To understand how a Convolutional Neural Network (CNN) model captures the features of a pattern to determine which class it belongs to, in this paper, we use Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) to visualize and analyze how well a CNN model behave on the CNU weeds dataset. We apply this technique to Resnet model and figure out which features this model captures to determine a specific class, what makes the model get a correct/wrong classification, and how those wrong label images can cause a negative effect to a CNN model during the training process. In the experiment, Grad-CAM highlights the important regions of weeds, depending on the patterns learned by Resnet, such as the lobe and limb on 미국가막사리, or the entire leaf surface on 단풍잎돼지풀. Besides, Grad-CAM points out a CNN model can localize the object even though it is trained only for the classification problem.
Analyzing mode choice among transportation demand estimate procedures is complicated and understanding characteristics of travelers is also difficult. Generally, it is well known that traveler choose mode considering psychometric factors and characteristic besides socio-demographic indicators. Accordingly, many researches has investigated on methodology that can be applied in mode choice to reflect psychometric factor or specific preference. Latent Class Analysis among various studies is recognized as the theoretically potential approach. This study focuses on class segmented using latent class cluster to analyze impact that included psychometric factors and characteristics on mode choice. It also provides evidence that mode choice model for each class and mode choice model not considering latent class are different. This study based on citizen's stated preference and revealed preference on a new transit on the Han river shows that latent class cluster analysis is the potential approach considering latent preference.
This study investigates longitudinal patterns in middle school students' mathematics interest and achievement using panel data from the 4th to 6th year of the Gyeonggi Education Panel Study. Results from the multivariate growth mixture model confirmed the existence of heterogeneous characteristics in the longitudinal trajectory of students' mathematics interest and achievement. Students were classified into four latent classes: a low-level class with weak interest and achievement, a high-level class with strong interest and achievement, a middlelevel-increasing class where interest and achievement rise with grade, and a middle-level-decreasing class where interest and achievement decline with grade. Each class exhibited distinct patterns in the change of interest and achievement. Moreover, an examination of the correlation between intercepts and slopes in the multivariate growth mixture model reveals a positive association between interest and achievement with respect to their initial values and growth rates. We further explore predictive variables influencing latent class assignment. The results indicated that students' educational ambition and time spent on private education positively affect mathematics interest and achievement, and the influence of prior learning varies based on its intensity. The perceived instruction method significantly impacts latent class assignment: teacher-centered instruction increases the likelihood of belonging to higher-level classes, while learner-centered instruction increases the likelihood of belonging to lower-level classes. This study has significant implications as it presents a new method for analyzing the longitudinal patterns of students' characteristics in mathematics education through the application of the multivariate growth mixture model.
It is reported that the constructivistic learning method (CLM) enhances the understanding of the students in the learning process, especially in engineering classes. In CLM-based classes, the students can take the initiative in the learning process, which is called the student-centered model of the learning process. This is different from the traditional learning method based on the teacher-centered model, where a teacher plays the central role in the learning process of students. The authors have applied the method of CLM to one of the Engineering classes, namely production planning and inventory control (PPIC) class for undergraduate students. The PPIC class provides multimedia-based study materials and factory visits as well as regular lecture sections to cover the whole subject of inventory control theory and practice. In the review sessions, students are divided into several groups, and question-and-answer discussions were actively carried out among these groups under the support of the teacher as a facilitator. It was observed that the student engagement in the class was very active compared to the conventional lecture-based classes. As for further support of students understanding on the subject, simulation-based materials are also under study for the class. This paper presents the review of case study of CLM-based PPIC class and discusses the feasibility of simulation-based study materials for further improvement of the class.
Purpose: This study was to develop an online 'alternative therapy and health promotion' class for university students and to evaluate its changes. Method: The online class was developed based on the Instructional Systems Development(ISD) model and model of Web-Based Instruction(WBI) developmental process. This was a quasi-experimental, one group pretest-posttest design. The subjects of this study were 130 students in 3 universities, and they were provided the cyber class for 16 weeks. Data was analyzed by descriptive and plural answer statistics, and paired t-test. Results: The cyber class was developed in five steps : analysis, design, data collection and reconstruction, programing and publishing, and evaluation. The results of program evaluation were positive, which included learning 3.47. system 3.57, and learning satisfaction 3.64 on the scale of 5. The posttest scores of cognition and reliability of alternative therapy were higher than pretest scores. The posttest score of health promoting lifestyle(t=-5.051, p=.000) and perceived health status(t=2.979, p=.003) were significantly higher than those of the pretest. Conclusion: These results suggest that the cyber class is a positive method in increasing a cognition, reliability of alternative therapy, and is effective to improve a health promotion lifestyle and perceived health status for the university students.
