This study was conducted to discuss educational implications by analyzing the types of mathematical thinking that appeared in challenge math in 5th and 6th grade math teacher's guidebooks. To this end, mathematical thinking types that can be evaluated and nurtured based on teaching and learning contents were organized, a framework for analyzing mathematical thinking was devised, and mathematical thinking appearing in Challenge Math in the 5th and 6th grade math teachers' guidebooks was analyzed. As a result of the analysis, first, 'challenge mathematics' in the 5th and 6th grades of elementary school in Korea consists of various problems that can guide various mathematical thinking at the stage of planning and implementation. However, it is feared that only the intended mathematical thinking will be expressed due to detailed auxiliary questions, and it is unclear whether it can cause mathematical thinking on its own. Second, it is difficult to induce various mathematical thinking at that stage because the questionnaire of the teacher's guidebooks understanding stage and the questionnaire of the reflection stage are presented very typically. Third, the teacher's guidebooks lacks an explicit explanation of mathematical thinking, and it will be necessary to supplement the explicit explanation of mathematical thinking in the future teacher's guidebooks.
Park, Hansol;Kim, Kookjin;Jeong, Jaeyeong;Jang, jisu;Youn, Jaepil;Shin, Dongkyoo
Journal of Internet Computing and Services
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v.23
no.6
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pp.39-48
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2022
Cyberattacks around the world continue to increase, and their damage extends beyond government facilities and affects civilians. These issues emphasized the importance of developing a system that can identify and detect cyber anomalies early. As above, in order to effectively identify cyber anomalies, several studies have been conducted to learn BGP (Border Gateway Protocol) data through a machine learning model and identify them as anomalies. However, BGP data is unbalanced data in which abnormal data is less than normal data. This causes the model to have a learning biased result, reducing the reliability of the result. In addition, there is a limit in that security personnel cannot recognize the cyber situation as a typical result of machine learning in an actual cyber situation. Therefore, in this paper, we investigate BGP (Border Gateway Protocol) that keeps network records around the world and solve the problem of unbalanced data by using SMOTE. After that, assuming a cyber range situation, an autoencoder classifies cyber anomalies and visualizes the classified data. By learning the pattern of normal data, the performance of classifying abnormal data with 92.4% accuracy was derived, and the auxiliary index also showed 90% performance, ensuring reliability of the results. In addition, it is expected to be able to effectively defend against cyber attacks because it is possible to effectively recognize the situation by visualizing the congested cyber space.
In this study, the Artificial Neural Network (ANN) was used to mapping air temperature in Seoul. MODerate resolution Imaging Spectroradiomter (MODIS) data was used as auxiliary data for mapping. For the ANN network topology optimizing, scatterplots and statistical analysis were conducted, and input-data was classified and combined that highly correlated data which surface temperature, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), time (satellite observation time, Day of year), location (latitude, hardness), and data quality (cloudness). When machine learning was conducted only with data with a high correlation with air temperature, the average values of correlation coefficient (r) and Root Mean Squared Error (RMSE) were 0.967 and 2.708℃. In addition, the performance improved as other data were added, and when all data were utilized the average values of r and RMSE were 0.9840 and 1.883℃, which showed the best performance. In the Seoul air temperature map by the ANN model, the air temperature was appropriately calculated for each pixels topographic characteristics, and it will be possible to analyze the air temperature distribution in city-level and national-level by expanding research areas and diversifying satellite data.
The lime and clay that used in the construction of the Tomb of King Muryeong and the Royal Tombs in Gongju are auxiliary materials, and are used joint and plaster materials for the wall to play a role of structural support. In this study, the homogeneity between the tombs and material characteristics were interpreted through quantitative analysis of lime and clay. As a result of microtexture and composition analysis, almost the same minerals were identified in each sample groups, and similar characteristics were shown in thermal analysis. Geochemically, it is confirmed that the behavior characteristics are very similar regardless of the tombs. The compositions is also confirmed high homogeneity in the diagrams of CaO-MgO-SiO2, RO2-(RO+R2O) correlations, A-CN-K and A-CNK-FM triangles. Therefore, it is interpreted that the clay used for the construction of the tomb complex was supplied from around area, and the raw materials of lime were produced using shell fragments of oyster family based on mainly composed of calcite. It is interpreted that the raw materials of lime were supplied from middens along the west coast of down the Geumgang river in Korean peninsula, but the consideration of the supply site, needs to be cross-validated through stable isotope analysis, use of carbonate rock and reproduction experiments.
