In order to analyze textbooks from a discursive approach, the purpose of this study is to structuralize an analytic framework based on previous literature review and apply it to analyzing the meanings and their syntheses developed by words and visual mediators appeared in the definition of graph in first-year middle school textbooks. The discursive approach consists of the communicational approach developed by Sfard(2008) and the systemic functional linguistics developed by Halliday(1985/2004). In this study, ideational meta-functions for ideational meanings and interpersonal meta-functions for interpersonal meanings were employed to analyze the meanings produced by words and visual mediators in textbooks, whereas textual meta-functions for textual meanings were used for analyzing the synthesized relationships between words and visual mediators. Results show that first, density in mathematical discourse was very high and subjects in mathematical activities were ambiguous in the ideational meanings of words, and behavior aspect was more emphasized than thinking aspect in the interpersonal meanings of words which request student participations. In the case of ideational meanings of visual mediators, there was a lack of narrative diagrams, whereas there were qualitative differences in the case of offer. Second, there was a need for promoting a wide range of diverse synthetic relationships between words and visual mediators for developing enriched mathematical meanings through the varying uses like specification, explanation, similarity, and complement. These results are so important that they provide a new analytic framework from a discursive approach to textbook analysis because not only words, but also visual mediators are analyzed as tools for producing meanings in mathematics textbooks and their synthetic relationships are also examined.
This paper consists of two parts: In the first part, we describe our work to build hierarchical knowledge base of digital library patron's research interests and learning topics in various scholarly areas through analyzing well classified Electronic Theses and Dissertations (ETDs) of NDLTD Union catalog. Journal articles from ACM Transactions and conference web sites of computing areas also are added in the analysis to specialize computing fields. This hierarchical knowledge base would be a useful tool for many social computing and information service applications, such as personalization, recommender system, text mining, technology opportunity mining, information visualization, and so on. In the second part, we compare four grouping algorithms to select best one for our data mining researches by testing each one with the hierarchical knowledge base we described in the first part. From these two studies, we intent to show traditional verification methods for social community miming researches, based on interviewing and answering questionnaires, which are expensive, slow, and privacy threatening, can be replaced with systematic, consistent, fast, and privacy protecting methods by using our suggested hierarchical knowledge base.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제16권2호
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pp.33-46
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2011
Since an e-mail has been an important mean of communication and information sharing, there have been much effort to classify e-mails efficiently by their contents. An e-mail has various forms in length and style, and words used in an e-mail are usually irregular. In addition, the criteria of an e-mail classification are subjective. As a result, it is quite difficult for the conventional text classification technique to be adapted to an e-mail classification efficiently. An e-mail classification technique in a commercial e-mail program uses a simple text filtering technique in an e-mail client. In the previous studies on automatic classification of an e-mail, the Naive Bayesian technique based on the probability has been used to improve the classification accuracy, and most of them are on an e-mail in English. This paper proposes the personalized recommendation technique of an email in Korean using a data mining technique of frequent patterns. The proposed technique consists of two phases such as the pre-processing of e-mails in an e-mail folder and the generating a profile for the e-mail folder. The generated profile is used for an e-mail to be classified into the most appropriate e-mail folder by the subjective criteria. The e-mail classification system is also implemented, which adapts the proposed technique.
