• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.71-77
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• 2012

This paper introduces the projection methods by nonlinear regression model. To predict the student numbers, a log model and an involution model as the kind of a trend-extrapolation method are used. Empirical evidence shows that a projection by log model is better than by involution model with the confidence interval estimations for the coefficients of determination.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.665-666
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• 2008

본 연구는 학습 성취도 예측을 통한 완전학습 시스템을 연구하는데 그 목적이 있다. 학급 내의 95%의 학생들이 학습 과제의 90% 이상을 완전히 학습해 내는 것이 완전학습이다. 그러나 개인의 수준차로 인한 완전학습 도달 시간이 상이하고, 그 도달 시간을 파악하기가 어려우므로 현실적으로 완전학습에 도달하기란 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 이러한 현실적인 어려움을 극복하고자 학생들의 과거 현재 학습 성취 데이터를 분석하여, 미래 학습 성취도를 예측함으로써 보충학습이 필요한 학생을 미리 선별하고, 학생별 특성과 수준에 맞는 보충학습 자료 제공을 통한 재학습 유도로 정해진 기간 내에 단계별(단원별, 학기별)로 완전학습에 도달할 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.4
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• pp.907-914
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• 2015

Reduction in the number of students due to the low birth rate has notice very many changes in the national education policies. The purpose of this study is to propose a method for estimation of the number of students (the population) by age or grade promotion rate of progression rate to estimate the exact number of students (the population) by 2032. It was suggested the nth moving average proportional method and the weighted proportional moving average method as the method of population projections. It presents the means and standard deviations of the measurement errors of the suggested methods by Monte Carlo simulation. Measured in this study are predicted result was a phenomenon is estimated lower than the actual value.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.23 no.2
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• pp.200-213
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• 2003

This study is one of the successive studies for investigating students' processes of generating and evaluating scientific hypothesis. In this study, I analyzed the characteristics of students' experimental design to test whether the given hypotheses were correct or not. As results, it was found that (1) 3 components (experimental method, prediction of the result of experiment, evaluation of hypothesis) were needed to complete description of the experimental design, (2) students tried to test hypothesis considered as being correct as well as hypothesis considered as being false by students, (3) student tried to confirm hypothesis, which was considered as being correct, based on theoretical approach rather than experimental approach, (4) students' experimental design could be classified as two types, that is, direct experimental testing and comparative experimental design, and the latter could be classified as two subtypes; positive comparative one and negative comparative one, (5) students showed tendency to design positive comparative experiment when they considered hypothesis as being correct, and vise versa, (6) students preferred the prediction which could confirm the hypothesis when they considered the hypothesis as being correct, and vise versa, (7) many students rejected contradicting prediction even though they did not actually conduct experiment yet.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.3
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• pp.523-534
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• 2010

The purpose of this paper is to forecast the numbers of students in a capital areas until 2027 year by using the moving average methods for estimating the number of student at the elementary, meddle and high-school. It is analyzed the third student number at the high schools and the entrance quota of colleges and universities around capital areas until 2027. The result of this paper is that there are no problems to keep the current entrance quota of colleges and universities around capital areas until 2027.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.540-543
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• 2015

컴퓨터 프로그래밍 과정에서 학생간의 수준 차는 반 전체의 성취도를 결정하는 중요 요인 중 하나다. 문제를 먼저 해결한 학생은 대기 시간이 낭비되고, 해결 하지 못한 학생은 추가 시간이 필요하다. 이는 예제 위주의 프로그래밍 교육에서는 더 심각하다. 성취도를 예측하는 선행적 기준이 있다면 학생간의 수준별 학습이 가능해 진다. 초기에 수집된 정보인 개인성향, MBTI 분석, 분당 코딩 량 데이터를 향후 필기 시험 점수와 비교 분석하여 성취도를 예측하는 방법을 제시한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2021.08a
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• pp.51-57
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• 2021

Quite a few elementary school teachers began to utilize AI technology in order to provide students with customized, intelligent information services in recent years. However, learning principles of AI may be as important as utilizing AI in everyday life because understanding principles of AI can empower them to buildup adaptability to changes in highly technological world. In the paper, 'Linear Regression Algorithm' is selected for teaching AI-based prediction system to solve real world problems suitable for elementary students. A simulation program written in Scratch was developed so that students can find a solution of linear regression model using the program. The paper shows that students have learned analyzing data as well as comparing the accuracy of the prediction model. Also, they have shown the ability to solve real world problems by finding suitable prediction models.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1994.04a
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• pp.580-586
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• 1994

