The purpose of this study is to find out the characteristics of the types(levels) of justification which are appeared by elementary mathematically gifted students in solving the tasks of plane division and spatial division. Selecting 10 fifth or sixth graders from 3 different groups in terms of mathematical capability and letting them generalize and justify some patterns. This study analyzed their responses and identified their differences in justification strategy. This study shows that mathematically gifted students apply different types of justification, such as inductive, generic or formal justification. Upper and lower groups lie in the different justification types(levels). And mathematically gifted children, especially in the upper group, have the strong desire to justify the rules which they discover, requiring a deductive thinking by themselves. They try to think both deductively and logically, and consider this kind of thought very significant.
Collaborative filtering systems grasp behaviors for a new user and need new information for the user in order to recommend interesting items to the user. For the purpose of acquiring the information the collaborative filtering systems learn behaviors for users based on the previous data and can obtain new information from the results. In this paper, we propose an inductive inference method to obtain new information for users and rank items by using the new information in the proposed method. The proposed method clusters users into groups by learning users through NMF among inductive machine learning methods and selects the group features from the groups by using chi-square. Then, the method classifies a new user into a group by using the bayesian probability model as one of inductive inference methods based on the rating values for the new user and the features of groups. Finally, the method decides the ranks of items by applying the Rocchio algorithm to items with the missing values.
To build autonomous agents who can make a decision on behalf of humans in time-critical complex environments, the formulation of operational knowledge base could be essential. This paper proposes the methodology of how to formulate the knowledge base and evaluates it in a practical application domain. We analyze threat data received from the multiple sensors of Aircraft Survivability Equipment(ASE) for Korean helicopters, and integrate the threat data into the inductive model through compilation technique which extracts features of the threat data and relations among them. The compiled protocols of state-action rules can be implemented as the brain of the ASE. They can reduce the amounts of reasoning, and endow the autonomous agents with reactivity and flexibility. We report experimental results that demonstrate the distinctive and predictive patterns of threats in simulated battlefield settings, and show the potential of compilation methods for the successful detection of threat systems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.2
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pp.403-412
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2017
With the introduction of BIM and ICT technology, 'Cloud-based collaborative design support system' has been actively researched and new user interface is needed to support it. When developing the user interface, scenario - based design method is selected which based on the actual usage scenarios to anticipate the usage situation and reflect the user's requirements. However, since the existing scenario-based design technique is an inductive method, it is difficult to cover the usage situation of all users when creating the usage scenario. For this reason, there is a need for a new scenario creation method that can systematically create and modify scenarios instead of inductive methods. This study proposes a 'Multi-scenario-based design method' that complemented the existing method and verify its usability by applying it to the user interface development process of 'Cloud-based collaborative design support system'.
This study is based on the recognition that teacher educators have to focus their attention on developing pre-service teachers' statistical reasoning for statistics education of school mathematics. This paper investigated knowledge on pre-service teachers' statistical reasoning. Statistical Reasoning Assessment (SRA) is performed to find out pre-service teachers' statistical reasoning ability. The research findings are as follows. There was meaningful difference in the statistical area of statistical reasoning ability with significant level of 0.05. This proved that 4 grades pre-service teachers were more improve on statistical reasoning than 2 grades pre-service teachers. Even though most of the pre-service teachers ratiocinated properly on SRA, half of pre-service teachers appreciated that small size of sample is more likely to deviate from the population than the large size of sample. A few pre-service teachers have difficulties in understanding "Correctly interprets probabilities(be able to explain probability by using ratio" and "Understands the importance of large samples(A small sample is more likely to deviate from the population)".
This study was to investigate how the underachievers of mathematics in a non-leveling excellent high school would overcome the errors through the lessons based on the inductive thinking model in the equation of a circle. The results showed that when there were many stages to solve the problem, the students gave it up or forgot the stage they reached. In this case, if they had a revisit-opportunity to review their thinking process by planning ahead the stage to solve the problem and recording it, the omission error of the solving process and the error of wrong conclusions would be dramatically decreased. Moreover, they understood the mathematical concept, principle, and formula and remembered the learning contents extremely well through thinking by themselves in exploration-based activities and by using visualization for the problem and could solve the problem through these pictures besides algebraic expressions.
