• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.6
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• pp.418-430
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• 2017

This study examined the process, difficulties and understanding of making teaching materials by investigating the pre-service early childhood teachers' experience of making such materials. The results of the study would help in the design direction and methods of education for pre-service teachers in how to make materials. A total of 30 university students, who took the course of 'Early Childhood Educational Materials and Research Method' in B university, participated in the study. At the exploration stage, the pre-service teachers utilized the teacher guidance of Nuri curriculum, major books, internet materials, and their observation experiences in kindergartens. At the planning stage, they considered chiefly the children's interest and level, explored materials sufficiently, and selected the production method carefully. At the production stage, they performed basic hard work to prevent rework and tended to stick to the basics beyond their initial ambition as the work progressed. The difficulties that they faced, feeling pressured, were making materials based on their imagination without experiencing much from the infants, feeling embarrassed when things did not progress as planned, and feeling a sense of loss when comparing with other friends. Through these difficulties, the importance of precise planning, executing the process thoroughly, and repeatedly checking and reviewing the entire process of making textbooks and materials were realized. In addition, there is a need to search for a better development direction for the effective development of teaching textbooks and materials.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.589-591
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• 2000

비디오 데이터가 포함하고 있는 카메라와 이동물체의 동작정보를 추출하기 위한 대표적인 방법으로 동작벡터 추출알고리즘이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 밝기 값 분포가 균일한 영역이 존재할 때 부정확한 정합 결과를 보이는 것은 기존 알고리즘의 문제점과 이를 개선할 수 있는 계층적 블록정합 알고리즘의 정합오류 전파가능성, 높은 시간복잡도 문제를 동시에 해결할 수 있는 블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Coarse-to-Fine 방식의 탐색방법과 Dynamic Control Strategy를 결합한 것으로서 정합한 블록의 상황에 따라 탐색 레이어를 동적으로 변경시키는 방법을 사용한다. 본 알고리즘은 크게 두단계로 나뉘어 지는데 탐색 레이어를 결정하는 Control 변경 결정 단계와 정합도 측정함수를 통해 블록에 대한 정합 정확도를 측정하는 단계로 구성이 된다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.18 no.1
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• pp.39-60
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• 2015

It is one of the fundamental issues that students in teaching and learning process should take a proactive role in school mathematics. Inquiry or discovery learning in school mathematics is the specific method for students to participate in lessons on their own initiative, which is supported by many scholars in mathematics education. In this paper, we investigate pre-service teachers' perspectives of Inquiry or discovery learning by intensively analyzing information and guided orientation in teaching practice. From this, we find the direction of the pre-service teacher training program for carrying out pre-service teachers' role to help students to take a proactive role in school mathematics.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.5
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• pp.215-221
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• 2010

Hopfield networks have been proposed as a new computational tool for finding the shortest path of networks. Zhang and Ali studied the method of finding shortest path by expended neurons of Hopfield networks. Ali Algorithm is well known as the tool with the neurons of branch numbers. Where a network grows bigger, it needs much more time to solve the problem by Ali algorithm. This paper modifies the method to find the synapse matrix and the input bias vector. And it includes the eSPN algorithm after proper iterations of the Hopfield network. The proposed method is a tow-stage method and it is more efficient to find the shortest path.The proposed method is verified by three sample networks. And it could be more applicable then Ali algorithm because it's fast and easy. When the cost of brach is changed, the proposed method works properly. Therefore dynamic cost-varing networks could be used by the proposed method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.3
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• pp.41-56
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• 2000

In this paper, we propose a two-stage fast block matching algorithm using the mean absolute error (MAE) of neighbor search point that can reduce the computational complexity to estimate motion vector while the motion estimation error performance is nearly the same as full search algorithm (FSA) In the proposed method, the lower bound of MAE 6at current search point IS calculated using the MAE of neighbor search point And we reduce the computational complexity by performing the block matching process only at the search point that has to be block matched using the lower bound of MAE The proposed algorithm is composed of two stages The experimental results show that the proposed method drastically reduces the computational complexity while the motion compensated error performance is nearly kept same as that of FSA.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.746-752
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• 2005

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하고 이를 옵션 가격결정 모형에 응용하였다. 제안된 신경망 학습 알고리즘의 첫번째 단계는 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 빠르게 국소최적해를 찾는 것이고 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 선형탐색 터널링을 이용해서 더 나은 해를 찾는 것이다. 이 두 단계를 반복적으로 수행함으로써 연결가중치 공간에서 구하고자 하는 해를 빠르고 안정적으로 찾을 수 있다. 현재 옵션가격결정 모형으로 많이 이용되고 있는 Black-Scholes 모형의 문제점을 극복하기 위해서 제안된 신경망 모형을 옵션가격결정 문제에 사용하였다. 이 모형을 KOSPI200 옵션 데이터로 실험한 결과 Black-Scholes 모형에 비해 검증오차를 60% 가량 줄일 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.392-406
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• 2001

오늘날 기업에서의 인터넷 비즈니스는 매우 중요하다. 현재 대부분의 기업에서 e-Business를 추구하거나 준비중이고, 또한 많은 기업에서 인터넷 전담팀을 구성하는 등 e-Business에 매진하고 있다. 하지만, 수익모델의 부재와 체계적인 e-Business 전략의 부족으로 노력과 투자한 만큼의 성과를 올리지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 체계적인 e-Business 전략수립을 위한 방법론을 개발함으로써 효과적인 전략수립과 e-Business 활성화에 기여하고자 한다. 본 연구의 내용으로는 첫째, 놀란의 정보시스템 성장단계론에 근거하여 인터넷 비즈니스 역시 비즈니스 기능차원에서 성장한다는 차원에서 인터넷 비즈니스 성장단계 모델을 탐색적으로 분석하였다. 둘째, 인터넷 비즈니스 성장단계 모델에 근거하여 단계별 인터넷 비즈니스 수준을 기능 중심으로 평가할 수 있는 모델을 개발하였다. 마지막으로, 분석결과를 종합하여 인터넷 비즈니스 경영전략을 수립하기 위한 방법론을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.323-326
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• 2001

We propose a new MUD adaptive beamforming algorithm. It requires no reference signal and consists of two Processing stages. The first stage performs a scan function, and the second stage performs an adaptive beamforming algorithm. Computer simulations, considering multi-path Rayleigh Fading Channel in CUMA, are presented to verify the performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.169-174
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• 1996

객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.1
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• pp.41-49
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• 2000

This paper describes a method of generating MPHFs(Minimal Perfect Hash Functions) for large static search key sets. The MOS(Mapping-Ordering-Searching) approach is widely used presently in MPHF generation. In this research, the MOS approach is improved and a SOMS(Selecting-Ordering-Mapping-Searching) approach is proposed, where the Selecting step is newly introduced and the Orderng step is performed before the Mapping step to generate MPHFs more effectively. The MPHF generation algorithm proposed in this research is probabilistic and the expected processing time is linear to the number of keys. Experimental results show that MPHFs are generated fast and the space needed to represent the hash functions is small.