• 제목/요약/키워드: Comparison Area Learning

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대안학교와 일반학교 학생들의 가정교과 인식에 관한 비교 연구 - 경기지역 중학교를 중심으로 - (A Comparative Study on Recognition of Home Economics Curriculum between Alternative and General School Students - Middle Schools in Gyeonggi Province -)

  • 하윤명;이종이;이준호
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.39-58
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    • 2012
  • 본 연구는 대안학교와 일반학교 학생들의 가정교과의 운영실태 및 인식에 관한 비교연구를 위해 경기지역의 대안학교와 그 인근 지역의 일반학교를 대상으로 설문지를 조사하였고, 조사대상자는 대안학교 130명, 일반학교 241명이었다. 조사대상자들의 학교 만족도는 일반학교의 경우 '보통이다' 38.6%, 대안학교의 경우 '만족한다' 40.8%가 가장 많아 대안학교의 경우 학교 만족도가 더 높았다(p<0.001). 가정교과를 '중요한 과목'으로 인식하는지의 항목은 5점 만점에 일반학교는 3.08점, 대안학교는 3.32점으로 대안학교의 인식이 더 높았다(p<0.05). 실습 만족도와 수업 만족도도 대안학교 학생들이 더 높은 것으로 나타났다. 그런데 대안학교가 일반학교에 비하여 시청각 학습자료의 사용이 크게 적은 것으로 나타났고, 실습실 시설이 미비한 것으로 나타났다. 가정교과에 대한 흥미도에서 일반학교는 '보통이다'(36.9%), 대안학교는 '관심을 가지고 있는 편이다'(38.5%)가 가장 많았다. 가정교과에 대한 필요성에 대하여 일반학교는 67.6%, 대안학교는 79.2%로 대안학교의 경우 필요성을 더 느끼는 것으로 나타났다(p<0.05). 가정교과에 대한 흥미도의 성별차이를 살펴본 결과 '의복마련과 관리'에서만 차이가 나타났다. 일반학교 남학생의 평균 2.82점, 여학생은 3.12점으로 여학생의 흥미도가 더 높게 나타났고(p<0.05), 대안학교의 경우도 남학생 2.84점, 여학생 3.58점으로 여학생의 흥미도가 더 높은 것으로 나타났다(p<0.001). 따라서 일반학교에 비하여 대안학교에서 부족한 시청각 학습 자료의 사용을 늘이고, 미비한 실습실 시설을 확충하여 가정교과에 대한 학생들의 흥미도와 만족감을 높일 수 있도록 대안학교의 제도적인 개선이 필요하다고 사료되며, 일반학교의 경우도 가정교과의 실습시수 확보방안이 모색되어 실습만족도와 수업에 대한 흥미도를 높이기 위한 대책마련이 시급히 요구되고 있다.

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RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 기업부도예측모형에서 회계정보의 동적 변화 연구 (Dynamic forecasts of bankruptcy with Recurrent Neural Network model)

  • 권혁건;이동규;신민수
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.139-153
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    • 2017
  • 기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

머신러닝과 KSCA를 활용한 디지털 사진의 색 분석 -한국 자연 풍경 낮과 밤 사진을 중심으로- (Color Analyses on Digital Photos Using Machine Learning and KSCA - Focusing on Korean Natural Daytime/nighttime Scenery -)

  • 권희은;구자준
    • 트랜스-
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    • 제12권
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    • pp.51-79
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    • 2022
  • 본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.

2020년도 1학기와 2021년도 1학기 원격수업에 대한 중간 강의평가 비교: 대구지역 D 전문대학을 대상으로 (Comparison of the Mid-term Evaluation of Distance Lectures for the First Semester of 2020 and the First Semester of 2021: Targeting D Colleges in the Daegu Area)

