This study investigated the relation between social worker's beliefs on the nature of scientific knowledge which has been classified objectivism and constructivism and social work practice. As an epistemological position, constructivism is based on a view of knowledge that differs from that of objectivism, which holds that knowledge exists "out there" as objective truth. The focus of this paper is a examination on epistemological beliefs of social worker and social work practice. This paper proves that social work's epistemological beliefs have an effect on the practice modes. This research indicates that social works have a higher constructivist veiws than objectivist veiws on the nature of scientific knowledge. And social worker who have a high level of objectivism show a positive determinative mode. It has suggested that the constructive theory offers useful epistemology to the social worker who should deal with the clients in uncertain situations. In conclusion, a social worker with a high level of constructivism use an approach that creats a more equitable relationship between social worker and client. This perspective will allows cliens to participate in the formulation of theories in practice.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.30
no.2
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pp.218-233
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2010
The purpose of this study was to explore science teacher's epistemological understanding of science and science teaching and learning, from the perspective of inquiry as the process of scientific knowledge building. Three science teachers participated in this study. The data were collected from individual in-depth interviews and classroom videotaping. The results show a case involving coherent and consistent data. It showed that the teacher's epistemological understanding of science and science teaching and learning consisted of five categories: scientists doing science with scientific thinking; scientific thinking as the process of knowing; science learner in the learning process of scientific thinking; science teacher as a man/woman with good understandings of science; and teaching and learning as the process of knowing science. Based on the results, discussions and implications about science education and science teacher education were presented.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.935-940
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2023
Most text data collected through web scraping for artificial intelligence and big data analysis is generally large and unstructured, so a purification process is required for big data analysis. The process becomes structured data that can be analyzed through a heuristic pre-processing refining step and a post-processing machine refining step. Therefore, in this study, in the post-processing machine refining process, the Korean dictionary and the stopword dictionary are used to extract vocabularies for frequency analysis for word cloud analysis. In this process, "user-defined stopwords" are used to efficiently remove stopwords that were not removed. We propose a methodology for applying the "thesaurus" and examine the pros and cons of the proposed refining method through a case analysis using the "user-defined stop word thesaurus" technique proposed to complement the problems of the existing "stop word dictionary" method with R's word cloud technique. We present comparative verification and suggest the effectiveness of practical application of the proposed methodology.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.687-696
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2014
This paper presents a semantic object extraction method using user's stroke input, color, and depth information. It is supposed that a semantically meaningful object is surrounded with a few strokes from a user, and has similar depths all over the object. In the proposed method, deciding the region of interest (ROI) is based on the stroke input, and the semantically meaningful object is extracted by using color and depth information. Specifically, the proposed method consists of two steps. The first step is over-segmentation inside the ROI using color and depth information. The second step is semantically meaningful object extraction where over-segmented regions are classified into the object region and the background region according to the depth of each region. In the over-segmentation step, we propose a new marker extraction method where there are two propositions, i.e. an adaptive thresholding scheme to maximize the number of the segmented regions and an adaptive weighting scheme for color and depth components in computation of the morphological gradients that is required in the marker extraction. In the semantically meaningful object extraction, we classify over-segmented regions into the object region and the background region in order of the boundary regions to the inner regions, the average depth of each region being compared to the average depth of all regions classified into the object region. In experimental results, we demonstrate that the proposed method yields reasonable object extraction results.
Park, Ji-Hyung;Lee, Joong-Ho;Yeom, Ki-Won;Lee, Seung-Soo;Eom, Ju-Il
한국HCI학회:학술대회논문집
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2006.02a
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pp.865-870
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2006
HCI 연구의 주된 주제는 인간중심의 상호작용 환경의 개발이다. 이러한 개발과정에서 새로운 인터페이스 환경이 실생활에 어떠한 기능적 효용가치를 가져다 줄 것인가에 관한 문제가 중요하게 고려되어야 한다. 이를 위해 실질적인 적용사례 구축을 통해 효용성을 입증하는 것이 필요하다. 또한, 최근의 HCI는 기존의 인터페이스 수단을 대체하는 것을 목적으로 개발되어 왔으나, 보다 발전된 접근방법으로서 기존의 인터페이스가 소화할 수 없었던 상호작용의 의미론적 요소들을 다루는 것이 필요할 것이다. 이러한 맥락에서 기존 컴퓨팅 환경에서의 문제해결 프로세스의 한 예를 고찰하고 이것이 새로운 HCI환경에서 효과적인 방법으로 어떻게 구현될 수 있는가에 대한 구체적인 사례를 연구하였다. 본 논문은 문제해결의 한 예로서, '복수개의 결정사안 중 최선의 방안을 도출하는 의사결정과정'에서 HCI를 접목한 효과적인 의사결정 프로세스를 제안하고 이의 효용성을 검증한다. 이러한 의사결정 방법론으로 기존에 사용되는 AHP(Analytic Hierarchy Process)가 대표적이다. 일반적으로 AHP는 각 고려인자간 쌍대비교(pairwise comparisons)를 통해 중요도를 평가하는 과정을 포함한다. 이 과정을 통해 각각의 인자간의 쌍대비교치를 결정한 후 일련의 계산과정을 거쳐 그 결과를 도출한다. 이 작업은 통상적인 데스크탑 컴퓨터 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 각 인자간의 쌍대비교를 통한 우선순위를 결정하는 과정에서 새로운 인터페이스 환경의 적용을 위한 효과적인 연산 알고리즘을 제안하고 이의 효용성을 검증한다. 또한 의사결정 과정의 직관적 가시화를 위해 기본적인 프리미티므 도형으로 이루어진 그래픽 인터페이스를 구현하고, 기존의 의사결정 과정과 그 효용성을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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