Inyong Choi;Hwa Kyung Kim;In Woo Chung;Min Ho Song
The Mathematical Education
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v.63
no.2
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pp.165-186
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2024
Despite the growing attention on artificial intelligence-based automated scoring technology as a support method for the introduction of descriptive items in school environments and large-scale assessments, there is a noticeable lack of foundational research in mathematics compared to other subjects. This study developed an automated scoring model for two descriptive items in first-year middle school mathematics using the Random Forest algorithm, evaluated its performance, and explored ways to enhance this performance. The accuracy of the final models for the two items was found to be between 0.95 to 1.00 and 0.73 to 0.89, respectively, which is relatively high compared to automated scoring models in other subjects. We discovered that the strategic selection of the number of evaluation categories, taking into account the amount of data, is crucial for the effective development and performance of automated scoring models. Additionally, text preprocessing by mathematics education experts proved effective in improving both the performance and interpretability of the automated scoring model. Selecting a vectorization method that matches the characteristics of the items and data was identified as one way to enhance model performance. Furthermore, we confirmed that oversampling is a useful method to supplement performance in situations where practical limitations hinder balanced data collection. To enhance educational utility, further research is needed on how to utilize feature importance derived from the Random Forest-based automated scoring model to generate useful information for teaching and learning, such as feedback. This study is significant as foundational research in the field of mathematics descriptive automatic scoring, and there is a need for various subsequent studies through close collaboration between AI experts and math education experts.
There is a critical need for AI assistance in guard operations of Army base perimeters, which is exacerbated by changes in the national defense and security environment such as force reduction. In addition, the possibility for human error inherent to perimeter guard operations attests to the need for an innovative revamp of current systems. The purpose of this study is to propose a real-time object detection AI tailored to military CCTV surveillance with three unique characteristics. First, training data suitable for situations in which relatively small objects must be recognized is used due to the characteristics of military CCTV. Second, we utilize a data augmentation algorithm suited for military context applied in the data preparation step. Third, a noise reduction algorithm is applied to account for military-specific situations, such as camouflaged targets and unfavorable weather conditions. The proposed system has been field-tested in a real-world setting, and its performance has been verified.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.3
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pp.170-185
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2023
The advent of big data has brought about the need for analytics. Natural language processing (NLP), a field of big data, has received a lot of attention. Topic modeling among NLP is widely applied to identify key topics in various academic journals. The Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) has published academic journals since 1978. To enhance its status, it is imperative to recognize the diversity of research domains. We have already discovered eight major research topics for papers published by KSIE from 1978 to 1999. As a follow-up study, we aim to identify major topics of research papers published in KSIE from 2000 to 2022. We performed topic modeling on 1,742 research papers during this period by using LDA and BERTopic which has recently attracted attention. BERTopic outperformed LDA by providing a set of coherent topic keywords that can effectively distinguish 36 topics found out this study. In terms of visualization techniques, pyLDAvis presented better two-dimensional scatter plots for the intertopic distance map than BERTopic. However, BERTopic provided much more diverse visualization methods to explore the relevance of 36 topics. BERTopic was also able to classify hot and cold topics by presenting 'topic over time' graphs that can identify topic trends over time.
The era of the Fourth Industrial Revolution is increasingly demanding mathematical competencies for virtual reality (VR), artificial intelligence (AI) and the like. In this context, this study intended to identify the basic mathematical competency levels of university freshman students in radiology department and to provide basic data thereon. For this, the diagnostic assessment of basic learning competencies for the domain of mathematics was conducted from June 17, 2019 to June 28, 2019 among 78 freshman students of radiology department at S university and D university. As a result, the university students' overall basic mathematical competency levels were diagnosed to be excellent. However, their levels in the sectors of the geometry and vector and the probability and statistics were diagnosed to be moderate, with the mean scores of 2.61 points and 2.64 points, respectively, which were found to be lower than those of the other sections. As for basic mathematical competency levels according to genders, the levels of male students and female students were diagnosed to be excellent, with the mean scores of 17.48 points and 16.29 points, respectively, showing no statistically significant difference (p>0.05). Given the small number of subjects and regional restriction, there might be some limitations in the generalization of the findings of the present study to all university freshman students and all departments. The above results suggest that it is necessary to implement various programs such as student level-based special lectures for enhancing basic mathematical competencies relating to major in order to improve the basic mathematical competencies of freshman students in radiology department, and that it is necessary to increase the students' mathematical competencies by offering major math courses in the curriculum and applying teaching-learning methods matching students' levels.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.95-103
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2023
This paper proposes an artificial intelligence convergence education program for teaching the main concept and principle of Support Vector Machines(SVM) at elementary schools. The developed program, based on Jeju's natural environment theme, explains the decision boundary and margin of SVM by vertical and parallel from 4th grade mathematics curriculum. As a result of applying the developed program to 3rd and 5th graders, most students intuitively inferred the location of the decision boundary. The overall performance accuracy and rate of reasonable inference of 5th graders were higher. However, in the self-evaluation of understanding, the average value was higher in the 3rd grade, contrary to the actual understanding. This was due to the fact that junior learners had a greater tendency to feel satisfaction and achievement. On the other hand, senior learners presented more meaningful post-class questions based on their motivation for further exploration. We would like to find effective ways for artificial intelligence convergence education for elementary school students.
