• The Science & Technology
• /
• v.11 no.12 s.115
• /
• pp.21-26
• /
• 1978

1. 과학기술과 산업발전 (1)국가자원으로서의 기술 (2)기술승수효과(technological multiplier effect) 2. 우리나라 산업구조 고도화의 기본방향 (1)가공단계별 분류에 의한 산업구조의 전망 (2)산업구조 고도화의 목표와 방향

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2004.08a
• /
• pp.38-47
• /
• 2004

컴퓨터 과학에 대한 연구를 볼 때, 컴퓨터 과학의 순수 이론에 대한 연구가 대부분이며, 컴퓨터 과학을 교육하기 위한 교과 교육에 대한 연구는 다른 학문 분야에 비해 적은 실정이다. 이 논문에서는 교육 평가가 교수-학습, 학습과정, 학생의 학업 성취에 미치는 영향이 깊음을 인지하고, Conputing Curricula 2001에서 분류한 컴퓨터 내용학을 중심으로 각 내용학 영역이 궁극적으로 도달해야 할 평가 목표를 제시하고 컴퓨터 내용학이 지녀야 할 평가의 지향점을 찾아내고자 한다.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.8
• /
• pp.77-89
• /
• 1999

“초등학교 수학의 주된 목표는 수 감각 개발이 되어야 한다” 는 Everybody Counts (1989)의 진술에서 알 수 있듯 수 감각은 최근 그 중요성이 강조되고 있으며, 수학교육의 목표와 내용을 대표하는 용어가 되고 있다. 이는 지금까지 교실에서 이루어진 연산 중심수업에 대한 반성이고, 의미 부여 학습을 강조하는 현재 진행중인 교육과정 개혁 움직임에서 쉽게 찾아 볼 수 있다. 그러나 아직 수 감각이라는 용어에 대한 명확한 정의가 내려져 있지 않을뿐더러 그 하위 구성요소를 분류하는데도 문헌마다 서로 일치하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 문헌에 나타난 수 감각의 정의와 그 하위 구성요소들을 고찰해 보고, 아동들에게 수 감각을 길러주기 위한 수학 학습에 대해 알아본다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
• /
• v.36 no.1
• /
• pp.87-101
• /
• 2016

This study analyzes the content validity of descriptive tests developed for elementary schools, in order to acquire basic data to improve them. Various descriptive tests were collected and tested for differences in proportions between two-dimensional classification of educational objectives and the level of behavioral objectives. Results show that the descriptive tests developed by elementary school teachers mainly focused on "knowledge" and "understanding," and that content validity for behavioral levels to be low. Nine elementary school teachers were interviewed to understand the result. From the interviews, we found both internal and external factors that cause low content validity. The main internal factors were teachers' ability to make two-dimensional classification of educational objectives, the teachers' consideration of students' level, item level of difficulty, the ease of scoring, and path dependence. The main external factors were curriculum, parents, and administration. Based on the results, we suggested the factors related to elementary school teachers' PCK of descriptive tests.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.50 no.4
• /
• pp.182-188
• /
• 2013

In this paper, we propose a complex-valued support vector machine (SVM) classifier which process the complex valued signal measured by pulse doppler radar (PDR) to identify moving targets from the background. SVM is widely applied in the field of pattern recognition, but features which used to classify are almost real valued data. Proposed complex-valued SVM can classify the moving target using real valued data, imaginary valued data, and cross-information data. To design complex-valued SVM, we consider slack variables of real and complex axis, and use the KKT (Karush-Kuhn-Tucker) conditions for complex data. Also we apply radial basis function (RBF) as a kernel function which use a distance of complex values. To evaluate the performance of the complex-valued SVM, complex valued data from PDR were classified using real-valued SVM and complex-valued SVM. The proposed complex-valued SVM classification was improved compared to real-valued SVM for dog and human, respectively 8%, 10%, have been improved.

