• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제19권1호
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• pp.189-208
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• 2017

지난 수십 년 동안, 구성주의의 자장 속에서 많은 수학교육이론은 학습 주체가 자신의 능동적인 구성 작용을 통해 스스로 수학적 의미를 구성하고 정교화 한다고 주장하였다. 하지만 최근 이루어지는 기호학적 접근은 수학적 인지의 수동적이고 집단적인 측면을 강조하며 위와 같은 구성주의의 기조를 문제시하고 있다. 본고에서는 Deleuze의 기호에 대한 논의 그리고 주의에 대한 선행연구의 통찰을 이용하여, 수학 교수-학습 과정을 설명하는 새로운 틀을 제시하고자 한다. 분석 결과, 수학적 의미는 기호에 의해 강제적이고 수동적으로 학습 주체 앞에 모호하게 펼쳐진다는 점 그리고 교사와 학생은 그 모호한 의미를 공동으로 전환하며 명료하게 만들어나간다는 점이 밝혀졌다. 이러한 관점은 과제와 교사의 역할을 재고하도록 하는 출발점이 된다.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.182-186
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• 2019

When a camera is employed for 3D sensing, accurate camera calibration is vital as it is a prerequisite for the subsequent steps of the sensing process. Camera calibration is usually performed by complex mathematical modeling and geometric analysis. On the other contrary, data learning using an artificial neural network can establish a transformation relation between the 3D space and the 2D camera image without explicit camera modeling. However, a neural network requires a large amount of accurate data for its learning. A significantly large amount of time and work using a precise system setup is needed to collect extensive data accurately in practice. In this study, we propose a two-step neural calibration method that is effective when only a small amount of learning data is available. In the first step, the camera projection transformation matrix is determined using the limited available data. In the second step, the transformation matrix is used for generating a large amount of synthetic data, and the neural network is trained using the generated data. Results of simulation study have shown that the proposed method as valid and effective.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제19권1호
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• pp.31-45
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• 2016

본 연구는 초등수학의 여러 영역 중 도형 학습에서 오류 찾기 활동을 통하여 학생들이 범하는 오류 유형이 어떤 것이 있는지를 알아보고 이러한 활동이 학생들의 수학 학업 성취도와 추론 능력에 미치는 영향을 알아 보는데 있다. 연구 결과 학생들이 가장 많이 보이는 오류는 부정확한 개념과 정의에 의한 오류(55.8%)이며, 문제해결을 기피하는 오류(14.8%)를 제외하면, 시각적 자료를 부적절하게 사용하는 오류(11.4%), 문제 자료를 곡해하는 오류(9.2%), 기술적인 오류(6.2%), 논리적으로 부적절한 추론으로 인한 오류(1.6%), 문제 자료를 불충분하다고 여기는 오류(1.0%) 순으로 나타났다. 오류 찾기 활동을 수업에 적용한 결과, 사전 및 사후 학업 성취도 검사와 추론 능력 검사에서 유의수준 5% 이내의 유의미한 차를 보였다. 이는 오류 찾기 활동이 수학 학업 성취도와 수학적 추론 능력 향상에 도움을 주는 교수 방법 중 한 가지가 될 수 있음을 알 수 있었다.

• 교육시설 논문지
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• 제23권1호
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• pp.3-12
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• 2016

This thesis examines the shape, organization, background, and significance of the classroom space in highly appraised elementary schools since the inauguration of public education in modern times in the fields of education or architecture. This thesis acknowledges that classroom shapes comprise an auditorium-like space for a large-scale study group, a square-shaped classroom designed for simultaneous teaching for single class, and bent and L-shaped classrooms for various learning activities. Whereas the square-shaped classroom for simultaneous teaching which has lasted until now evolved around 1870, the post-1930s era witnessed the emergence of a composition in which classroom and outside space are associated, of an atypical classroom, and of Functional Unit where common space and classrooms are assembled. It is deemed that the emergence of the atypical classroom comes from the reinterpretation of learning and space pursuant to progressive pedagogical philosophy and child development theories and functional architecture theories. Thus, this thesis verifies that school construction and learning space can be newly created and the synthesis between education, child development studies, and architecture is a prerequisite to such a creation.

• East Asian mathematical journal
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• 제39권2호
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• pp.93-117
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• 2023

The aim of this study is to explore the pre-service math teachers' characteristics of education to develop their AI literacy and SW competency, and to derive some implications. We conducted a 14-hours AI and SW education program for pre-service teachers with theory and practice, and an analysis on class observation data, video frames of classes and interview, Python programming assignments and papers. The results of this case study for 3 pre-service teachers are as follows. First, two students understood artificial neural network and deep learning system accurately, furthermore, all students conducted a couple of explorations related with performance improvement of deep learning system with interest. Second, coding and exploration activities using Python improved students' computational thinking as well as SW competency, which help them give convergence education in the future. Third, they responded positively to the necessity of AI literacy and SW competency development, and to applying coding to math class. Lastly, it's necessary to endeavor to give a coding education to the student's eye level according to his or her prerequisite and to ease the burden of student's studying AI technology.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.365-380
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• 2022