Cryptanalysis is very important step for auditing and checking strength of any cryptosystem. Some of these cryptosystem ensures confidentiality and security of large information exchange from source to destination using symmetric key cryptography. The cryptanalyst investigates the strengths and identifies weakness key as well as enciphering algorithm. With increase in key size the time and effort required to guess the correct key increases so trend is increase key size from 8, 16, 24, 32, 56, 64, 128 and 256 bits to strengthen the cryptosystem and thus algorithm continues without compromise on the cost of time and computation. Automatic Variable Key (AVK) approach is an alternative to the approach of fixing up key size and adding security level with key variability adds new dimension in the development of secure cryptosystem. Likewise, whenever any new cryptographic method is invented to replace per-existing vulnerable cryptographic method, its deep analysis from all perspectives (Hacker / Cryptanalyst as well as User) is desirable and proper study and evaluation of its performance is must. This work investigates AVK based cryptic techniques, in future to exploit benefits of advances in computational methods like ANN, GA, SI etc. These techniques for cryptanalysis are changing drastically to reduce cryptographic complexity. In this paper a detailed survey and direction of development work has been conducted. The work compares these new methods with state of art approaches and presents future scope and direction from the cryptic mining perspectives.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.5
no.1
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pp.99-120
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2001
The purpose of this thesis is to find the guiding direction of mathematical communication in lower grade students of elementary school and to present a new direction about the effect of using concrete material in communication. It is expected that mathematical communication increases when concrete material is used for the students of the lower grades, who are in concrete operational period. Therefore, this study ai s to investigate what characteristics there are in mathematical communication of second grade students and what effect concrete materials have on mathematical communication and learning. The analysis of the teaching record shows that the second grade students use alternative terms in the process of communication since they are not familiar with mathematical symbols or terms, which is a characteristic of communication in a mathematics class in which concrete material is used. In the process of teaming the students apply their living experiences to their teaming. Since a small number of students lead class, the interaction between students is also led by them. The direction of communication in a small group is not centered around solution of a problem, and most students show a more interest in finding answers than in the process of learning. The effect that concrete material has on communication plays an important role in promoting students' speaking activity; it allows students to identify and correct their errors more easily. It also makes students' activities more predictable, and it increases a small group activities through the medium of concrete material. However, it was also noticed that students' listening activities are not appropriately developed since they do not pay attention to a teacher who uses concrete material. The effects that concrete material has on mathematics class can be summarized as follows. Concrete material promotes students' participation in class by triggering their interest of learning of mathematics and helps them to understand the course of learning. It also helps the teaming and formation of concepts for children of low academic performance. And it makes a phased learning possible according to students' ability to use concrete material and to solve a problem. Based upon the results above mentioned, the use of concrete material is absolutely needed in mathematics classes of lower grade elementary school students since it increases communication and gives much influence on mathematics learning. Therefore, teachers need to develop teaching or learning method which can help increase communication, considering the characteristics of students' communication.
For positive integers d and n, let $[n]^d$ be the set of all vectors ($a_1,a_2,{\cdots},a_d$), where ai is an integer with $0{\leq}a_i{\leq}n-1$. A subset S of $[n]^d$ is called a Sidon set if all sums of two (not necessarily distinct) vectors in S are distinct. In this paper, we estimate two numbers related to the maximum size of Sidon sets in $[n]^d$. First, let $\mathcal{Z}_{n,d}$ be the number of all Sidon sets in $[n]^d$. We show that ${\log}(\mathcal{Z}_{n,d})={\Theta}(n^{d/2})$, where the constants of ${\Theta}$ depend only on d. Next, we estimate the maximum size of Sidon sets contained in a random set $[n]^d_p$, where $[n]^d_p$ denotes a random set obtained from $[n]^d$ by choosing each element independently with probability p.
The method of Lagrange multipliers, one of the most fundamental algorithms for solving equality constrained optimization problems, has been widely used in basic mathematics for artificial intelligence (AI), linear algebra, optimization theory, and control theory. This method is an important tool that connects calculus and linear algebra. It is actively used in artificial intelligence algorithms including principal component analysis (PCA). Therefore, it is desired that instructors motivate students who first encounter this method in college calculus. In this paper, we provide an integrated perspective for instructors to teach the method of Lagrange multipliers effectively. First, we provide visualization materials and Python-based code, helping to understand the principle of this method. Second, we give a full explanation on the relation between Lagrange multiplier and eigenvalues of a matrix. Third, we give the proof of the first-order optimality condition, which is a fundamental of the method of Lagrange multipliers, and briefly introduce the generalized version of it in optimization. Finally, we give an example of PCA analysis on a real data. These materials can be utilized in class for teaching of the method of Lagrange multipliers.
Traditional Medicine (TM) is called as philosophical medicine in Korea. An unified theory named as Sihnsang-hanron (SSHR) was hypothesized through studies of scientific analyses on various theories of TM. SSHR has extracted seven concepts which are six common ones from the great three books (三大原典) and the Logic of Laotzu & Chuangtzu (老莊思想). Six common concepts are the affecting by cold (傷寒), qi (氣), cold or heat (寒熱), exterior & interior of body (表裏), deficiency or excessiveness (虛實), and yin & yang (陰陽). We have tried to apply these seven concepts to Physics and Life Science. The affecting by cold means anti-sunlight and the origin of all diseases. The difference between TM and modern medical science would be in diagnostic methods as well as their theoretical analyses for various diseases. The modern science follows Haeckel's positive dialectics applied by the biological monism, and oriental one(SSHR) does Yin-Yang monism from the studies of Logic of Laotzu (老子) & Chuangtzu (莊子). SSHR would make the theory of exterior & interior of body (表裏論) and six channels (六經) develope scientifically as a diagnostic technique of disease. This theory is an excellent one that can't be found out in modern medical science, and so it should be developed as a scientific theory by using modern mechanic instrument. Chuangtzu asserted that ai was the basic substance of the universe. It is hypothesized that qi (氣) is like small particles -higgs, with dynamic power in modern Physics. We consider cautiously qi could be calculated by mathematics through higgs' bosons in near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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