The purpose of this study was to examine the social efficacy of children shown in reflective journal writing of early childhood education teachers focusing on picture book activities. The subjects were 47 3, 4 and 5 year old children in G Child Care Center in the Capital Area. Teachers were asked to do 20 picture book activities and to write a journal according to reflective thinking after each picture book activity. Through the reflective journals collected, this study attempted to interpret and analyze them qualitatively by classifying the journals and yielding text contents according to factors for children's social efficacy such as emotionality, emotion control, interpersonal relationship technique, and social knowledge understanding. From the results of this study, first, it was found that children expressed their emotion naturally and that they learned their unique emotionality while they lived together with their friends. Second, it was found that children perceived and controlled their own emotions by using their sympathy and empathy. Third, it was found that children recognized and accepted that they are different rather than the counterparts are wrong through their differences in each other's thoughts to compose the capability of interpersonal relationship. Fourth, it was found that children improved themselves by their understanding, respecting and accommodating their friends as members of society.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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제23권1호
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pp.143-157
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2011
It is a story through which people share their ideas and express their thoughts. Storytelling is temporally and spatially interconnected narration that consists of characters, background, its beginning and its conclusion. Furthermore, the story in storytelling is a means of delivering culture and history; thanks to the development of various media, delivering and exchanging the story are conducted in a variety of forms. Due to the technological advancement, the way storytelling is done has changed, which was a method called digital storytelling. This storytelling has been frequently used in education; that is, teachers utilize stories to communicate their thoughts. As receivers, students understand a shade of meaning and the role of language, thus reorganizing the important factors in the context of meaningful events. However, in practice the classes are so teacher-centered that the role of students are relegated to that of passive learners, thus debilitating the interaction between participants; as a result, this situation shows serious limitations in that it does not improve students' practical skills. Despite this situation, home economics has attempted to broaden students' practical knowledge and has enabled them to acquire procedural knowledge as its main objectives in the context of the entire life. To overcome this problem, this study attempts to demonstrate the lesson model utilizing the storytelling where the lively participation in the process and results of learning can increase learners' self-confidence and responsibility. This lesson model is believed to facilitate the communication among participants including teachers and students. Through this alternative teaching method, learners can participate in the process of learning so that they can acquire practical knowledge: this method can be a step-stone for further development. In conclusion, the development of curriculum and lesson plans should be encouraged.
In this paper, we propose a content creation framework that enables users without programming experience to easily create interactive media content that responds to user gestures. In the proposed framework, users define the gestures they use and the media effects that respond to them by numbers, and link them in a text-based configuration file. In the proposed framework, the interactive media content that responds to the user's gesture is linked with the dynamic projection mapping module to track the user's location and project the media effects onto the user. To reduce the processing speed and memory burden of the gesture recognition, the user's movement is expressed as a gray scale motion history image. We designed a convolutional neural network model for gesture recognition using motion history images as input data. The number of network layers and hyperparameters of the convolutional neural network model were determined through experiments that recognize five gestures, and applied to the proposed framework. In the gesture recognition experiment, we obtained a recognition accuracy of 97.96% and a processing speed of 12.04 FPS. In the experiment connected with the three media effects, we confirmed that the intended media effect was appropriately displayed in real-time according to the user's gesture.
본 논문에서는 한글과 영문 문서 영상들에 대한 기울어짐 추정(skew estimation) 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 전체 문서 영상에서 텍스트 요소들이 밀집되어 있는 영역을 선별하고, 선별된 영역에 대해 허프 변환을 적용하는 선택적 주의집중(selective attention) 방식을 채택한다. 제안 방법의 기울기 추정 과정은 2단계로 구성되는데, coarse 단계에서는 전체 영상을 몇 개의 영역으로 나누고 동일한 영역에 속하는 데이타들간의 연결 각도를 계산하여 각 영역별 accumulator에 저장한다. accumulator에 저장된 빈도치를 기준으로 $\pm$45$^{\circ}$범위 내에서 최대 $\pm$1$^{\circ}$의 오차를 가진 각 영역별 기울기를 계산한 후, 이들 중 최대 빈도값을 갖는 영역을 선정하고 그 영역의 기울기 각도를 문서 영상의 대략적인 기울기 각도로 결정한다. Refine 단계에서는 coarse 단계에서 선정된 영역에 허프 변환을 적용하여 정확한 기울기를 계산하는데, coarse 단계에서 추정한 기울기의 $\pm$1$^{\circ}$범위 내에서 0.1$^{\circ}$간격으로 측정한다. 이와 같은 선택적 주의집중 방식을 통해 기울기 추정에 소요되는 시간 비용은 최소화하고, 추정의 정확도는 최대화 할 수 있다.제안 방법의 성능 평가를 위한 실험은 다양한 형태의 영문과 한글 문서 영상 2,016개에 적용되었다. 제안 방법의 평균 수행 시간은 Pentium 200MHz PC에서 0.19초이고 평균 오차는 $\pm$0.08$^{\circ}$이다. 또한 기존의 기울기 추정 방법과 제안 방법의 성능을 비교하여 제안 방법의 우수성을 입증하였다.Abstract In this paper we propose a skew estimation algorithm for English and Korean document images. The proposed method adopts a selective attention strategy, in which we choose a region of interest which contains a cluster of text components and then apply a Hough transform to this region. The skew estimation process consists of two steps. In the coarse step, we divide the entire image into several regions, and compute the skew angle of each region by accumulating the slopes of lines connecting any two components in the region. The skew angle is estimated within the range of $\pm$45 degree with a maximum error of $\pm$1 degree. Next we select a region which has the most frequent slope in the accumulators and determine the skew angle of the image roughly as the angle corresponding to the most frequent slope. In the refine step, a Hough transform is applied for the selected region within the range of $\pm$1 degree along the angle computed from the coarse step, with an angular resolution of 0.1 degree. Based on this selective attention strategy, we can minimize the time cost and maximize the accuracy of the skew estimation.We have measured the performance of the proposed method by an experiment with 2,016 images of various English and Korean documents. The average run time is 0.19 second on a Pentium 200MHz PC, and the average error is $\pm$0.08 degree. We also have proven the superiority of our algorithm by comparing the performance with that of other well-known methods in the literature.
