에집트의 NECC에 대하여 설명하였으며 주요 기술적인 문제와 운용상의 문제 그리고 NECC가 이들 문제를 어떻게 해결 할 것인가 하는 방안이 검토되었다. 이문제들은 장기간을 통하여 크게 상호연계되면서 단일화된 계통으로 자라난데 반하여 보다 낮은 안전운용으로 진전된 전력계통에 대하여 고려되었다. 설명된 소프트웨어 기능과 컴퓨터 구성은 에집트의 단일전력계통에 대한 제어와 신뢰도감시, 안전운전을 성취하기 위하여 제안되었던 것이고 사업수행은 그와 같은 사업의 전형적인 조직과 이들의 상호관계를 설명하였다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2010.05a
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pp.25-30
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2010
자기설명이 학습을 촉진시키려면 무엇을 설명해야 하는지 판단해야 하고, 그에 대해 적절한 설명을 산출해내어야 한다. 본 연구에서는 촉진자극(propmpt)를 제공해서 무엇을 설명해야 하는지에 대해 도움을 주면 자기설명 효과가 얻어지는지 알아보았다. 또한 자기설명과 촉진 자극의 효과가 학습자의 인지욕구(need for cognition)와 상호작용하는지 알아보기 위해 인지욕구 수준을 상하로 나누어 3 요인 실험을 실시하였다. 촉진자극과 자기설명의 효과는 과제와 학습자의 인지욕구 수준에 따라 다르게 나타났다. 기억검사에서는 인지욕구가 낮은 학습자에게서만, 자기설명의 효과와 촉진자극의 효과가 관찰되었다. 반면에 이해검사에서는 인지욕구의주효과가 유의하였고, 3 요인상호작용 효과가 경향을 보였다. 즉 촉진 자극을 제공하는 것은 인지욕구가 높은 학습자에게서만 학습을 향상시켰다. 이 결과는 인지부하가 학습에 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.5
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pp.1079-1094
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2014
In this paper, we study efficient gene selection methods by using conditional mutual information. We suggest gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods utilizing multivariate normal distribution and Edgeworth approximation. We compare our suggested methods with other methods such as mutual information filter, SVM-RFE, Cai et al. (2009)'s gene selection (MIGS-original) in SVM classification. By these experiments, we show that gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods have better performance than mutual information filter. Furthermore, we show that they take far less computing time than Cai et al. (2009)'s gene selection but have similar performance.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.359-362
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2020
본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.63-73
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2008
Recent years have seen an explosion of interest in interactive agents motivating human learners to engage in edutainment systems which are designed to be entertaining and educational at the same time. Especially, work on socio-emotional processes has focus on understanding of human's social behavior in training and entertainment a applications. In contrast with work on social emotion, where research groups have developed detailed models of emotional processes, models of personality have emphasized shallow surface behavior. Here, we build on computational appraisal models of emotion to better characterize dispositional differences in how people come to understand social situations. Known as explanatory style, this dispositional factor plays a key role in social interactions and certain socio-emotional disorders, such as depression. Building on appraisal and attribution theories, we model key conceptual variables underlying the explanatory style, and enable agents to exhibit different explanatory tendencies with respect to their personalities. Furthermore, we developed an interactive AR agent based on our framework and applied it into an interactive teaming system that allows participants to explore individual differences in the explanation of social events, with the goal of encouraging the development of perspective laking and emotion-regulatory skills.
The purpose of the present study was to examine how 25~36-month-old toddlers' temperament, mother's rearing attitude, teacher interaction relates to their language abilities and to analyze the predictive power of these variables in predicting language ability. The subjects were 206 toddlers, 206 mothers and 38 class teachers at child care center in G metropolitan city. The collected data were analyzed using Pearson's correlation analysis and stepwise multiple regression analysis on SPSS program. The results of this study were as follow. First, there was a significant relationship between mother's rearing attitude, teacher interaction and toddlers language abilities. However, toddlers' temperament showed no significant correlations with toddlers language abilities. Second, teacher's positive attitude was the best predictor of toddlers language abilities. Toddlers' reactivity and mother's rational guidance were also predictors of toddlers' language abilities.
Inquiry became an essential methodology in science education. Recently, argumentation becomes more important in inquiry, but inquiry-based teaching in school science would not provide enough opportunities for students to have voluntary and active interactions during inquiry activities. Informal science learning can be an alternative for authentic inquiry. Accordingly, this study aims to find interaction patterns in dialogic inquiry of junior high school students in small groups in the natural history gallery. Inquiry elements and interaction patterns are analyzed with 42 dialogues of 13 small groups. As a result, seven interaction patterns are identified. First, five major interaction patterns were drawn as follows; Sharing questions, asking questions and simple response, asking questions and simple explanation, asking questions-simple explanation-(collecting data)-data based explanation, and asking questions-collecting data-data based explanation. Second, pattern 2, 'asking questions and simple response', is subdivided into three categories; passive and/or evasive response, inaccurate response, and repeated patterns of asking questions-simple response. The results of the study provide different patterns of dialogic interactions in a small group inquiry in informal contexts from formal contexts, and provide foundations to understand middle school students' interactive dialogues of inquiry occurred in the natural history gallery.
Mutual information is a measure of association of explanatory variable for predicting target variable. It is used for variable ranking and variable subset selection. This study is about the Sample-spacing approach which can be used for the estimation of mutual information from data consisting of continuous explanation variables and categorical target variable without estimating a joint probability density function. The results of Monte-Carlo simulation and experiments with real-world data show that m = 1 is preferable in using Sample-spacing.
In this study, we analyzed verbal interactions in small group science learning using smart devices by the level of prior achievement. Four heterogeneous groups at a coed high school in Seoul participated. Verbal interactions during small group science learning were audio- and video-taped, transcribed, and analyzed. Verbal interactions were analyzed at the levels of a turn and an interaction unit. The results revealed that the frequencies of verbal interactions were high in task category, especially at information explanation, information question, and reflection on standards subcategories. Furthermore, the frequencies of high-level students at direction explanation, reflection on standards and progress subcategories were higher than those of low-level students, and the frequencies of low-level students at direction question and information explanation subcategories were higher than their counterpart. In the analyses of the interaction units, the frequencies in symmetric elaborated interaction were high, especially at cumulative and evaluative subcategories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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