• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.4
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• pp.435-444
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• 2014

As vocabulary acquisition has become one of the emerging key issues in the foreign language education field, interest in vocabulary learning strategies (VLS) has also increased. However, little has been done to investigate the vocabulary learning strategies of young learners. Therefore, this study attempts to investigate VLS use in elementary school English language textbooks. A total of three fifth grade English textbooks and teachers' guidebooks were chosen and analyzed with the vocabulary learning strategies taxonomy suggested by Scbmitt (1997). The researcher identified there were only a limited number of vocabulary learning strategies in the textbooks and most of them were consolidation strategies. It was concluded that a variety of VLS should be introduced in multiple ways in consideration of learner preference, styles, culture and level of English proficiency. Some implications for the teaching and learning of vocabulary for EFL instruction amongst young learners are discussed.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.2 s.19
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• pp.411-425
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• 2004

본 연구에서는 수학학습 부진아 지도에서 테크놀로지의 활용이 가지는 의미를 분석해 보고, 테크놀로지가 공평성의 원리에 입각하여 구체적 조작물로서 부진아의 수학 학습지도에 어떠한 영향을 미치는가, 부진아의 개별지도에 긍정적인 영향이 있는가, 부진아의 수학에 대한 관심과 흥미의 제고 및 학습 개념과 원리를 이해하는 데에 도움이 되는가에 대하여 살펴봄으로써 수학학습 부진아들에게 테크놀로지의 활용 가능성을 탐색하고자 한다. 또한 선행연구의 분석을 통하여 수학학습 부진아들의 발생요인을 종합하였으며, 선정된 대상의 사전조사에 의거해, 수학학습 부진의 원인을 학습자 요인의 인지적 요인인 학습방법 미숙과 교과 요인 가운데 수업 요인인 직접적 개별학습의 부재에 초점을 맞추었다. 연구반에 대한 총 40시간의 수업 실시 후의 연구결과에 의해 테크놀로지가 수학학습 부진아의 치유에 긍정적인 영향이 있다는 가능성을 탐색하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.8
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• pp.179-188
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• 1999

필자들은 제37회 교육자료전시회(1997)와 제38회 교육자료전시회(1998)에 작품을 출품하였다. 이들 교육자료전시회에 참가하게 된 동기는 다음과 같다. 입문기 아동의 수학교육은 학습내용에 대한 흥미를 가지도록 해야 하며 구체적인 조작활동을 통하여 수량에 대한 기초적인 개념과 원리, 그리고 법칙을 바르게 이해시켜 논리적 사고력을 기르도록 해야 한다. 그러나 대부분의 아동들을 목표수준에서 보면 만족스럽지 못하고, 시간이 지날수록 학습결손아가 늘고 있는 현실이다. 특히 오름길 학습지를 해결할 때는 우수한 아동에게도 조작활동을 시켜보면 뜻밖에 조작 활동을 제대로 못하고 당황하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이것은 개념 형성과 개인간의 차에 관심을 둔 지도가 이루어지지 않은 상태에서, 자기능력과 수준에 맞는 학습을 하지 못하고 다음 단계로 넘어가기 때문이라 판단하였다. 이에 필자들은 교과서에 예시한 활동이나 그림 자료들을 실제로 관찰하고 조작해 볼 수 있도록 구체적인 자료로 대체하여, 수학에서 요구하는 학습지도 원리에 적합하도록 하였다. 또 교실 수업에서 야기되는 개인차에 대한 학습지도상의 문제점을 해결하는 한편, 급우간 인간관계에 바탕을 둔 소그룹 협동 학습을 위한 자료로 수와 가감산의 원리를 쉽게 체득 시킬 수 있도록 하였다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.32 no.4
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• pp.703-716
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• 2012

Frequently, pre-service elementary teachers are asked to write reflective journals on their teaching during teacher education program. However, writing reflective journals can not guarantee pre-service teachers to learn from their experience. In this study, 44 reflective journals of pre-service elementary teachers on their science teaching were analyzed in terms of 'productive reflection', a concept suggested by Davis (2006). Productive reflection may help teachers' effective learning by considering interrelationships among aspects of teaching including learners and learning, subject matter knowledge, assessment, and instruction. The result showed what aspects of teaching were included, emphasized, and integrated in the pre-service elementary teachers' reflective journals. Implications for teacher education would be discussed.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.5 s.101
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• pp.649-658
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• 2005

