One of the difficulties in using function approximation method in connection with temporal difference method is the absence of guarantee for the convergence of the algorithm. This paper provides a proof of convergence of a particular function approximation method based on \"barycentric interpolator\" which is known to be computationally more efficient than multilinear interpolation .
Purpose The purpose of this study is to develop a virtual try-on deep learning model that can efficiently learn front and back clothes images. It is expected that the application of virtual try-on clothing service in the fashion and textile industry field will be vitalization. Design/methodology/approach The data used in this study used 232,355 clothes and product images. The image data input to the model is divided into 5 categories: original clothing image and wearer image, clothing segmentation, wearer's body Densepose heatmap, wearer's clothing-agnosting. We advanced the HR-VITON model in the way of Mixed-Precison, Gradient Accumulation, and sharing model weights. Findings As a result of this study, we demonstrated that the weight-shared MP-GA HR-VITON model can efficiently learn front and back fashion images. As a result, this proposed model quantitatively improves the quality of the generated image compared to the existing technique, and natural fitting is possible in both front and back images. SSIM was 0.8385 and 0.9204 in CP-VTON and the proposed model, LPIPS 0.2133 and 0.0642, FID 74.5421 and 11.8463, and KID 0.064 and 0.006. Using the deep learning model of this study, it is possible to naturally fit one color clothes, but when there are complex pictures and logos as shown in <Figure 6>, an unnatural pattern occurred in the generated image. If it is advanced based on the transformer, this problem may also be improved.
본 연구는 온-오프라인 혼합 학습환경에서 과학교사의 교수 지향과 그에 따른 PCK의 특징 탐색을 목적으로 한다. 본 연구에서는 교사 12명을 대상으로 설문, 반구조화 면담, 수업관찰 및 현장노트의 질적 자료를 수집하여 귀납적으로 분석하였다. 본 연구 참여교사의 과학 교육 목표 지향과 과학 교수·학습 지향의 조합으로 범주화하여 '과학 개념 이해-강의식 수업' '과학 개념형성-탐구 수업' '과학 개념 및 탐구 과정 적용-탐구 수업' '과학 개념 및 탐구 과정 적용-강의식 수업' '과학 정보 분석 및 판단-탐구 수업' '과학적 태도 함양-탐구 수업' '과학적 태도 함양-강의식 수업' '과학·기술·사회 상호관계 인식 함양-탐구 수업'의 교수 지향을 추출하였다. 온-오프라인 혼합 학습환경에서 과학 교육 목표 지향과 관계없이 '탐구 수업 지향'의 교사는 '강의식 수업 지향'의 교사와 다르게 다양한 탐구 활동을 위한 온라인 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식을 형성하고 있는 것으로 나타났다. '과학 개념 이해-강의식 수업 지향'의 교사들은 학생 이해 점검을 위한 질문 전략, 반복 강의 전략 등의 교수 전략에 관한 지식을 가지고 있었다. 반면, '과학 개념 형성-탐구 수업 지향'의 교사들은 학생들의 과학 개념 형성을 위해 온라인 학습환경에서 실시간 모둠 활동을 수행하는 전략, 코로나 19 이전 수행하던 대면 모둠 활동을 가상 실험, 학생 개별 실험으로 대체하여 수행하는 전략에 관한 지식을 가지고 있었다. '과학 개념 이해-강의식 수업 지향'의 교사들은 학생 과학 학습에 관한 지식이 드러나지 않은 반면, '과학 개념 형성-탐구 수업 지향'의 교사들은 온라인 학습환경에서 탐구 수업 관련된 학생의 학습 어려움에 관한 지식을 가지고 있었다.
The aim of this study was to examine the trends (e.g., the distribution of the studies by year, country, research methods, and participants' education level) and fundamental findings [e.g., interaction in Virtual Reality (VR) environments, educational content through VR and Augmented Reality (AR) technologies, learning environment in AR, etc.] regarding immersive learning technologies such as VR and AR in English Language Teaching (ELT) between 2010 and 2019. Employing a systematic review research methodology, data was gathered from 59 academic articles published in the following databases: EBSCOhost, ERIC, Web of Science, and Taylor & Francis. The studies were analyzed using a content analysis approach, and findings demonstrated that immersive learning technologies in ELT came to prominence in 2017. Mixed methods research was the most widely employed research method. The most studied language skill was vocabulary for AR and speaking for VR. The results also revealed advantages and challenges with regards to the use of immersive learning technologies in ELT. Further analysis illustrated the findings related to characteristics of immersive learning technologies in ELT. Based on this review, research and design implications for researchers and practitioners are presented.
이 후향적 연구의 목적은 7 - 15세 사이의 혼합치열기와 영구치열기의 소아 및 청소년 환자에서 기존 교정 분석 방법과 인공 지능을 활용한 교정 분석 방법을 이용한 변수의 차이를 비교하여 평가하는 것이다. 교정 진단을 위해 측면 두부계측 방사선 사진을 촬영한 소아 환자 60명(혼합 치열기 30명, 영구치열기 30명)을 무작위로 선정하였다. V-ceph을 사용한 기존 분석 방법과 WebCeph를 사용한 딥 러닝 기반 분석 방법으로 1명의 검사자가 17개의 두부 측정 계측점을 식별하고, 22개의 측정 항목을 평가했다. 기존 분석 방법의 반복 측정으로 인한 오차는 Pearson의 상관 분석을 사용하여 평가하었다. 혼합치열군과 영구치열군에 대한 각각 두 방법의 차이는 paired t-test를 사용하여 평가하였다. 혼합치열군에서 두 분석 방법의 차이는 8개의 계측항목에서 통계적으로 유의하였다: APDI, SNA, SNB, Mandibular plane angle, LAFH (p < 0.001), Facial ratio (p = 0.001), U1 to SN (p = 0.012), and U1 to A-Pg (p = 0.021). 영구치열군에서는 두 분석 방법 간에 4개의 계측항목이 통계적으로 유의한 차이를 보였다: ODI (p = 0.020), Wits appraisal (p = 0.025), Facial ratio (p = 0.026), and U1 to A-Pg (p = 0.001). 많은 시간이 소요되는 기존의 교정 분석 방법과 비교하였을 때, 딥 러닝 기반 교정 분석 시스템은 측정의 신뢰성과 유효성 측면에서 임상적으로 허용될 수 있다. 하지만 소아 환자의 교정 분석을 위해 딥 러닝 기반 프로그램을 사용할 때에는 이러한 프로그램의 한계점을 인지하고 올바른 판단으로 사용하는 것이 중요하다.
본 연구는 코로나19 상황에서 발달 장애 학생의 온라인 학습권 실태 분석과 증진 방안 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 발달 장애 학생 자녀를 둔 학부모 충북지역 200인을 대상으로 한 설문조사 자료와 학부모 6인이 참여한 FGI 자료를 함께 사용하는 혼합방법론을 적용하였다. 주요 결과로, 가장 시급한 학습보조 제도는 보조인력 지원으로 확인되었고, 재택근무 등으로 자녀를 지원할 수 없는 응답자가 50.5%로 나타났다. FGI 자료 분석결과, '코로나19 온라인 학습 실태', '양육환경을 고려한 비대면 학습환경 개선'의 2가지 범주와 '화상수업 등 교수 방법 다양화', '필요 학습 자원 지원', '상황에 맞는 평가제도 도입', '돌봄 지원 강화', '건강 지원 확대'의 5가지 주제가 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 발달 장애 학생 온라인 수업 관련 법적 근거마련 검토, 학습지원 인력 파견 확대, 온라인 학습 환경 증진 대안 마련 등을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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