• 제목/요약/키워드: Active teaming

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구조중심 협동학습을 통한 문제 만들기 학습이 수학학업성취도 및 수학적 성향에 미치는 효과 (The Effects of Problem Posing Program through Structure-Centered Cooperative Learning on Mathematics Learning Achievements and Mathematical Disposition)

  • 윤미란;박종서
    • 한국초등수학교육학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.101-124
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    • 2008
  • 본 연구에서는 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 구조중심 협동학습을 적용한 문제 만들기 학습이 수학학업성취도 및 수학적 성향에 어떠한 효과가 있는지를 분석하여 초등학교 학습지도에 도움을 줄 수 있는 교수-학습 방법을 제공하기 위한 것이다. 여기서 활용한 문제 만들기 학습 유형은 송민정(2004)의 내용을 참고로 하였으며, 협동학습 구조를 수업 시에 적절히 활용함으로써 학생들에게 수학에 대한 관심과 흥미를 유발시켜서 학업성취도 및 수학적 성향에 긍정적인 영향이 있음을 알 수 있었다.

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능동적 학습을 위한 군집화 기반의 다양한 복수 문의 예제 선정 방법 (Cluster-Based Selection of Diverse Query Examples for Active Learning)

  • 강재호;류광렬;권혁철
    • 지능정보연구
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    • 제11권1호
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    • pp.169-189
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    • 2005
  • 능동적 학습은 훈련 예제의 수가 제한적일 때 효율적으로 분류기를 생성할 수 있는 학습 방법이다. 이 방법에서는 분류하기 모호한 예제에 카테고리를 부여하기 위한 문의 과정과 이렇게 얻어진 예제들을 추가해 가면서 분류기를 재생성 하는 과정을 반복적으로 수행한다. 특히 온라인 환경에서는 반복적으로 예제에 카테고리를 부여해야 하는 사용자의 부담을 줄이기 위해 문의 예제의 총 수뿐만이 아니라 문의 횟수 또한 최소화하여야 한다. 예제 수와 문의 횟수를 줄이면서도 좋은 분류기를 생성하기 위해서는 매 문의 시 사용자에게 다양하면서도 대표성이 높은 복수의 모호한 예제들을 선정하여 제시하는 것이 좋다. 본 논문에서는 다양하면서, 대표적이며, 또한 모호성이 높아 능동적 학습에 효과적인 복수의 문의 예제를 선별하기 위하여 군집화 기법을 활용하는 방안을 제안한다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과 모호성만을 기준으로 복수의 문의 예제를 선정하는 방법보다 우수한 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.

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능동학습법을 이용한 한국어 대화체 문장의 효율적 의미 구조 분석 (Efficient Semantic Structure Analysis of Korean Dialogue Sentences using an Active Learning Method)

  • 김학수
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권5호
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    • pp.306-312
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    • 2008
  • 목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다.

전력선 통신과 무선 센서 네트워크 기술을 이용한 연동 통합제어 시스템에 관한 연구 (A Study on Linkage Integration Control System Using Power Line Communication(PLC) and Wireless Sensor Network(WSN))

  • 지윤일;임강일;박경섭
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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    • pp.733-736
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    • 2009
  • 전력선 통신은 별도의 통신선로가 필요 없어 저렴한 설치비용과 설치가 용이하고 접근이 간편해 다양한 응용시장 하부 네트워크가 가능하나 제한된 전송 데이터와 통신 장애 요소인 높은 부하 간섭과 잡음 문제가 있으며 무선 센서 네트워크는 기반 시설이 불필요하고 센서 노드들 간의 자체적 네트워크 구축이 가능하여 짧은 시간에 구현이 가능하나 QoS의 향상을 위한 능동적 센싱과 불필요한 정보전송으로 인한 전력소모의 증가로 인해 센서 노드의 수명 단축 문제로 저전력 설계와 개선된 프로토콜의 필요성이 언급되고 연구되고 있다. 본 연구에서는 전력선 통신과 무선 센서 네트워크의 문제를 상호 보완하고 장점은 더하여 연동 통합제어 시스템을 구축함으로써 두 기술의 시너지 효과를 이용해 보다 제약이 없고 원활한 네트워크 환경구축을 위해 개선된 제어 네트워크를 구조적으로 접근해보려 한다. 하니웰 사의 하이브리드 센서 네트워크를 비교 분석하고 네트워크 티밍(Teaming)을 제안하며 제안된 전력선 통신과 무선 센서 네트워크의 연동 통합제어 시스템(Linkage Intergration Control System)의 성능 향상의 정도를 시물레이션을 통해 새롭게 제안한 방식의 네트워크 및 개선안이 기존의 네트워크보다 서비스 지연이 줄어들고 성능 향상이 있었음을 확인하려 한다.

