The purpose of this study was to identify the preferable learning strategies in science learning and to find out the relationship between these strategies and scientific achievement of students in the secondary school. The learning strategies were tested with two categories, self-focused and work-focused learning. The four types of learning strategies in science learning were analyzed, and they were named to organization, monitoring, elaboration and memorization strategies, which were defined by GSSS test. In the self-focused learning, the organization and monitoring strategies were preferred to the elaboration and memorization strategies. Middle school students had a preference for memorization strategy (p=0.000), whereas high school students had a preference for monitoring strategy (p=0.015). In the case of organization strategy, female groups were preferable to male groups (p=0.027). In the second form of learning types, work-focused learning, the memorization strategy was the same preference as organization and monitoring strategies in the secondary school students, especially the male groups of high school students. The preference of elaboration strategy was relative lower compared with that of self-focused learning type. Middle school students had a preference for monitoring strategy (p=0.001), whereas high school students had a preference for elaboration strategy (p=0.001). The difference of each preference between male and female groups was not shown. From the analysis of correlation between learning strategy and scientific achievement, it showed that the monitoring strategy was commonly correlated with scientific achievement. In the self-focused learning, elaboration and organization strategies were correlated with scientific achievement in high school students (p<0.05). In the work-focused learning, memorization strategy was correlated with scientific achievement in middle school students, especially in male groups (p<0.05).
Normative theory suggests that control systems should be designed to complement management's objectives and strategies. However, few empirical studies have focused on how control systems have been modified to complement new manufacturing techniques, such as zero-defect strategy. The major purpose of this study is to examine the effects of the attributes of quality strategy and control system on performance. The previous studies have subdivided quality strategy into the ECL(economic conformance level) and ZD(zero-defect) strategy. To accomplish the purpose, this study empirically analysed the data based on the questionnaires from manufacturing department personnel of 67 Korean companies. The major results are as follows. The companies that had implemented the ZD strategy and its control system outperformed the companies that had implemented ECL strategy. Also, the ZD strategy differs from ECL strategy in control system, the criteria of performance evaluation and feedback frequence variable. There is no difference in quality performance monitoring and communication variable. From this results, although many companies have strived for continuous improvement of quality, it was restricted in improvement activities that dont's required much investment cost, quality performance monitoring and communication.
This paper considers a strategy for planning of rework in semiconductor monitoring burn-in test process. The equipment error in monitoring burn-in test process generates many defects. These defects are transformed into good products by rework process, i.e. retest. Rework has the advantage of saving production costs. But rework increases holding costs and incurs rework costs. In monitoring burn-in test process, rework depends on operator's experience with no pre-defined specification. In practice, a number of rework activities are performed with respect to the product importance and inventory quantity. Moreover, disregard for order jobs schedule have caused due date penalties. So a strategy for planning of rework by which order jobs schedule are not affected is suggested. Futhermore, production costs, rework costs and inventory costs for planning of rework are considered.
본 연구는 청소년기의 고등학생들을 대상으로 이들의 갈등관리유형을 또래간의 관계를 중심으로 파악하고, 이같은 갈등유형이 성격 5요인, 자아존중감, 및 자기감시와 어떤 관계가 있는지 살펴보았다. 먼저 성격 5요인이 갈등관리스타일에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴 본 결과 친화성, 성실성, 외향성, 개방성이 높을수록 협력전락을 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. 반면 신경불안증이 높고, 친화성과 외향성이 낮을수록 공격전략을 더 많이 구사하는 것으로 드러났다. 성실성, 외향성, 개방성이 낮고 신경불안증이 높을수록 회피전략을 더 많이 사용하는 것으로 밝혀졌다. 또한 자아존중감과 자기감시가 청소년의 갈등관리스타일에 어떠한 영향을 미치는가를 살펴본 결과 자아존중감이 높을수록 협력전략을 더 많이 사용하는 반면 공격전략과 회피전략은 더 적게 표출하는 것으로 나타났다. 자기감시 정도가 높을수록 갈등상황에서 협력전략을 더 많이 사용하는 반면 회피전략은 더 적게 행사하는 것으로 분석되었다.
The growing interest in nanotechnology has resulted in increasing concern and a number of published environmental and workplace measurements for assessing occupational exposure to engineered nanomaterials. However, the amount of previous exposure data remains limited. Furthermore the data available was collected with extensive variation in terms of exposure measurement strategy, which limits the ability to pool the data in the future. In response, this paper reviewed several pertinent issues related to exposure measurement strategy to suggest a harmonized measurement strategy which would make exposure data more useful in the future, e.g. correlation between exposure metrics, relationship between activity and exposure, task-based or shift-based assessment, background concentration, limitation of personal exposure monitoring and other determinants of exposure/modeling. An improved sampling strategy for nanomaterial exposure assessment should be considered in order to maximize the use of the data from various real time monitoring instruments.
