• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.414-418
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• 2010

일반적으로 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동객체의 '위치 정보'를 기반으로 사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 제공하는 경우 이를 위치 추적(인식) 시스템으로 정의한다. RFID, USN, RTLS, GPS는 위치 인식 시스템의 대표적인 기술이며 해양, 농촌, 병원, 건축 등의 다양한 분야에서 적용 확산이 빠르게 진행되고 있다. 이러한 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로서 현대사회의 관심이 집중되고 있는 아동실종, 도난, 학교폭력 등의 문제를 해결하는데 적용될 수 있다. 본 논문에서는 이동객체를 모니터링하기 위한 접근법을 분석하고 이를 기반으로 RFID를 이용한 학생 이동 관리 시스템의 구축 내용을 기술한다. 이 시스템은 RFID로부터 획득되는 이동객체(학생)에 대한 실시간 데이터를 업무에 적절한 정보로 변환하여 사용자에게 알려준다. 이 시스템을 구축함으로써 관리자는 학교내부의 학생 위치를 실시간으로 식별 할 수 있고 미리 설정된 제한구역에 접근하는 학생을 신속하게 인지 할 수 있다. 또한 과거의 이력정보를 검색 할 수 있음으로써 실종, 도난 등에 대한 사후예측이 가능해짐에 따라 수동적이었던 학생 관리에 비해 융통적인 관리의 효과가 있고 안전한 학교생활을 학생들에게 제공해 줄 수 있게 된다.

• The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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• v.20 no.2
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• pp.1-10
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• 2021

The results of research and analysis are as follows: First, there were 108 types of change patterns in the number of elementary school students. Second, based on the similarity of 108 types of change patterns in the number of students, a type system diagram was presented. Third, in the case of a total of 18 types of change patterns in the number of students, the number of students decreased significantly due to the establishment of additional schools on top of the existing schools. The result of a a long-term survey and analysis on the trend of increase and decrease in the number of students across the country shows an urgent need todevelop policy tasks across the entire school accommodation plan, such as the establishment of differentiated schools suitable for regional characteristics, relocation, consolidation, reorganization of school districts, remodeling, and appropriatization projects.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.34 no.7
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• pp.693-701
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• 2014

Based on social cognitive theory, self-efficacy in the context of learning has been steadily emphasized as an indicator of students' motivation and performance. The premise for developing such an instrument was that a specific measure of Physics self-efficacy was deemed to be an important predictor of the change processes necessary to improve students' physics understanding. In this study we described the process of developing and validating an instrument to measure students' beliefs in their abilities to perform essential tasks in physics and then investigated high school students' self-efficacy about physics learning and performance. Validity and reliability of PSEI were tested using various statistical techniques including the Cronbach alpha coefficient, exploratory factor analysis. The result of factor analysis supported the contention that the Physics Self-Efficacy Inventory (PSEI) was a multidimensional construct consisting of at least four dimensions: understanding and application of Physics concepts, achievement motivation, confidence for physics laboratory, confidence for Mathematics. The result showed that Kroean high schools students have low Physics self-efficacy for the all four dimensions. Therefore, researchers should focus on development of students' Physics self-efficacy. In addition, the instrument may lead to further understanding of student behavior, which in turn can facilitate the development of strategies that may increase students' aspiration to understand and study Physics. More specifically, by using the PSEI as a pre- and post-test indicator, instructors can gain insight into whether students' confidence levels increase as they engage in learning Physics, and, in addition, what type of teaching strategies are most effective in building deeper understanding of Physics concepts.where they freely exchanged opinions and feedback for constructing better collective ideas.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.813-821
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• 1995