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수학 학습부진아 예방을 위한 가정학습 효율화 방안 연구 (A Study on a Home Teaching Method to Prevent Slow Learner in Elementary School Mathematics)

  • 이영하;박희연
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제40권2호
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    • pp.195-215
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    • 2001
  • The purpose of this paper is to present a specific set of home teaching methods in hopes to prevent slow learner of the elementary mathematics. This paper deals with the number and operations, one of five topics in the elementary mathematics A survey of two hundred elementary school teachers was made to see the teacher's opinions of the role of home studying and to concretize the contents of the research topics. There were asked which is the most essential contents for the concrete loaming and which is the most difficult monad that might cause slow leaner. And those were found to be; counting, and arithmetic operations(addition and subtraction) of one or two-digit numbers and multiplication and their concepts representations and operations(addition and subtraction) of fractions. The home teaching methods are based on the situated learning about problem solving in real life situations and on the active teaming which induces children's participation in the process of teaching and learning. Those activities in teaching each contents are designed to deal with real objects and situations. Most teaching methods are presented in the order of school curriculum. To teach the concepts of numbers and the place value, useful activities using manipulative materials (Base ten blocks, Unifix, etc.) or real objects are also proposed. Natural number's operations such as addition, subtraction and multiplication are subdivided into small steps depending upon current curriculum, then for understanding of operational meaning and generalization, games and activities related to the calculation of changes are suggested. For fractions, this paper suggest 10 learning steps, say equivalent partition, fractional pattern, fractional size, relationship between the mixed fractions and the improper fraction, identifying fractions on the number line, 1 as a unit, discrete view point of fractions, comparison of fractional sizes, addition and subtraction, quantitative concepts. This research basically centers on the informal activities of kids under the real-life situation because such experiences are believed to be useful to prevent slow learner. All activities and learnings in this paper assume children's active participation and we believe that such active and informal learning would be more effective for learning transfer and generalization.

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신경회로망 제어기을 이용한 볼-빔 시스템의 안정화 위치제어 (Stabilization Position Control of a Ball-Beam System Using Neural Networks Controller)

  • 탁한호;추연규
    • 한국항해학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.35-44
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    • 1999
  • This research aims to seek active control of ball-beam position stability by resorting to neural networks whose layers are given bias weights. The controller consists of an LQR (linear quadratic regulator) controller and a neural networks controller in parallel. The latter is used to improve the responses of the established LQR control system, especially when controlling the system with nonlinear factors or modelling errors. For the learning of this control system, the feedback-error learning algorithm is utilized here. While the neural networks controller learns repetitive trajectories on line, feedback errors are back-propagated through neural networks. Convergence is made when the neural networks controller reversely learns and controls the plant. The goals of teaming are to expand the working range of the adaptive control system and to bridge errors owing to nonlinearity by adjusting parameters against the external disturbances and change of the nonlinear plant. The motion equation of the ball-beam system is derived from Newton's law. As the system is strongly nonlinear, lots of researchers have depended on classical systems to control it. Its applications of position control are seen in planes, ships, automobiles and so on. However, the research based on artificial control is quite recent. The current paper compares and analyzes simulation results by way of the LQR controller and the neural network controller in order to prove the efficiency of the neural networks control algorithm against any nonlinear system.

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한방 요법이 포함된 금연 교육에 대한 연구 (The Study about Stop-Smoking Program Contains Oriental Medical Treatments)

  • 정선희;이승연
    • 대한한의학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.124-134
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    • 2005
  • Objectives : This study was peformed to evaluate the actual state and the effects of Smoking Prevention or Stop-Smoking Programs (Sp/SSP) for middle school students and to confirm students' needs for Oriental Medical Treatments (OMT) in SP/SSP. Methods : Thirty-nine middle school students who took part in the SP/SSP of the Public Health Center (PHC) in July 2004 answered the questionnaire. There were twenty students in $PHC{\alpha}$, and 19 students in $PHC{\beta}$. Resillts : 1. At the elementary school, SP/SSP is not enough, compared with middle school (p=.000). 2. Subjects preferred tile documents from PCH to those from school $(PCH{\alpha}: p-value=.002,\;PCH{\beta}: p-value=.004)$ 3. There was no mention of OMT in school SP/SSP. 4. The degree of thinking about need of teaming OMT in SSP has a positive correlationship (p-value=.000) with intention to be treated with auricular acupuncture therapy. Results : The SP/SSP for middle-school students must be improved to be more active, more experimental and more individual. Also, a more various, positive approach in OMT is required toward the Stop-Smoking Program.

