• Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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• 2003.11a
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• pp.185-186
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• 2003

영재교육 프로그램 개발의 핵심적인 부분은 영재들에게 적절한 교육과정이며, 대표적인 영재교육과정모형으로 삼부심화학습모형(Enrichment Triad Model: ETM), 학교단위 심화학습모형(Schoolwide Enrichment Model： SEM), 자기주도적 학습모형 (Self-Directed Learning Model), 퍼듀 3단계 심화학습 모형(Purdue Three-Stage Enrichment Model) 등이 있다. 이들 모형에 대한 적용 연구가 일부 초등학교냐 중학교의 시범적인 속진 및 심화 프로그램 실시로 적용된 바는 있으나 정규 교육과정에서는 실시될 기회가 없었다. 국내에서도 2002년 영재교육법 시행령 적용 이후 과학영재학교가 지정되어 운영되고 있기에, 영재교육을 위한 모형을 정규 교육과정 및 교수-학습 과정에 적용하고 그 효과를 밝히는 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 삼부심화학습모형을 적용하기 위한 구체적인 교수·학습 과정안을 개발하고, 이를 과학영재학교 물리수업에 적용하여 그 과정과 학생들의 인식을 분석하고자 한다. 본 연구의 대상은 과학영재고등학교 1학년 72명이며 검사결과 지능지수, 추리력, 수리력, 지각력 면에서 매우 우수한 집단으로 나타났다. 삼부심화학습모형을 실시한 기간은, 1단계 활동을 2주간 실시하였고, 2단계 활동은 4개월간 진행하고 있으며, 3단계 활동은 겨울방학을 이용하여 실시할 계획이다. 삼부심화학습모형에 의하면 1단계는‘일반 탐색 활동을 통한 심화 학습’단계로 정규 교육과정 속에 포함되어 있지 않은 새롭고, 흥미로운 주제나 지식 영역들에 학생들이 접할 수 있도록 설계된 일반적 탐구 혹은 탐색 경험들을 제공하는 것으로 구성된다. 점수를 종속변인으로 하여 회귀분석을 한 결과 TTCT 도형과 언어 검사 모두 WAIS 소검사중의 기본지식문제가 TTCT 전체점수에 가장 높은 영향력을 미쳤다. 지능이 높은 그룹과 낮은 그룹에 대해 WAIS 11개 소검사와 TTCT 전체점수와의 상관을 구한 결과, 지능이 높은 그룹에서는 유의미한 상관을 의미는 소검사가 거의 없었던 것과는 달리, 지능이 낮은 그룹에서는 결정성지능을 대표하는 소 검사와 TTCT 도형검사 점수간의 상관이 유의미하게 나타났다. 이상의 결과를 통해 TTCT는 도형과 언어 검사 모두 유동성지능 보다는 결정성지능과 상관이 있음을 알 수 있는데, 이는 창의력 검사가 문제 해결 상황에 기존의 지식을 이용하는 능력을 측정하고 있기 때문으로 추정된다. 또한 지능이 낮은 그룹에서 높은 그룹에 비해 창의력 검사와 지능 검사 사이의 상관의 정도가 높았는데, 이는 일정 수준까지는 창의적 능력이 결정성 지능에 의해 제한을 받으나 일정 수준 이상의 결정성 지능을 갖게 되면 더 이상 결정성 지능이 창의적 능력을 제한하지 않기 때문인 것으로 해석된다.circ}C$에서 2.5~8.2mg$CO_2$/kg.hr로 일반적으로 보고되고 있는 토마토 호흡속도와 일치하는 결과를 나타내었다.다.환원당인 sucrose 함량은 계속 증가하였고 fructose, glucose, sorbitol의 함량(추황의 sorbitol을 제외)은 생장이 촉진됨에 따라 증가하다가 다시 점차적으로 감소하였다. 이러한 결과는 총당과 환원당의 측정결과와 일치한 것으로 나타났다. 결론적으로 배의 성장에 따라 산 함량은 감소하였고 당 함량은 증가하였다.luco-pyranoside, quercetin 7-O

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.2
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• pp.199-206
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• 2023

This study attempted to examine the relationship between college students' participation in the learning community according to the characteristics of learners. To this end, the learning community divided the subject-linked learning community into a foundation learning community and an advanced learning community. Learner characteristics were classified by gender, grade, and major. A cross-analysis was conducted to examine the difference between participation in the foundation learning community and the advanced learning community according to the learner characteristics. The results are as follows. First, the participation of female students in the foundation learning community and the advanced learning community was higher than that of male students, but it was not statistically significant. Second, it was found that there was a significant difference in participation in the learning community according to the grade. In the case of the foundation learning community, the participation rate of the first and second year students was relatively high, and in the case of the advanced learning community, the ratio of the third and fourth year students was relatively high. Third, as a result of examining the differences by major, it was found that the participation rate of health and welfare universities was high in both the foundation learning community and the advanced learning community. Based on these results, discussions and suggestions are presented.

