Lee, Han Seung;Cho, Jae Woong;Kang, Ho seon;Hwang, Jeong Geun;Moon, Hae Jin
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.96-96
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2020
In order to establish the risk criteria of inundation due to typhoons or heavy rainfall, research is underway to predict the limit rainfall using basin characteristics, limit rainfall and artificial intelligence algorithms. In order to improve the model performance in estimating the limit rainfall, the learning data are used after the pre-processing. When 50.0% of the entire data was removed as an outlier in the pre-processing process, it was confirmed that the accuracy is over 90%. However, the use rate of learning data is very low, so there is a limitation that various characteristics cannot be considered. Accordingly, in order to predict the limit rainfall reflecting various watershed characteristics by increasing the use rate of learning data, the watersheds with similar characteristics were clustered. The algorithms used for clustering are K-Means, Agglomerative, DBSCAN and Spectral Clustering. The k-Means, DBSCAN and Agglomerative clustering algorithms are clustered at the impervious area ratio, and the Spectral clustering algorithm is clustered in various forms depending on the parameters. If the results of the clustering algorithm are applied to the limit rainfall prediction algorithm, various watershed characteristics will be considered, and at the same time, the performance of predicting the limit rainfall will be improved.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.7
no.1
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pp.80-90
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2003
In this paper, we designed the on-line Real-time Video Communication Learning System(RVCLS) for Web-based project learning and develop programs for test groups. And we have also analyzed how the Web-based learning using RVCLS change the students' perception on the classroom environment, using the WIHIC which is the classroom environment examination tool As a result, the Web-based project learning activities using RVCLS had affirmative effects on the eight areas of classroom environment such as students unity, teacher support, participation in class, spontaneity, exploration activities, task-oriented mind, cooperative attitude, and equality. Also, the web -based project learning using RVCLS is expected to help students enhance the self-directed learning capacity and increase abilities to use ICT.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.6
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pp.59-68
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2004
Cooperative web-based learning is an teaching strategy in which small teams, each of students with different levels of ability, use a variety of learning activities to improve their understanding of a subject via the web. The objective of this paper is to propose new assessment items for evaluating students fairly in cooperative web-based learning. As a result, improved academic achievement, improved behavior and attendance, and increased self-confidence can be made in cooperative web-based learning due to the fair assessment, In this paper, the environment and instructional strategies for successful learning are firstly examined. In addition, the existing evaluation items in traditional classroom are also analyzed in order to develop new evaluation criteria in the web. Based on these analyzed items, we propose new evaluation items for cooperative web-based learning. In addition, the proposed items related to participant ratio, cooperability, and accountability are analyzed according to team organization styles and instructional models.
The increasing demand for the distance learning has created a need to explore the implications of the emerging paradigm shift in the learning environment. For the use of information technology to improve learning processes, the pedagogical assumptions underlying the design of information technology for educational purposes must be understood. However, little theoretical development or empirical research has examined learning effectiveness in web-based distance learning. Thus, this paper reviews from research in management communications, education, social psychology, and information systems literatures to develop an conceptual model of influences on web-based corporate education outcomes. The hypotheses empirically examined using survey data from 152 students of 'L' company. The data support the validity and reliability of our constructs. And the hypotheses of this study get partially significant support. Finally, the implications of this survey results are discussed in terms of learning performance.
From the biopsychological point of view,learning could be defined as the processes to transfer the information that we obtain from environment to the neural circuits in the brain.In the studies to determine the biological substrates of learning and memory,there was a remarkable effort to identify neural circuits related with a specific type of learning and to describe the mechanixm of neural plasticity of learning and memory,under the assumption that the memory orinformation may be stored as a modificationof neural synapes in the central nerviys system.On the other hand,there was a different kind of tendency to analyze the mechanism of interactions between neural substrates involved in learning and memory,under the assumption that a specific information may be represented in the patterns of comples neural network of the central nervous system.The present review,in the former position.focused on the research methods and the chracteristics and finding of the investigations employing animal model systems to indentify the essential site of engram for learning and memory.Specifically,the review presents major advances in ourunderstanding of the memory trace circuit for a specific type of learning,with the use of animal model system,the detemination of the critical lodi of neuaral plastic chabges In learing abd memory,and the neurophysiological an biocemical mechanixms of the neural modifia by learint.
Lee, Kanghyeok;Chung, Minwoong;Jeon, Chanwoong;Shin, Do Hyoung
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.2
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pp.233-238
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2020
Most deep learning (DL) approaches for bridge damage localization based on a structural health monitoring system commonly use supervised learning-based DL models. The supervised learning-based DL model requires the response data obtained from sensors on the bridge and also the label which indicates the damaged state of the bridge. However, it is impractical to accurately obtain the label data in fields, thus, the supervised learning-based DL model has a limitation in that it is not easily applicable in practice. On the other hand, an unsupervised learning-based DL model has the merit of being able to train without label data. Considering this advantage, this study aims to propose and theoretically validate a damage localization approach for bridges using a variational autoencoder, a representative unsupervised learning-based DL network: as a result, this study indicated the feasibility of VAE for damage localization.
Learning styles affect how students access and handle their task, so it is very important to understand how they study, when planning teaching-learning process, to enhance their potential to the maximum. In addition, in order to improve the quality of gifted education, there is a need to examine the curriculum and teaching-learning process which reflect learner characteristics. In this study, gifted student's preferred learning styles are investigated using questionnaires and learning style inventory. Also by analyzing the characteristics of the learners, it is hoped to get parents and teachers to understand the gifted who have various talents, and to support teaching programs for the gifted in order to develop their potential. This study shows that there are differences in the studying style between the gifted child and the average child. Namely, learner's physical and psychological environment can affect learning styles. Also there is a difference between the studying style which the gifted students prefer and the teaching style which teachers use most frequently. Programs for the gifted should be planned through better understanding of the characteristics of the learners.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.318-326
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2022
Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.20
no.4
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pp.3-10
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2013
Basic precondition for effective curriculum on learning activities to take place, the internal and external environment of the school facilities, improve the environment of the classroom space and etc. Specifically, the use of classroom space, hardly learners improve their academic motivation to achievement tend to concentrate within the party regularly scheduled class hours. Physical environment surrounding them is giving considerable impact for behavioral psychological and bodily change of the learners. In this study, we are focused on the form of the learner in the general classroom space and classroom environment that can increase the learning effect will be examined. Consequently, What is appropriate classroom environment for learning increase the concentration of elements are presented.
The development of information and technology has brought plenty of changes to the educational environment. The prevalence of smart phones is particularly playing a huge role in shaping learning methods. Smart phones provide the opportunity to scan QR codes, which can greatly ease access to information. Due to a high recognition speed, recognition rate, and restoration rate, they can be useful tools for English teachers to use in their class. In this study, we suggest using QR codes for writing and picture descriptions. Based on this study, more research should invest in Technology Embedded English teaching models to create better English classes for students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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