The purpose of this study was to understand the practice experience of social workers in foster care center. This study applied a qualitative study and selected 7 social workers(4 middle-level managers and 3 in-line workers) who have worked for central and regional fostercare centers. We carried out individual interviews with them and conducted thematic analysisbased on data gathered from the individual interviews. We were able to grasp significantissues in foster care practices from analyses. The results of data analysis consisted of 4 themesand 15 sub-themes. The significant themes were 'policy objectives distanced from reality, unknown institution', 'loose network, missed service system', 'too much work, too many cases', 'excluded biological parents' roles, limited foster parents' roles'. Finally, the implications of thisstudy findings for child welfare policy and practice guidelines were discussed to improvefoster care centers.
The purpose of this study was to identify the crisis perception of the existence on home support service for older people and to make policy and practical suggestions for the workers who provide the on home support service for older people. For data collection, in-depth interviews were conducted by sampling four voluntary participants recommended by the Korea Association of Community Care For The Elderly 00city in the metropolitan area. As a result of the analysis, the main crisis-related factors of the home support service center for older people were found to be three: psychological, policy, and role. First, in terms of policy, not only could they not actively accept policy changes, but there were limits to their efforts for change. Second, in the psychological aspect, identity confusion and negative perception in the community. Third, in terms of roles, there was a disappointment in the active roles and support of institutions, corporations, and associations.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.4
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pp.13-24
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2024
In this paper, we analyzed the performance of normalization according to various neural network models and input-output structures. For the analysis, a simulation-based dataset for noise environments with homogeneous and up to three interfering signals was used. As a result, the end-to-end structure that directly outputs noise variance showed superior performance when using a 1-D convolutional neural network and BiLSTM model, and was analyzed to be particularly robust against interference signals. This is because the 1-D convolutional neural network and bidirectional long short-term memory models have stronger inductive bias than the multilayer perceptron and transformer models. The analysis of this paper are expected to be used as a useful reference for future research on deep learning-based normalization.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2009.11a
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pp.45.2-45.2
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2009
최근 제품에 있어서 가치는 기능성을 제공하는 측면에서 점차 사용성과 감성을 중요시하는 방향으로 변화하고 있다. 최근의 혁신적인 제품을 보면 사용성과 감성적인 가치가 기술개발의 방향성까지 결정하는 등 제품개발에 있어서 감성과 사용성 가치의 중요성은 더 더욱 커지고 있다. 또한 감성과, 사용성에 대한 정확한 예측은 제품의 개발 방향뿐만 아니라, R&D의 방향성을 결정짓기 때문에 이와 같은 Value를 표현할 수 있는 정확하고 신뢰성 있는 모델의 중요성 갈수록 높아지고 있다. 하지만 제품개발에 있어서 감성과 사용성으로 대변되는 User Experience 가치 제공은 기능성, 신뢰성 등의 기존가치와는 달리 소비자, 사용자로 대변되는 Human에 대한 더 높은 이해가 필수적이나, 관련 지식의 부족 및 통계적 정량화, 객관화 어려움 등으로 제품의 가치로 연결시키기에는 많은 어려움이 있는게 사실이다. 본 논문에서는 감성과 사용성 등을 고려한 제품 가치 체계(Product Value Structure)에 대해서 살펴보고, 아울러 이러한 가치를 고려한 제품개발 패러다임의 변화에 대해서 살펴보고자 한다. 또한 기존의 감성 사용성에 대한 방법론에 널리 활용되는 통계적 귀납적 방법론 외에 인지과학(Coginition Technology)을 활용하여 연역적 방법론에 대해서도 고민해보고자 한다. 특히 Iphone의 UI 특성을 통해 Innovation Company가 인지과학적인 Approach를 어떻게 제품개발에 적용하고 있는지에 대해서 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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