Since the Network based attack Is extensive in the real state of damage, It is very important to detect intrusion quickly at the beginning. But the intrusion detection using supervised learning needs either the preprocessing enormous data or the manager's analysis. Also it has two difficulties to detect abnormal traffic that the manager's analysis might be incorrect and would miss the real time detection. In this paper, we propose a traffic attributes correlation analysis mechanism based on self-organizing maps(SOM) for the real-time intrusion detection. The proposed mechanism has three steps. First, with unsupervised learning build a map cluster composed of similar traffic. Second, label each map cluster to divide the map into normal traffic and abnormal traffic. In this step there is a rule which is created through the correlation analysis with SOM. At last, the mechanism would the process real-time detecting and updating gradually. During a lot of experiments the proposed mechanism has good performance in real-time intrusion to combine of unsupervised learning and supervised learning than that of supervised learning.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.22 no.4
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• pp.213-229
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• 2011

Although many elementary school students love to read edutainment comics, they are not appropriately guided when they read those books. This study aimed to suggest the necessity of reading instruction for the edutainment comics. To achieve the purpose of this study, we examined the 8 chapters programs of reading instruction-for the 4th grade students-in 2 times. After carrying out the 1st program, we found out the problem related to the program and developed the trouble shooted the 2nd program. The purpose of this study is to show necessity of reading instruction on the edutainment comics in order to activate students' reading. This research shows that if teachers use edutainment comics appropriately to teach students with learning difficulties and reading difficulties, they might help the students by developing their learning abilities and enthusiasm for reading. This study suggests reading guidance program should be used to improve students' learning and reading activities as elementary school students can have more interests to specific topics through the edutainment comics.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.27 no.1
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• pp.9-17
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• 2021

In this paper, we present a simple and fast supervised learning framework based on model predictive control so as to learn motion controllers for a physic-based character to track given example motions. The proposed framework is composed of two components: training data generation and offline learning. Given an example motion, the former component stochastically controls the character motion with an optimal controller while repeatedly updating the controller for tracking the example motion through model predictive control over a time window from the current state of the character to a near future state. The repeated update of the optimal controller and the stochastic control make it possible to effectively explore various states that the character may have while mimicking the example motion and collect useful training data for supervised learning. Once all the training data is generated, the latter component normalizes the data to remove the disparity for magnitude and units inherent in the data and trains an artificial neural network with a simple architecture for a controller. The experimental results for walking and running motions demonstrate how effectively and fast the proposed framework produces physics-based motion controllers.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.268-273
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• 2000

기존의 웹 기반 학습 평가 시스템은 학습자의 선택 기회가 없는 상태에서 일방적으로 제시된 문제지로 평가하게 되거나, 문제 은행에서 임의로 추출한 문제도 단순히 무작위로나 난이도만을 고려하여 문제지를 구성하였고, 그 결과에 대한 성취도의 분석도 한 문제지에 대한 정오표 또는 점수로 단순하게 제시하기 때문에 학습자의 지속적인 학습 관리가 이루어지지 못하고 있다. 본 논문에서는 문제유형, 과목 및 단원 난이도, 문항 형태, 문항당 배점, 문항당 배당 시간등의 다양한 정보를 가진 유형별 문제 은행을 구축하였다. 학습자는 마치 문제집을 풀고 싶은 유형의 문제를 선택하듯이 문제 은행에서 문제를 자율적으로 구성하여 평가할 수 있는 유형별 문제지나 대학수학능력시험의 기준에 맞추어 자동 구성되는 종합 문제지로 다양하게 평가할 수 있다. 또한, 한문제지에 대한 결과뿐만 아니라 유형별, 월별 성취도 분석을 통하여 평가한 총점에 대한 획득한 점수의 누적 통계를 그래프로 일목요연하게 보여주어 한 학습자에 대한 지속적인 성취도 분석이 가능하도록 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.245-247
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• 2021

최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.