This paper presents a systematic investigation of the effect of sensor location on the data quality and subsequently, on the effectiveness of machine health monitoring. Based on an analysis of the signal propagation process from the defect location to the sensor, numerical simulations using finite element modeling were conducted on a bearing test bed to determine the signal strength at several representative sensor locations. The results showed that placing sensors closely to the machine component being monitored is critical to achieving high signal-to-noise ratio, thus improving the data quality. Using millimeter-sized piezoceramic plates, the obtained results were evaluated experimentally. A comparison with a set of commercial vibration sensors verified the developed structural dynamics-based sensor placement strategy. It further demonstrated that the proposed shock wave-based sensing technique provided an effective alternative to vibration measurement, while requiring less space for sensor installation.
A flexibility-based distributed computing strategy (DCS) for structural health monitoring (SHM) has recently been proposed which is suitable for implementation on a network of densely distributed smart sensors. This approach uses a hierarchical strategy in which adjacent smart sensors are grouped together to form sensor communities. A flexibility-based damage detection method is employed to evaluate the condition of the local elements within the communities by utilizing only locally measured information. The damage detection results in these communities are then communicated with the surrounding communities and sent back to a central station. Structural health monitoring can be done without relying on central data acquisition and processing. The main purpose of this paper is to experimentally verify this flexibility-based DCS approach using wired sensors; such verification is essential prior to implementation on a smart sensor platform. The damage locating vector method that forms foundation of the DCS approach is briefly reviewed, followed by an overview of the DCS approach. This flexibility-based approach is then experimentally verified employing a 5.6 m long three-dimensional truss structure. To simulate damage in the structure, the original truss members are replaced by ones with a reduced cross section. Both single and multiple damage scenarios are studied. Experimental results show that the DCS approach can successfully detect the damage at local elements using only locally measured information.
In the Structural Health Monitoring (SHM) system of civil engineering, data missing inevitably occurs during the data acquisition and transmission process, which brings great difficulties to data analysis and poses challenges to structural health monitoring. In this paper, Convolution Neural Network (CNN) is used to recover the nonstationary wind speed data missing randomly at sampling points. Given the technical constraints and financial implications, field monitoring data samples are often insufficient to train a deep learning model for the task at hand. Thus, simulation combined transfer learning strategy is proposed to address issues of overfitting and instability of the deep learning model caused by the paucity of training samples. According to a portion of target data samples, a substantial quantity of simulated data consistent with the characteristics of target data can be obtained by nonstationary wind-field simulation and are subsequently deployed for training an auxiliary CNN model. Afterwards, parameters of the pretrained auxiliary model are transferred to the target model as initial parameters, greatly enhancing training efficiency for the target task. Simulation synergy strategy effectively promotes the accuracy and stability of the target model to a great extent. Finally, the structural dynamic response analysis verifies the efficiency of the simulation synergy strategy.
Comparative studies on mathematical modeling cognition feature were carried out between 15 excellent high school third-grade science students (excellent students for short) and 15 normal ones (normal students for short) in China by utilizing protocol analysis and expert-novice comparison methods and our conclusions have been drawn as below. 1. In the style, span and method of mathematical modeling problem representation, both excellent and normal students adopted symbolic and methodological representation style. However, excellent students use mechanical representation style more often. Excellent students tend to utilize multiple-representation while normal students tend to utilize simplicity representation. Excellent students incline to make use of circular representation while normal students incline to make use of one-way representation. 2. In mathematical modeling strategy use, excellent students tend to tend to use equilibrium assumption strategy while normal students tend to use accurate assumption strategy. Excellent students tend to use sample analog construction strategy while normal students tend to use real-time generation construction strategy. Excellent students tend to use immediate self-monitoring strategy while normal students tend to use review-monitoring strategy. Excellent students tend to use theoretical deduction and intuitive judgment testing strategy while normal students tend to use data testing strategy. Excellent students tend to use assumption adjustment and modeling adjustment strategy while normal students tend to use model solving adjustment strategy. 3. In the thinking, result and efficiency of mathematical modeling, excellent students give brief oral presentations of mathematical modeling, express themselves more logically, analyze problems deeply and thoroughly, have multiple, quick and flexible thinking and the utilization of mathematical modeling method is shown by inspiring inquiry, more correct results and high thinking efficiency while normal students give complicated protocol material, express themselves illogically, analyze problems superficially and obscurely, have simple, slow and rigid thinking and the utilization of mathematical modeling method is shown by blind inquiry, more fixed and inaccurate thinking and low thinking efficiency.
본 논문은 수도권 전압안정도 향상을 위해 사용될 Synchro-Phasor에 대하여 그 최적 설치위치에 관하여 다루었다. 특히 WAMAC(Wide Area Monitoring And Control system)시스템 구축을 위해 국내 계통 전체 감시목적과 수도권 전압 안정도 향상이라는 두 가지 측면에서 최적 PMU 설치 위치에 대해 검토하고 그 안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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