• Journal of The Korean Association For Science Education
• /
• v.38 no.2
• /
• pp.161-170
• /
• 2018

Various forms of visual representations enable scientific discovery and scientific reasoning when scientists conduct research. Similarly, in science education, visual representations are important as a means to promote students' understanding of science concepts and scientific thinking skills. To provide a framework that could facilitate the effective use of visual representations in science classroom and systemic science education research, a visual representation competence taxonomy (VRC-T) was developed in this study. VRC-T includes two dimensions: the type of visual representation, and the cognitive process of visual representation. The initial categories for each dimension were developed based on literature review. Then validation and revision was made by conducting teachers' workshop and survey to experts. The types of visual representations were grouped into 3 categories (descriptive, procedural, and explanative representations) and the cognitive processes were grouped into 3 categories (interpretation, integration, and construction). The sub categories of each dimension and the validation process would be explained in detail.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.39 no.4
• /
• pp.215-235
• /
• 2008

The purpose of this study aims to provide possible suggestions for the improvement of the literature classification number system as the search and browsing device on the library homepage. After analyzing and evaluating literature classification number system as the search and browsing device on the homepage of library adopting DDC, suggestions for the improvement were proposed. For the purpose of maximizing the effectiveness of literature classification number system as the browsing device, DDC third summary(the thousand section) which is suited to domestic circumstances was prepared.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.59-61
• /
• 2023

본 논문에서는 감정 분류 성능 향상을 위한 초거대 언어모델로부터의 추론 데이터셋 활용 방안을 제안한다. 이 방안은 Google Research의 'Chain of Thought'에서 영감을 받아 이를 적용하였으며, 추론 데이터는 ChatGPT와 같은 초거대 언어 모델로 생성하였다. 본 논문의 목표는 머신러닝 모델이 추론 데이터를 이해하고 적용하는 능력을 활용하여, 감정 분류 작업의 성능을 향상시키는 것이다. 초거대 언어 모델(ChatGPT)로부터 추출한 추론 데이터셋을 활용하여 감정 분류 모델을 훈련하였으며, 이 모델은 감정 분류 작업에서 향상된 성능을 보였다. 이를 통해 추론 데이터셋이 감정 분류에 있어서 큰 가치를 가질 수 있음을 증명하였다. 또한, 이 연구는 기존에 감정 분류 작업에 사용되던 데이터셋만을 활용한 모델과 비교하였을 때, 추론 데이터를 활용한 모델이 더 높은 성능을 보였음을 증명한다. 이 연구를 통해, 적은 비용으로 초거대 언어모델로부터 생성된 추론 데이터셋의 활용 가능성을 보여주고, 감정 분류 작업 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 제시한 방안은 감정 분류뿐만 아니라 다른 자연어처리 분야에서도 활용될 수 있으며, 더욱 정교한 자연어 이해와 처리가 가능함을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.79-81
• /
• 2006

커널(Kernel)을 이용한 분류 방법은 넓은 마진(large margin) 분류기로서 SVM(Support Vector Machine)을 주로 사용하게 된다 하지만, 이 방법은 라그랑제 파라미터(Lagrange Parameter)의 최적화 과정을 포함함으로써 학습 과정을 쉽지 않게 만든다. 이 최적화 과정은 특히 DNA computing과 같은 단순한 과정의 설계를 통해 결과를 얻어야 하는 새로운 계산 모델에 커널을 적용하고자 했을 경우 큰 장벽이 된다. 본 논문에서는 넓은 마진을 목표로 하는 최적화 과정이 아닌 다른 라벨(label)의 데이터간의 경계 파악을 위한 간단한 커널 갱신 방법의 도입을 통해 분류기를 설계한다. 이 방법을 가우시안 커널에 적용시켜 본 결과, 반복을 통해 데이터의 구조를 찾아갈 수 있는 특성을 보여주며, 결국 넓은 마진의 최적화된 파라미터를 찾게 됨을 보여준다. 본 논문에서는 이 최적화 방법을 DNA 분자를 이용한 커널 생성 모델인 DNA 커널에 적용시켰을 때 잘 알려진 AML/ALL 데이터를 잘 분류해 냄을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2019.01a
• /
• pp.143-144
• /
• 2019

최대 엔트로피(Maximum Entropy)는 실증적 데이터에서 관찰된 잠재적인 여러 유용한 특징들을 기반으로 최대 엔트로피를 갖는 추정된 분포를 구축하기 위한 접근법이다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 시 혼잡한 흐름을 효율적으로 분류하기 위해 최대 엔트로피 알고리즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 흐름 분류 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘이 기존의 방법들 보다 높은 분류 정확도를 나타내는 것을 목표로 네트워크 서비스 시 효율성을 높이고자 한다.