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뉴런 활성화 경사 최적화를 이용한 개선된 플라즈마 모델 (An improved plasma model by optimizing neuron activation gradient)

  • 김병환;박성진
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.20-20
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    • 2000
  • Back-propagation neural network (BPNN) is the most prevalently used paradigm in modeling semiconductor manufacturing processes, which as a neuron activation function typically employs a bipolar or unipolar sigmoid function in either hidden and output layers. In this study, applicability of another linear function as a neuron activation function is investigated. The linear function was operated in combination with other sigmoid functions. Comparison revealed that a particular combination, the bipolar sigmoid function in hidden layer and the linear function in output layer, is found to be the best combination that yields the highest prediction accuracy. For BPNN with this combination, predictive performance once again optimized by incrementally adjusting the gradients respective to each function. A total of 121 combinations of gradients were examined and out of them one optimal set was determined. Predictive performance of the corresponding model were compared to non-optimized, revealing that optimized models are more accurate over non-optimized counterparts by an improvement of more than 30%. This demonstrates that the proposed gradient-optimized teaming for BPNN with a linear function in output layer is an effective means to construct plasma models. The plasma modeled is a hemispherical inductively coupled plasma, which was characterized by a 24 full factorial design. To validate models, another eight experiments were conducted. process variables that were varied in the design include source polver, pressure, position of chuck holder and chroline flow rate. Plasma attributes measured using Langmuir probe are electron density, electron temperature, and plasma potential.

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순환학습 모형 적용이 초등학생의 전기개념 변화에 미치는 효과 (The Effects of Learning Cycle Model on the Change of Electricity Conceptions of Elementary Students)

  • 이형철;남만희
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제20권2호
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    • pp.217-228
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    • 2001
  • The purpose of this study was to investigate the effect of learning cycle model on the changes of electricity conceptions of elementary students. Four classes in forth grade of an elementary school in Busan were selected and two of them were served as experimental group and the others as control group. The experimental group were taught the unit of "Light an electric bulb" in elementary science textbook with teaching model based on teaming cycle and the control group with traditional teaching style. The instruction effects were analyzed through pre and post-test results using questionnaire on the electricity. The results of pre-test showed that there was not a significant difference between experimental group and control group at .05 level, so two groups could be regarded as homogeneous. The mean score of experimental group was significantly higher than that of control group on the post-test at .05 level. And within-group comparison revealed that both groups made improvement on the mean score and that the improvement of each group had significant difference at .05 level. Above results said that the teaching model based on learning cycle, which focuses on hands-on activity and considers each student as an active subject, was more effective than traditional teaching style in improving the formation of scientific conceptions on electricity.ectricity.

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통계학적 학습을 이용한 머리와 어깨선의 위치 찾기 (Localizing Head and Shoulder Line Using Statistical Learning)

  • 권무식
    • 한국통신학회논문지
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    • 제32권2C호
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    • pp.141-149
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    • 2007
  • 영상에서 사람의 머리위치를 찾는 문제에 있어서 어깨선 정보를 이용하는 것은 아주 유용하다. 영상에서 머리 외곽선과 어깨선의 형태는 일정한 변형을 유지하면서 같이 움직이므로 이를 ASM(Active Shape Model) 기법을 사용해서 통계적으로 모델링 할 수 있다. 그러나 ASM 모델은 국부적인 에지나 그래디언트에 의존하므로 배경 에지나 클러터 성분에 민감하다. 한편 AAM(Active Appearance Model) 모델은 텍스쳐 등을 이용하지만, 사람의 피부색, 머리색깔, 옷 색깔 등의 차이로 인해서 통계적인 학습방법을 쓰기가 어렵고, 전체 비디오에서 외모(Appearance)가 시간적으로 변한다. 따라서, 본 논문에서는 외모(Apperance) 모델을 변화에 따라 바꾸는 대신, 영상의 각 화소를 머리, 어깨, 배경으로 구분하는 분별적 외모 모델(discriminative appearance)를 사용한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 기법에 비해서 포즈변화와 가려짐, 조명의 변화 등에 강인함을 보여준다. 또한 제안된 기법은 실시간으로 작동하는 장점 또한 가진다.