본 연구의 목적은 심리육체적 방법(Psychophysical method)을 이용하여 다양한 중량물운반 유형에서의 최대허용하중을 구하는 것이며 이의 타당성을 생리학적 방법(physiological method)을 이용하여 검토하는 것이다. 또한, 인체측정과 근력측정 자료를 이용하여 각 운반유형에서의 최대허용 하중을 예측하는 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 네 가지의 운반유형(Front carrying, One-hand side carrying, Two-hands side carrying 그리고 Back carrying)과 두가지의 보행 속도 (50.0 그리고 79.2 m/min)를 주요변수로 8가지의 작업에 대해 무작위로 선택하여 각 작업에 대한 최대허용 하중을 시간과 경비의 감소측면에서 폭넓게 사용되고 있는 심리육체적 방법으로 구하였다. 피실험자는 운반작업의 경력이 있는 실제 작업자군(n=7)과 그렇지 않은 학생군(n=10)으로 구분하여 건강한 남성 피실험자를 대상으로 연구를 실시하였다. 주실험전에 인체측정과 근력측정을 실시하였다. 이후에 심리육체적 방법과 생리학적 방법을 실시간(on-line)으로 실시하였다. 연구결과로 학생군과 작업자군간의 신체조건은 뚜렷한 차이를 보이지 않았으나 근력은 작업자가 우월하였다. 심리육체적 방법을 사용하여 도출된 최대허용 하중은 학생군, 작업자군 모두 운반유형의 변화에 따라 유의함을 보였다.(학생군:p=.0001 작업자군:p=.0001). 반면에 속도의 변화는 유의하지 않았다(학생군:p=.7954 작업자군:p=.9231). 또한 학생군과 작업자군 모두 Back carrying에서 가증 큰 하중을 운반하였다(학생군:8.16kg 작업자군:12.9kg). 심박수를 이용한 생리학적 연구에서는 평균 심박수가 거의 100 이하를 유지하므로써 피실험자들이 8시간 작업기준으로 보아 무리가 없는 최대허용 하중을 결정하였음을 보였다. 또한 각 운반작업에 대한 최대허용 하중을 예측하는 회귀모형을 제시하였다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.39 no.3
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• pp.457-464
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• 2019

This study aims to explore meta-modeling knowledge of gifted students through the modeling. To do this, five gifted students were asked to do modeling related to candle burning, and all the processes of modeling were observed and then individual interviews were conducted. As a result of the study, two students were classified as first level and three students were classified as second level. The students of the first level did not have any model generation or model-based prediction activities, and observation was the most meaningful activity. On the other hand, the students of the second level performed all four modeling processes. However, the generation of the model and the prediction using the model were relatively strong. The data they gained from the experiments was perceived as just confirming the absolute model. No student was found in Level 3 or Level 4. The results of this study show that gifted students remain at the progression level of recognizing the model as an objective reality, and in order to cultivate a true scientist, it is necessary to educate the gifted students to recognize the subjectivity of the model.

• The Mathematical Education
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• v.61 no.2
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• pp.257-271
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• 2022

As information and communication technologies are being developed so rapidly, education research is actively conducted to provide optimal learning for each student using big data and artificial intelligence technology. In this study, using the mathematics learning data of elementary school 5th to 6th graders conducting blended mathematics classes, we tried to find out what factors predict mathematics academic achievement and developed an artificial intelligence model that predicts mathematics academic performance using the results. Math learning propensity, LMS data, and evaluation results of 205 elementary school students had analyzed with a random forest model. Confidence, anxiety, interest, self-management, and confidence in math learning strategy were included as mathematics learning disposition. The progress rate, number of learning times, and learning time of the e-learning site were collected as LMS data. For evaluation data, results of diagnostic test and unit test were used. As a result of the analysis it was found that the mathematics learning strategy was the most important factor in predicting low-achieving students among mathematics learning propensities. The LMS training data had a negligible effect on the prediction. This study suggests that an AI model can predict low-achieving students with learning data generated in a blended math class. In addition, it is expected that the results of the analysis will provide specific information for teachers to evaluate and give feedback to students.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.13 no.3
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• pp.313-323
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• 2009

The objective of this paper is an implementation of analysing and predicting functions to promote self-directed learning for student's performance assessment system in programming subjects. By adapting Rubric model, the proposed functions inform a student of the assessment criteria and level to be carried out with respects to two-way specifications such as rational ability, problem solving ability and creativity. The proposed system also provides a graphical results of each ability instead of assessment result, for better understanding and analyzing himself/herself based on to the performance assessment and the result. Moreover, the proposed system contains a method to predict future achievement result with moving average technique. Therefore, an academic achievement can be precisely determined by himself/herself to estimate self-directed learning. The teacher can provide different level of educational resources such as supplement learning, problem explains and private instructor etc., in order to maximize efficiency of education.