• Communications of Mathematical Education
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• v.16
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• pp.291-310
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• 2003

영재교육은 영재들이 창의적인 지식 생산자로서의 역할을 수행할 수 있도록 하여 개인의 잠재력을 최대한 계발시켜주어 자아실현을 도모할 수 있도록 해주고 더 나아가 국가 경쟁력을 높일 수 있으므로 학교와 지역사회에서는 영재교육의 활성화를 위하여 다양한 영재교육 프로그램을 개발하고, 영재에게 적합한 교수-학습 자료를 마련하여 그들의 흥미와 빠른 학습 속도를 충족시켜줄 수 있도록 심화된 학습 기회를 제공하기 위해 노력해야 한다. 그러나, 이미 연구된 자료들을 살펴보면 초등학교 고학년을 위주로 하는 영재 교육 프로그램이 대부분이어서 저학년 영재아동을 위한 자료는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 저학년 단계에서 수학분야에 영재성이 있거나 흥미를 가지고 있는 아동을 위한 수학 심화학습 프로그램을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.335-337
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• 2018

음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.20 no.6
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• pp.23-30
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• 2020

There are many cases in the game. So, Game have to learn a lot. This paper uses reinforcement learning to improve the learning speed. However, because reinforcement learning has many cases, it slows down early in learning. So, the speed of learning was improved by using the minimax algorithm. In order to compare the improved performance, a Gonu game was produced and tested. As for the experimental results, the win rate was high, but the result of a tie occurred. The game tree was further explored using progressive deepening to reduce tie cases and win rate has improved by about 75%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.661-663
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• 2004

본 연구는 웹상에서 학습자들에게 동영상(Flash Animation)학습과 심화학습(Feedback Learning)을 통하여 흥미롭고 자기 주도적으로 학습을 할 수 있도록 하여 홍미를 유발시키고 학습효과를 놓이고자 한다. 전체적으로 자료구조에 대한 기초적이고 전반적인 이론 학습 및 알고리즘 수행과정 실습을 할 수 있도록 하였으며 이해하기 힘든 학습내용을 단순한 텍스트 위주의 설명식 수업에서 탈피하여 자바스크립트 및 플래시 액션 기능을 활용한 코스웨어 상에서의 학습자 상호작용에 기반한 환경을 제공하였다 각 단위별로 기본 학습 밀 동영상 학습, 심화학습, 형성평가로 이루어져 있으며 , 학습화면 구성을 윈도우 운영체제 기본 환경과 유사하게 설정하여 학습에 흥미를 돋우고자 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.8
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• pp.975-980
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• 2019

In this paper, we propose a deep learning-based scheduling scheme for user selection in multi-user multi-antenna networks which is considered one of key technologies for the next generation mobile communication systems. We obtained 90,000 data samples from the conventional optimal scheme to train the proposed neural network and verified the trained neural network to check if the trained neural network is over-fitted. Although the proposed neural network-based scheduling algorithm requires considerable complexity and time for training in the initial stage, it does not cause any extra complexity once it has been trained successfully. On the other hand, the conventional optimal scheme continuously requires the same complexity of computations for every scheduling. According to extensive computer-simulations, the proposed deep learning-based scheduling algorithm yields about 88~96% average sum-rates of the conventional scheme for SNRs lower than 10dB, while it can achieve optimal average sum-rates for SNRs higher than 10dB.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.3 s.20
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• pp.73-80
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• 2004

이 연구에서는 초등학교 1학년 수학영재학생들을 위한 심화학습 자료를 개발하였다. 개발된 학습 자료에는 다양한 활동 중심과 간학문적 접관을 통하여 수학에 대한 흥미를 증진시진 수 있는 내용을 포함시켜 지적영역에만 국한되는 편협성을 탈피하여 보다 창의성을 신장하도록 하였다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.27 no.4
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• pp.615-637
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• 2017

The purpose of this study is to analyze the actual realization of the opportunity to learn given to students by examining students' cognition for enrichment mathematics textbook tasks' levels of cognitive demand. First, we analyze characteristics and limitations based on the theoretical framework. Second, we examine students' cognition about the distribution of the mathematics textbook tasks' levels of cognitive demand. And we analyze how the opportunity to learn actually work. Third, in the sense that enrichment textbooks are textbooks for science school students, we analyze whether the opportunity to learn for gifted is offered. The conclusion is as follows: First, with respect to levels of cognitive demand, PNC tasks account most. Second, students also cognize that PNC tasks account most. Third, tasks for gifted are not offered and students also cognize that opportunity to learn for gifted is lacked.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.3
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• pp.455-474
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• 2000

제 7 차 교육과정에서 경제지리 과목이 심화 선택 과목으로 새롭게 설정되었다. 그러나 제 6차 교육과정 한국지리 과목의 경제지리 교육내용을 단순 확대.심화시켜 구성하였기 때문에, 그 동안의 비판과 문제점을 해결하지 못하고 있다. 지리교육에서 경제 지리교육내용의 선정 및 조직 바법은 산업별 분류방법, 주제 중심방법, 경제과정 중심방법으로 분류할 수 있는데, 기존은 교육과정은 산업별 분류방법을 근간으로 하고 있다. 본 연구에서는, 공급자의입장에서 나열적으로 교육내용을 선정.조직하고 있는 기존 방법의 문제점을 개선하고, 실생활에서 학습의 유용성을 확인시켜 학습자의 관심과 흥미를 갖게 하며, 다양한 형태의 교수-학습 활동이 가능하도록 하면서, 심화 선택 과목의 특성을 살릴 수 있는 경제 지리 과목의 교육내용 선정 및 조직 대안으로 지역문제 중심방법을 제안한다.