The target detection algorithm based on supervised learning is the current mainstream algorithm for target detection. A high-quality dataset is the prerequisite for the target detection algorithm to obtain good detection performance. The larger the number and quality of the dataset, the stronger the generalization ability of the model, that is, the dataset determines the upper limit of the model learning. The convolutional neural network optimizes the network parameters in a strong supervision method. The error is calculated by comparing the predicted frame with the manually labeled real frame, and then the error is passed into the network for continuous optimization. Strongly supervised learning mainly relies on a large number of images as models for continuous learning, so the number and quality of images directly affect the results of learning. This paper proposes a dataset STAR-24K (meaning a dataset for Space TArget Recognition with more than 24,000 images) for detecting common targets in space. Since there is currently no publicly available dataset for space target detection, we extracted some pictures from a series of channels such as pictures and videos released by the official websites of NASA (National Aeronautics and Space Administration) and ESA (The European Space Agency) and expanded them to 24,451 pictures. We evaluate popular object detection algorithms to build a benchmark. Our STAR-24K dataset is publicly available at https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권1호
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• pp.77-88
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• 2019

본 연구에서는 사범대 가정교육과 학생들을 대상으로 가정생활문화 수업에서 학습자중심의 교수학습방법인 플립러닝(flipped learning)을 적용한 역진행 수업(Inverted Class)을 진행하고 그 효과를 살펴보았다. 플립러닝 수업은 3단계(Pre class/In class/After class)로 설계하였으며, 수업 효과를 알아보기 위해 가정교육과 40명의 대학생을 대상으로 플립러닝 수업 만족도 설문조사를 실시하였고, 매주 수업 종료 후 학생들이 작성한 WorkSheet와 성찰일지를 살펴보았다. 학생들은 일방적 강의에서 탈피하여 질문과 토론 등 어울림 수업을 할 수 있어서 좋았으며, 선행학습 또는 개별적으로 학습할 때 병행학습이 가능하여 학습효과가 높아 플립러닝 수업에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 특히, Visual Thinking을 활용한 수업은 흥미로웠으며, 학습내용을 이해하고 정리(요약)하는데 유용하여 다른 전공분야 학습에 적용시킬 의지도 높게 나타났다. 이와 같이 플립러닝을 적용한 수업을 가정생활문화 수업에 활용해 보는 것은 학습자 중심의 교수학습 방법으로 긍정적인 학습 효과를 가진 것으로 나타나, 4차 산업혁명 시대의 미래인재양성을 위한 효과적인 학습자 중심의 교수학습 방법으로 앞으로의 중등교육에도 활용될 것으로 기대한다.

• 영재교육연구
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• 제24권6호
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• pp.897-916
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• 2014

고등학교 영재학급의 학생들의 수준과 능력에 적절한 교수 학습 프로그램 개발에 대한 연구와 영재프로그램에 참여한 학생들에 대한 과정 평가의 필요성에 기반하여 본 연구는 수학 영재 학생들의 문제해결 과정에서 발현되는 창의성을 과정 중심으로 평가할 수 있는 교수 학습 사례를 제시하였다. 수학 교수 학습 소프트웨어의 일종인 GeoGebra를 활용하여 학생들이 도형을 작도하는 과정에서 GeoGebra의 인터페이스의 사용과 대수적 계산을 병행하여 다양하고 창의적 방법으로 도형을 작도하는 과정을 분석하였다. GeoGebra의 '구성단계'와 '구성단계 네비게이션 바' 기능을 활용하여 학생 개개인이 작도 과정에서 사용한 명령어, 실행 과정 및 실행 횟수를 확인하고, 이 과정에서 발견되어지는 학생들의 창의성을 도출하였다. 이를 학생 개개인의 고등학교 교육과정에 대한 선행 정도와 비교 분석하여 이러한 교수 학습 방법이 교육청 단위로 선발하는 영재교육원 뿐만 아니라 단위학교 영재학급에서도 적용 가능함을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권3호
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• pp.1037-1048
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• 2022

A radioactive isotope identification algorithm is a prerequisite for a low-resolution scintillation detector applied to an unmanned radiation monitoring system. In this paper, a sparse representation with dictionary learning approach is proposed and applied to plastic gamma-ray spectra. Label-consistent K-SVD was used to learn a discriminative dictionary for the spectra corresponding to a mixture of four isotopes (¹³³Ba, ²²Na, ¹³⁷Cs, and ⁶⁰Co). A Monte Carlo simulation was employed to produce the simulated data as learning samples. Experimental measurement was conducted to obtain practical spectra. After determining the hyper parameters, two dictionaries tailored to the learning samples were tested by varying with the source position and the measurement time. They achieved average accuracies of 97.6% and 98.0% for all testing spectra. The average accuracy of each dictionary was above 96% for spectra measured over 2 s. They also showed acceptable performance when the spectra were artificially shifted. Thus, the proposed method could be useful for identifying radioisotopes in gamma-ray spectra from a plastic scintillation detector even when a dictionary is adapted to only simulated data. Furthermore, owing to the outstanding properties of sparse representation, the proposed approach can easily be built into an insitu monitoring system.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.187-206
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• 2007

본 연구에서는 중학교 3학년 수학학습부진아가 함수 분야에서 나타나는 어려움과 이에 대한 지도방안에 대해 알아보고자 하는 목적으로 좀 더 심층적인 학습 부진 요인을 알아보기 위해 설문지, 인터뷰, 녹음과 관찰 등을 통한 사례연구를 하였다. 그 결과 수학학습부진아는 일반 학생들이 겪고 있는 어려움과 유사한 어려움을 겪고 있었다. 다음으로 수학학습부진아는 일반 학생들이 겪고 있는 어려움과 차이를 보이는 어려움으로 문제를 이해하는 데 어려움, 선수 학습 결손으로 인한 어려움, 형식화하여 답을 찾으려고 하는 어려움, 대수 기호의 구분을 정확히 하지 못함으로써 겪는 어려움 그리고 두 점을 지나는 직선의 기울기를 구하는데 있어 어려움을 겪는 것으로 나타났다.