Kim, Kyung-Min;Ha, Jung-Woo;Lee, Beom-Jin;Zhang, Byoung-Tak
Journal of KIISE
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제42권4호
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pp.451-458
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2015
Previous multimodal learning methods focus on problem-solving aspects, such as image and video search and tagging, rather than on knowledge acquisition via content modeling. In this paper, we propose the Multimodal Concept Hierarchy (MuCH), which is a content modeling method that uses a cartoon video dataset and a character-based subtitle generation method from the learned model. The MuCH model has a multimodal hypernetwork layer, in which the patterns of the words and image patches are represented, and a concept layer, in which each concept variable is represented by a probability distribution of the words and the image patches. The model can learn the characteristics of the characters as concepts from the video subtitles and scene images by using a Bayesian learning method and can also generate character-based subtitles from the learned model if text queries are provided. As an experiment, the MuCH model learned concepts from 'Pororo' cartoon videos with a total of 268 minutes in length and generated character-based subtitles. Finally, we compare the results with those of other multimodal learning models. The Experimental results indicate that given the same text query, our model generates more accurate and more character-specific subtitles than other models.
Journal of the Korean Society for information Management
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제23권4호
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pp.277-294
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2006
This paper examines a level of categorization performance in a real-life collection of abstract articles in the fields of science and technology, and tests the optimal size of documents per category in a training set using a kNN classifier. The corpus is built by choosing categories that hold more than 2,556 documents first, and then 2,556 documents per category are randomly selected. It is further divided into eight subsets of different size of training documents : each set is randomly selected to build training documents ranging from 20 documents (Tr-20) to 2,000 documents (Tr-2000) per category. The categorization performances of the 8 subsets are compared. The average performance of the eight subsets is 30% in $F_1$ measure which is relatively poor compared to the findings of previous studies. The experimental results suggest that among the eight subsets the Tr-100 appears to be the most optimal size for training a km classifier In addition, the correctness of subject categories assigned to the training sets is probed by manually reclassifying the training sets in order to support the above conclusion by establishing a relation between and the correctness and categorization performance.
The changes in media environments have impacted on the ways in which knowledges are formed and transmitted and therefore the relevance of the traditional school subjects have been increasingly questioned. In this context, the discourses of the reformation of the 21st century schooling have focused on convergence education and media literacy education. Therefore, it is worth paying attention to the fact that the practices of transdisciplinary integrated curriculum focusing on digital media content are grown voluntarily in schools. This research is a case study of a convergence educational project that was initiated by a middle school teacher who designed and implemented a unique program of the transdisciplinary class of Korean focusing on reading webtoons with the linked program of a 'Book Club Activity' that was a part of 'Creative Experiential Activitites'. Based on the analysis of the documents, participatory observation of a main event and the interview with the teacher, this article discusses how the webtoon-focused convergence education project might have achieved meaningful connections between a subject-focused learning and a creative experiences-focused learning; between in and out of school learning spaces; between the real and imaginative worlds; and between the boundaries of the popular culture and the arts. The main finding of the research can be summarized as follows: Firstly, webtoon as the subject of the study can be an effective medium of transdisciplinary integrated curriculum. Secondly, the convergence project based on webtoons can create meaningful learning spaces in and out of school environments in terms of creating more learner-participatory learning culture as well as connecting students' everyday lives, popular arts and their learning about culture. Another important finding of this research is the rediscovery of the teacher's role in terms of mediating the voices of students as readers in the process of constructing and implementing the integrated curriculum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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