• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제37권4호
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• pp.430-439
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• 2018

The preservice elementary teachers' goal orientations for science teaching (mastery/ability-approach/ ability-avoidance/work-avoidance goal) were measured. We also examined how the goal orientations were related to their images of science class (preferred/avoided). The results showed that the student teachers (75 males and 82 females) tended to have the mastery or ability-approach goals rather than the ability-avoidance or work-avoidance goals for science teaching. For avoided class, they tended to show teacher-centered components (eg., teacher: lecturing, students: watching and listening, environment: chalkboard), while rarely to show such teacher-centered components for preferred class. Regarding the relationships between the goal orientations and the images of science class, the significantly positive relationship was found between the ability-approach goal orientation and teacher-centered image of avoided class. However, the teacher-centered image for preferred class was positively related to the ability-avoidance goal orientation. The educational implications and future directions were discussed.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제40권3호
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• pp.311-325
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• 2021

현대 사회는 새로운 과학 교사상을 요구한다. 초등학생은 다른 학령기에 비하여 교사의 영향력이 크게 작용하는 시기이면서 과학 교과를 처음으로 접하는 시기이다. 초등 과학 교사에 의해 과학 학습에 대한 초기 이미지와 과학에 대한 태도 등이 정형화되어 가는 시작점으로 과학 교사의 역할이 매우 중요하다고 할 수 있다. 이에 초등학교 과학 교사에 대한 이미지를 올바르게 정립하는 것은 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 초등학생이 수업 상황에 따라 선호하고, 기피하는 과학 교사 이미지에 대해 분석하고자 하는 것이다. 이를 위하여 초등학생 534명을 대상으로 수업 상황을 수업 형태, 수업 자료 제시 방법, 교과 지도 방법, 교과 내용 설명 방식, 수업 분위기 조성의 5가지로 나누어 선호, 기피하는 과학 교사의 이미지를 개방형으로 기술하도록 하였다. 초등학생들에 의해 제시된 개념들은 언어 네트워크 분석법을 통해 분석이 이루어졌다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 과학 교사가 수업을 어떻게 하느냐에 따라 초등학생들이 선호하거나 기피하는 과학 교사의 이미지가 결정되었다. 둘째, 초등학생들은 실험 수업과 같은 활동 중심의 수업을 선호하며, 이와 같은 방식으로 수업이 이루어질 필요성이 있다. 마지막으로 초등학생들이 선호하는 과학 수업으로의 변화가 이루어질 수 있도록 수업 방법에 대한 교사들의 작은 변화와 노력이 필요하다.

• 통합자연과학논문집
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• 제1권2호
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• pp.133-139
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• 2008

Face recognition technologies using PCA(principal component analysis) recognize faces by deciding representative features of faces in the model image, extracting feature vectors from faces in a image and measuring the distance between them and face representation. Given frequent recognition problems associated with the use of point-to-point distance approach, this study adopted the K-nearest neighbor technique(class-to-class) in which a group of face models of the same class is used as recognition unit for the images inputted on a continual input image. This paper proposes a new PCA recognition in which database of faces.

• 과학교육연구지
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• 제45권1호
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• pp.55-68
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• 2021

현대 사회는 빠르게 변화되고 있으며, 이에 따라 요구되는 교사상도 변하고 있다. 중학생은 신체적, 정신적으로 큰 변화를 겪는 미성숙한 시기로 교사의 영향력이 매우 크다. 학생들이 교사를 어떻게 인지하는가는 교사와 학생 간의 관계를 좌우한다. 이에 학생이 교사에게 바라는 것이 무엇인지를 파악할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 중학생이 인지하는 수업 상황별 선호, 기피하는 과학 교사 이미지에 대해 분석하고자 하는 것이다. 이를 위하여 중학생 502명을 대상으로 수업 상황을 수업 형태, 수업 자료 제시 방법, 교과 지도 방법, 교과 내용 설명 방식, 수업 분위기 조성의 5가지로 나누어 선호, 기피하는 과학 교사의 이미지를 개방형으로 기술하도록 하였다. 중학생들에 의해 제시된 개념들은 언어 네트워크 분석법을 통해 분석하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 중학생들이 과학에 흥미를 느끼게 하기 위해서는 탐구 중심의 실험 수업이 이루어져야 한다. 둘째, 과학 교사에 의한 수업의 변화가 선호하는 과학 수업으로 변화시킬 수 있다. 셋째, 학생이 이해할 수 있도록 수준에 맞는 학생 중심의 수업이 이루어져야 한다. 마지막으로 과학 교사와 학생, 학생과 학생 사이의 소통을 통해 과학 교사는 지속적으로 노력하며, 이를 통한 과학 수업의 변화가 있길 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.79-87
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• 2021