• Communications of Mathematical Education
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• v.37 no.4
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• pp.717-736
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• 2023

The purpose of this study is to develop a statistical program using data and artificial intelligence prediction models and apply it to one class in the sixth grade of elementary school to see if it is effective in improving students' statistical literacy. Based on the analysis of problems in today's elementary school statistical education, a total of 15 sessions of the program was developed to encourage elementary students to experience the entire process of statistical problem solving and to make correct predictions by incorporating data, the core in the era of the Fourth Industrial Revolution into AI education. The biggest features of this program are the recognition of the importance of data, which are the key elements of artificial intelligence education, and the collection and analysis activities that take into account context using real-life data provided by public data platforms. In addition, since it consists of activities to predict the future based on data by using engineering tools such as entry and easy statistics, and creating an artificial intelligence prediction model, it is composed of a program focused on the ability to develop communication skills, information processing capabilities, and critical thinking skills. As a result of applying this program, not only did the program positively affect the statistical literacy of elementary school students, but we also observed students' interest, critical inquiry, and mathematical communication in the entire process of statistical problem solving.

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.27 no.3
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• pp.660-672
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• 1997

본 연구는 한국의 간호학생들이 HIV-Disease 대상자를 간호하려는 의도정도와 이를 설명하고 나아가 예견할 수 있는 요인으로 학생들의 인식과 태도를 조사하였다. TRA가 본 연구의 개념틀로 사용되었다. 서울에 소재하고 있는 5개의 4년제 간호대학을 무작위로 추출하였으며 4학년 학생들 186명을 연구의 대상으로 하였다. 한국어로 번역된 Ajzen과 Fishbein(1980)의 도구를 이용한 질문지법을 연구의 방법으로 사용하였다. 다중회귀분석과 상관관계분석이 자료의 분석에 이용되었다. 한국 간호대학 학생들의 HIV-Disease대상자 간호 의도는 중립적인 것으로 조사되었다. 학생들의 의도는 학생들이 가지고 있는 HIV-Disease 대상자 간호에 관한 태도와 또한 HIV-Disease 대상자 간호로 인한 결과에 대한 인식으로 예견되었다. HIV-Disease 대상자를 간호하는 것이 학생들에게 긍정적인 결과를 줄 것이라는 인식은 학생들의 간호의도를 예견하고 있다. 그러나 TRA와는 달리 주위사람들이 자신이 HIV-Disease 대상자를 간호하는데 관한 의견은 학생들의 의도를 예견하지 못하였다. 학생들은 자신의 부모, 형제 또는 애인의 경우 자신이 HIV-Disease 대상자를 간호하지 않기를 바란다고 인식하고 있는 반면, 자신의 학교 교수, 성직자, 그리고 친구들은 HIV-Disease 대상자를 간호하는데 부정적이지는 않다고 인식하고 있다. 특히 같은 간호학을 전공하는 학교 친구들이 보여주는 HIV-Disease 대상자를 간호해야 한다는 인식은 타 학생들의 의도를 예견하는 것으로 조사되었다. 본 연구결과에 의하면 학생들의 HIV-Disease 대상자 간호 의도는 높지 않은 것으로 조사되었으며 특히 학생들의 간호의도에 학교의 교수들이 별 영향을 주고 있지 않은 것으로 나타났다. 이 결과에 의하면 HIV 질환과 HIV-Disease 대상자 간호 교육의 목표는 단순한 지식 의 습득뿐만 아니라 학생들이 보다 긍정적인 태도를 가질 수 있고, 긍정적인 결과를 인식 할 수 있도록 설정되어야 된다고 제 안하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.14-16
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• 2022

세계보건기구에 의해 미세먼지가 1급 발암물질로 지정됨에 따라, 건강에 미치는 영향에 대한 관심이 커지고 있다. 성장기 학생들은 학교에서 오랫동안 머무르게 되며, 따라서 교내 미세먼지는 학생들의 건강에 미치는 영향이 매우 클 수 있다. 본 연구에서는 1년동안 대상 학교에서 수집한 미세먼지 관련 데이터 및 공개된 Air Korea, 기상청 데이터를 활용하여, LSTM 기반 미세먼지 예측 모델을 개발하였다. 수집한 데이터에서 일부 오류나 결측치가 있었지만, 이를 활용한 미세먼지 예측 정확도는 충분히 가치가 있다고 판단된다.