Kim, Jinseog;Das, Rabindra Nath;Singh, Poonam;Lee, Youngjo
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.6
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pp.595-610
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2021
Recently a few articles have derived robust first-order rotatable and D-optimal designs for the lifetime response having distributions gamma, lognormal, Weibull, exponential assuming errors that are correlated with different correlation structures such as autocorrelated, intra-class, inter-class, tri-diagonal, compound symmetry. Practically, a first-order model is an adequate approximation to the true surface in a small region of the explanatory variables. A second-order model is always appropriate for an unknown region, or if there is any curvature in the system. The current article aims to extend the ideas of these articles for second-order models. Invariant (free of the above four distributions) robust (free of correlation parameter values) second-order rotatable designs have been derived for the intra-class and inter-class correlated error structures. Second-order rotatability conditions have been derived herein assuming the response follows non-normal distribution (any one of the above four distributions) and errors have a general correlated error structure. These conditions are further simplified under intra-class and inter-class correlated error structures, and second-order rotatable designs are developed under these two structures for the response having anyone of the above four distributions. It is derived herein that robust second-order rotatable designs depend on the respective error variance covariance structure but they are independent of the correlation parameter values, as well as the considered four response lifetime distributions.
Park, Sang-Woo;Cho, Sin-Sup;Lee, Sang-Yeol;Hwang, Sun-Y.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.11
no.2
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pp.173-179
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2000
Interval prediction based on the empirical distribution function for the class of time series with time varying coefficients is discussed. To this end, strong mixing property of the model is shown and results due to Fotopoulos et. al.(1994) are employed. A simulation study is presented to assess the accuracy of the proposed interval predictor.
Economic conditions of Korean agriculture have been aggravated since farmers experienced the shortage of labor, instability of farm product price, lack of capital and pressure of opening domestic market. Nevertheless, agriculture must be maintained because structure of national economy can not be progressed without balanced growth of food industry. So the problem that we must solve is to keep agriculture competitive. In that case technology is important in terms of improving productivity, overcoming labor shortage and stabilizing price. This paper is to study the technology adoption on the farm level, focusing on the theories of technology adoption, their empirical test and effect of technology adoption on the farm household income. In this study five theories-independent model, linear model, middle class conservation model, modified middle class conservation model, basic needs and wealfare model- were introduced concerning differentiated technology adoption rate by farmers' class. Based on the survey of controlled strawberry farming in Nonsan County, Chungnam Province, who adopted six kinds of technology, modified middle class conservation model was found to explain five kinds of technology adoption pattern and linear model was useful to explain one kind of technology, that is, irrigation method, These results may mean that controlled strawbary cultivators of middle class were reluctant to accept new technology. There are many variables to effect on the technology accepting rate, that is, farmer's age, labor capacity, education level, cultivation career, size of total cultivated land, and size of strawberry farming land. LOGIT model was used to find which variable influence the technology adoption rate. Results of estimation showed that variables of cultivation career and total land size, of which coefficients were statistically significant at the 5 percent level, might be main influential factors in accepting more than three farming techniques. There was a significant income difference between farm households accepting new methods and those rejecting them. Especially in case of low class of farming group, income of farmers who was adopting new technology was examined to be much higher than that of farmers who did not adopt. This result suggests that new technology play an important role in increasing farm household income. Finally this study emphasized that there is a need to develop proper measure of technology transfer considering various socioeconomic conditions of farm households.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.31
no.4
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pp.63-79
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2019
The purpose of this study was to suggest valuable maker education programs by implementing and evaluating a Home Economics(HE) maker education program developed based on the content of "Hanbok and Creative Clothing" for high school students. The results of this study are as follows. First, the HE maker education model for high school students was designed and developed. The HE maker education model was developed by integrating and modifying the TMSI model of the maker education model and Laster's HE practical action teaching model. The HE maker education model consisted of 4 steps: tinkering(T: 4-hour class), practical reasoning(P: 3-hour class), making together(M: 4-hour class), and sharing and spreading(S: 1-hour class) with a total of 12-hour lesson plans. The theme of the developed HE maker program is 'Practice and spread of creative traditional culture of life (Hanbok)'. Second, the results of online survey of 240 high school students who participated in this maker class showed that HE maker class had positive effects in the order of experiential(4.26), cognitive(4.22), emotional(4.18), social(4.18), and practical(4.10). It is expected that the findings of this study will contribute to diversifying the curriculum of Home Economics, thereby improving the quality of Home Economics Education.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.9
no.2
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pp.139-151
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2016
The purposes of this study were to develop the student activity-centered science textbook model in high school and explore the field application possibility. For development of student activity-centered science textbook model, we conducted a literature survey about foreign science textbook and science curriculum and we developed the textbook development framework based on 7E learning model. Based on framework, we developed student activity-centered science textbook model about achievement standards 'systems and interaction - earth systems'. A development model is the total amount of five class periods and the various objectives were reflected in pursuit systems thinking & STEAM. 1~4 class periods, learning content composed of student activity-centered exploration activities that organically associated to make final products. Fifth class period was presented to explore job and career. A development model was applied to high school class for one time study. Applying the result of field study, students were responded positively in interested about science class, textbook contents, made final product. Through this study, if science textbook was made on the basis of the revised student activity-centered science textbook model, students were lead to positive change in science class.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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