In recent years research on automatic font generation with machine learning mainly focus on using transformation-based methods, in comparison, generative model-based methods of font generation have received less attention. Transformation-based methods learn a mapping of the transformations from an existing input to a target. This makes them ambiguous because in some cases a single input reference may correspond to multiple possible outputs. In this work, we focus on font generation using the generative model-based methods which learn the buildup of the characters from noise-to-image. We propose a novel way to train a conditional generative deep neural model so that we can achieve font style control on the generated font images. Our research demonstrates how to generate new font images conditioned on both character class labels and character style labels when using the generative model-based methods. We achieve this by introducing a modified generator network which is given inputs noise, character class, and style, which help us to calculate losses separately for the character class labels and character style labels. We show that adding the character style vector on top of the character class vector separately gives the model rich information about the font and enables us to explicitly specify not only the character class but also the character style that we want the model to generate.

• ETRI Journal
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• 제29권5호
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• pp.700-702
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• 2007

We present a relevance feedback approach based on multi-class support vector machine (SVM) learning and cluster-merging which can significantly improve the retrieval performance in region-based image retrieval. Semantically relevant images may exhibit various visual characteristics and may be scattered in several classes in the feature space due to the semantic gap between low-level features and high-level semantics in the user's mind. To find the semantic classes through relevance feedback, the proposed method reduces the burden of completely re-clustering the classes at iterations and classifies multiple classes. Experimental results show that the proposed method is more effective and efficient than the two-class SVM and multi-class relevance feedback methods.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권4호
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• pp.519-531
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• 2010

이 연구에서는 초등학생들의 과학 수업에 대한 이미지와 이미지 형성에 영향을 미친 요인을 조사했다. 경기도와 강원도 지역에 소재한 9개 초등학교 6학년 학생 280명을 대상으로 DASCT-C(Draw-A-Science-Class-Test Checklist)를 실시했다. 또한, 학생들의 응답을 심층적으로 조사하기 위해 4명의 학생들을 선정하여 심층적인 개별 면담을 실시했다. 연구 결과, 연구 대상 학생들의 과학 수업에 대한 이미지는 4개의 과학 과목(물리, 화학, 생물, 지구과학)에서 모두 '학생 중심' 이미지를 지닌 학생들의 비율이 '중립'이나 '교사 중심' 이미지를 지닌 학생들의 비율보다 훨씬 높았다. 또한, 교사 중심 과학 교수-학습관을 지닌 교사 학급보다 학생 중심 과학 교수-학습관을 지닌 교사 학급의 학생들이 더 학생 중심적인 이미지를 지니고 있었다. 그 이미지에 영향을 준 요인으로 학생들은 재미있거나 인상 깊었던 과학 수업 경험, 자기가 원하는 과학 수업에 대한 인식, 능동적인 과학학습 과정의 경험, 학교 교육과정 밖에서의 교육 경험, 부정적인 과학 수업 경험 등을 제시했다. 이에 대한 교육적 함의를 논의했다.

• 한국과학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.111-122
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• 1994

This study tried to find the effect to the representation patterns of science concepts upon the momentum effect. The previous studies showed that the momentum effect is influenced by students' cognitive levels and the abstractness of test items. The representation patterns of science concepts are divided into 4 different types: quantitative and qualitative, verbal and image. The research method used in this study is time series design. The period is 50 days. The period is divided into "pre-lest", "intervention-test", "post-test". Pre-test period is 5 days and in this period class instruction does not exist. Intervention-lest period is 30 days and in this period class instruction exist. Post-test period is 15 days and in this period class instruction does not exist. The results showed longer momentum effect on the image-qualitative representation pattern than the other representation patterns. Qualitative concepts is formed better than quantitative. Momentum effects is not artifact but the essential characteristics of science study.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권2호
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• pp.100-104
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• 2006

Fuzzy techniques can be applied in many domains of computer vision community. The definition of an adequate similarity measure for measuring the similarity between fuzzy sets is of great importance in the field of image processing, image retrieval and pattern recognition. This paper proposes a new class of the similarity measures. The properties, sensitivity and effectiveness of the proposed measures are investigated and tested on real data. Experimental results show that these similarity measures can provide a useful way for measuring the similarity between fuzzy sets.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.699-706
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• 2007

This article is an approach to improving the clustering of Web images by using high-level semantic features from text information relevant to Web images as well as low-level visual features of image itself. These high-level text features can be obtained from image URLs and file names, page titles, hyperlinks, and surrounding text. As a clustering algorithm, a self-organizing map (SOM) proposed by Kohonen is used. To evaluate the clustering efficiencies of SOMs, we propose a simple but effective measure indicating the accumulativeness of same class images and the perplexities of class distributions. Our approach is to advance the existing measures through defining and using new measures accumulativeness on the most superior clustering node and concentricity to evaluate clustering efficiencies of SOMs. The experimental results show that the high-level text features are more useful in SOM-based Web image clustering.