Psychophysical method는 육체의 자극과 그 자극에 반응하는 인간의 감각과의 관계를 다루는 것으로, 드는 작업시의 하중에 관한 외국의 연구에서 자주 사용되고 있는 방법중의 하나이다. Psychophysical method를 사용하면 8시간 작업을 실제로 하지 않고서도 훨씬 적은 시간의 실험을 통하여 8시간 작업시와 근사한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다. 따라서 이 방법은 시간과 경비를 줄인다는 이점이 있어 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 외국인과 스트레스를 느끼는 정도, 그리고 신체적 차이가 있는 한국의 피실험자에게도 psychophysical method가 적용 가능한가를 알아보기 위하여 우리나라 작업자와 학생에 대하여 연구를 하였다. 20분과 8시간 동안의 드는 작업을 실시한 결과, 작업자군은 20분 동안의 드는 실험에서 8시간 동안의 작업이 육체에 주는 스트레스의 96%를 예측할 수 있었으나 학생군에 있어서는 76%밖에 예측하지 못하였다. 따라서 우리나라에서는 작업 경험이 부족한 학생들에게 psychophysical method를 적용할 경우 보정이 필요하나, 작업 경험이 풍부한 작업자들에게는 용이하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• v.21 no.2 s.53
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• pp.185-195
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• 2006

환경오염물질로부터 수생태계 보호를 위한 표준적인 평가 및 관리 수단인 수질환경기준은 오염물질의 독성작용이 일어나는 표적기관에서의 오염물질의 농도에 대한 대체측정치로서 환경 내 오염물질의 농도를 이용해 왔다. 이러한 '외부환경농도에 기반한 접근방법'은 표적기관에서의 독성물질의 농도가 생물체내 농도에 비례하고, 결국 외부환경농도에도 비례할 것이라고 가정한다. 따라서 환경오염물질의 생물이용도나 생물축적 양상의 차이 때문에 고유 독성치를 비교 평가하는데 한계가 있다. 이와 달리 '생물체내 농도에 기반한 접근방법(이하 생체잔류량 접근법)'은 환경오염물질의 생물이용도나 종 특이적 생물축적 양상과 관련된 불확실성을 제거하고, 환경오염물질 고유의 독성을 비교 평가할 수 있게 해준다. 특히 생체잔류량 접근법을 독성동태학 및 독성역학 모델과 함께 사용하는 경우는 실제 현장에서 일어나는 복잡한 노출조건에서의 독성영향을 예측하는데 활용할 수 있다. '생체잔류량 접근법'은 독성기작별 임계잔류량(Critical Body Residue)을 결정함으로써 생물모니터링의 결과를 해석하는데 적용되고 있다. 또한 생태위해성평가를 위해서 필요한 '무영향예측농도(Predicted No-effect Concentration, PNEC)를 예측하기 위한 방법으로 생체 내 잔류량에 기반해서 농도-시간-반응관계를 기술하고, 예측할 수 있는 새로운 유형의 독성역학 및 독성동태학 모델을 제시하고, 생체내 '무영향농도(No Effect Concentration, NEC)'를 추정하게 해 준다. 특히 생체내 NEC는 '무영향관찰농도(No Observed Effect Concentration, NOEC)'와 '영향농도(Effect Concentration, EC)'처럼 분산분석이나 회귀분석모델과 같은 통계적 모델에 기반해서, 농도-반응관계만을 기술할 뿐인 기존 독성모델을 대체할 대안으로 최근에 OECD와 ISO에 의해서 추천되었다.분석을 시행한 결과 인지기능 장애정도 및 MMSEK 점수 증가에 따른 사망위험도는 어느 모형에서도 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 위험도는 통계적으로 유의하지 않았다(표 6, 표 7). 이상 본 연구는 농촌지역 노인들에서 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 알아보고자 하였지만, 인지기능 장애정도가 사망에 미치는 영향을 통계적으로 유의하게 고찰하지 못하였다.의한 차이를 보였다. (P<0.05, P<0.001) 5. Excelco로 부식처리된 도재가 5% HF 용액으로 부식처리된 도재보다 부식정도가 더 현저하였다.은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)은 0.78 mole이다.한 경우도 비교적 많이 먹고 있었다(24.3%). 남 여

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.6
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• pp.1255-1262
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• 2021

The proportion of students dropping out of universities is increasing year by year, and they are trying to identify risk factors and eliminate them in advance to prevent dropouts. However, there is a problem in the management of students at risk of dropping out and the forecast is inaccurate because crisis students are managed through the univariable analysis of specific risk factors. In this paper, we identify risk factors for university dropout and analyze multivariables through machine learning method to predict university dropout. In addition, we derive the optimization method by evaluation performance for various prediction methods and evaluate the correlation and contribution between risk factors that cause university dropout.