Chae, Taeyoung;Lee, Jaewook;Lee, Youngjae;Yang, Won
Clean Technology
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v.28
no.2
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pp.117-122
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2022
This study developed and tested an ultra-low NOx burner in an 80 kW combustion furnace. The experiment was conducted in an 80 kW single burner combustion furnace with changing the swirl numbers, total equivalence ratios, and primary/secondary oxidizer ratios. In this study, liquefied natural gas (LNG) was used as an auxiliary fuel to significantly reduce NOx production. In a thermal power plant, the amount of NOx generated during coal combustion is about 300 ppm. However, using the burner tested in this study, it was possible to reduce the amount of NOx generated via LNG co-firing to 40 ppm. If the input amount of the primary oxidizer is enough for the gas to be completely combusted and the gas and coal are added simultaneously, the combusted gas forms a high-temperature region at the burner outlet and volatilizes the coal. As a result, the N contained in the devolatilized coal is discharged. Therefore, when the coal is subsequently burned, the amount of NOx produced decreases because there is almost no N remaining in the coal. If a thermal power plant burner is developed based on the results of this study, it is expected that the NOx generation will be significantly lower in the early stage of combustion.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.9
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pp.407-418
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2023
The Multi-Object Goal Visual Navigation(MultiOn) is a visual navigation task in which an agent must visit to multiple object goals in an unknown indoor environment in a given order. Existing models for the MultiOn task suffer from the limitation that they cannot utilize an integrated view of multimodal context because use only a unimodal context map. To overcome this limitation, in this paper, we propose a novel deep neural network-based agent model for MultiOn task. The proposed model, MCFMO, uses a multimodal context map, containing visual appearance features, semantic features of environmental objects, and goal object features. Moreover, the proposed model effectively fuses these three heterogeneous features into a global multimodal context map by using a point-wise convolutional neural network module. Lastly, the proposed model adopts an auxiliary task learning module to predict the observation status, goal direction and the goal distance, which can guide to learn the navigational policy efficiently. Conducting various quantitative and qualitative experiments using the Habitat-Matterport3D simulation environment and scene dataset, we demonstrate the superiority of the proposed model.
This study analyzed the uses of visual representations of particles in the matter units of the middle school science textbooks developed under the 2015 Revised National Curriculum. The material units in four textbooks were divided into explanation, inquiry, and evaluation sections, and visual representations of particles presented in the science textbooks were analyzed by the use type, the activity type, and the level of activity. In the explanation section, the visual representations of particles were mainly presented in the auxiliary use type, and in the inquiry and evaluation section, they were mainly presented in a direct use type. In terms of the activity types of the direct use of visual representations of particles, the interpreting activity was mainly presented in the explanation and evaluation sections, while the generating activity and completing activity were presented in relatively higher proportion in the inquiry section than the other two sections. In terms of activity level, identifying was the most common activity level in the explanation section, and inferring was the most common activity level in the inquiry and evaluation sections. Based on these results, the implications for the presentation and uses of visual representations of particles in science textbooks are discussed.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.50
no.3
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pp.334-346
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2023
The aim of this study was to assess the correlation between serum levels of insulin-like growth factor-1 (IGF-1), insulin-like growth factor binding protein-3 (IGFBP-3), and hand-wrist radiographs using a skeletal maturity indicator (SMI) and the middle phalanx of the third finger (MP3). Hand-wrist radiographs and blood samples from 205 patients aged 7 - 17 years were retrospectively analyzed by two dentists using the SMI stages, MP3 stages, and serum IGF-1 and IGFBP-3 levels. Serum IGF-1 levels were highest at the SMI 6 - 8 and MP3 - G stage and lowest at the SMI 1 - 3 and MP3 - F stage (p < 0.0001). Serum IGFBP-3 levels were highest at the SMI 9 - 10 and MP3 - I stage and lowest at the SMI 1 - 3 and MP3 - FG stage (p = 0.010, 0.030). As a result of Pearson correlation analysis, a relatively high correlation was found between skeletal maturity using the SMI and MP3 stages and serum IGF-1 levels (r = 0.698, 0.622, p < 0.0001). According to the results of this study, serum IGF-1 levels can be used as an auxiliary measure to evaluate the skeletal maturity of children and adolescents in dentistry. The range from the mean serum IGF-1 level of 472 ㎍/L in SMI 6 stage to the mean IGF-1 level of 510.63 ㎍/L in MP3 G stage could be considered as the peak height velocity in clinical practice.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.2
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pp.1-12
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2019
Based on the capabilities of smartphone cameras which have developed rapidly in recent decades, coupled with and the global market penetration rate, it will study the possibility of various international exchanges through smartphone filmmaking. This aims to achieve a civilian-oriented cultural exchange, instead of simply providing capital-oriented exchanges and film production education. The Smartphone Film Workshop was held as an auxiliary event of the Korea-Vietnam Film Festival, which ran from November 17 to 22, 2017. The three-day workshop, which took place within the festival period, drew attention for its international collaboration project between Korean film directors and Vietnamese film students. The researcher conducted practical-based research while participating as a mentor at this workshop. A step-by-step approach to the entire process of production and post-production was administered, including workshop team composition, scenario, and pre-production in Korea such as shooting equipment, schedule, completion of local works, and screening. Through an analysis of exchange cases at international workshops, we will use trial and error as ways to improve and consider the results of cultural exchanges and the effects of future expectations. Taking this empirical case study into account, we anticipate more active international exchanges through the smartphone workshops.
Style transfer based on neural network provides very high quality results by reflecting the high level structural characteristics of images, and thereby has recently attracted great attention. This paper deals with the problem of resolution limitation due to GPU memory in performing such neural style transfer. We can expect that the gradient operation for style transfer based on partial image, with the aid of the fixed size of receptive field, can produce the same result as the gradient operation using the entire image. Based on this idea, each component of the style transfer loss function is analyzed in this paper to obtain the necessary conditions for partitioning and padding, and to identify, among the information required for gradient calculation, the one that depends on the entire input. By structuring such information for using it as auxiliary constant input for partition-based gradient calculation, this paper develops a recursive algorithm for super high-resolution image style transfer. Since the proposed method performs style transfer by partitioning input image into the size that a GPU can handle, it can perform style transfer without the limit of the input image resolution accompanied by the GPU memory size. With the aid of such super high-resolution support, the proposed method can provide a unique style characteristics of detailed area which can only be appreciated in super high-resolution style transfer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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