  • 박정규
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.675-681
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    • 2021
  • 최근 교육부는 원격수업 교과목에 대한 학생 강의평가를 학기당 2회 이상 실시하여야 하며, 그 결과를 학생에게 공개하여야 한다고 원격수업 운영규정에 명시되어 있다. 따라서 D 전문대학을 그 대상으로 강의 평가를 2020년도 1학기와 2021년도 1학기와 비교하였다. 원격수업 중간강의 객관식 평가 결과, 전체 평균은 2020년도 1학기 원격수업 중간강의 평가 전체 점수가 4.1819에서 2021년도 1학기 중간강의 평가 점수는 4.4000으로 증가하여 나타났다. 2020년도 1학기의 경우 코로나 19로 인하여 전면 비대면 수업이었으나, 2021학년도 1학기의 경우 대면 수업이 증가하였다. 2020년도 1학기에는 전반적인 만족도가 4.18점에서 2021년도 1학기에는 4.39점으로 상승하였다. 상위권 3%와 하위권 3%의 화면구성, 음향 및 화질, 재생시간, 얼굴출현, 강의자료제공, 활용빈도도 상승하였다. 우려했던 LMS 교체로 인한 변화에도 불구하고 학생들의 출석률, 과제, 시험 제출률도 전 연도에 비해 상승하였다. 2020년도 1학기 원격수업 중간강의 평가와 2021년도 1학기 원격수업 중간강의 평가 대응표본 검정결과, Best 3% 이내의 경우 유의확률이 0.000으로서 0.05 미만이므로 ' 두 점수의 차이가 같다.'는 귀무가설이 기각되어 2020년도 1학기에 비해 2021학년도 Best 점수가 유의하게 높아졌음을 알 수 있다. 또한 Worst 3% 이내의 경우 유의확률이 0.000으로서 0.05 미만이므로 '두 점수의 차이가 같다'는 귀무가설이 기각되어 2020년도 1학기에 비해 2021학년도 Worst 점수가 유의하게 높아졌음을 알 수 있다.

돌발홍수 예보를 위한 빅데이터 분석방법 (The big data method for flash flood warning)

  • 박다인;윤상후
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권11호
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    • pp.245-250
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    • 2017
  • 돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.

주의력결핍 과잉행동성장애(ADHD) 아동의 작업기억 과제 수행 시 fMRI 분석 (Analysis of Working Memory for Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) Children using fMRI)

  • 이용기;안성민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권12호
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    • pp.854-862
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    • 2014
  • 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD) 학생의 지적결함, 학습 문제 및 저조한 학업 성취는 이들이 정상 학생에 비해 현저하게 낮은 지능을 가졌기 보다는 주의를 집중하지 못하는 특성 때문이다. 따라서 본 연구에서는 ADHD 학생들과 정상군 학생들의 뇌기능영상을 비교 분석함으로써 ADHD 학생들의 뇌기능 차이와 작업기억 과제 시 나타나는 뇌의 활성영역의 차이를 보고자 하였다. 인천지역 초등학교 학생 26명을 대상으로 뇌기능영상과 임상설문검사를 실시하였으며, 뇌기능영상의 자극은 작업기억으로 하였다. 분석에는 통계적 파라미터 지도작성법과 사회과학통계패키지를 이용하여 단일표본 t 검정, 두 표본 t 검정, 다중 회기 분석등으로 분석 하였으며, 통계적 유의수준은 p<0.05에서 나타내었다. 그 결과 ADHD 학생들의 전두 피질, 두정엽 피질, 시상, 미상핵 등 많은 부분에서 불균형적인 발달을 볼 수 있었다. 또한, 작업기억 과제 수행의 어려움을 느낄수록 일부 안와 전두 피질, 해마가 활성화되었다. 보다 많은 ADHD 학생들의 대상자가 확보되어 ADHD 유형별 연구가 필요하며, 뇌기능영상에서 보다 많은 자극으로 실험한다면 ADHD 학생들의 전반적인 뇌기능평가에 유용할 것으로 판단된다.

Curve Number 및 Convolution Neural Network를 이용한 유출모형의 적용성 평가 (Applicability Evaluation for Discharge Model Using Curve Number and Convolution Neural Network)

  • 송철민;이광현
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제7권2호
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    • pp.114-125
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    • 2020
  • 본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R2는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 ㎥/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.

KOMPSAT-3A 전정색 영상의 윤곽 정보를 이용한 중적외선 영상 시인성 개선 (Improvement of Mid-Wave Infrared Image Visibility Using Edge Information of KOMPSAT-3A Panchromatic Image)

  • 이진민;김태헌;김한울;이홍탁;한유경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1283-1297
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    • 2023
  • 중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.

Comparison of Cognitive Loads between Koreans and Foreigners in the Reading Process

  • Im, Jung Nam;Min, Seung Nam;Cho, Sung Moon
    • 대한인간공학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.293-305
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    • 2016
  • Objective: This study aims to measure cognitive load levels by analyzing the EEG of Koreans and foreigners, when they read a Korean text with care selected by level from the grammar and vocabulary aspects, and compare the cognitive load levels through quantitative values. The study results can be utilized as basic data for more scientific approach, when Korean texts or books are developed, and an evaluation method is built, when the foreigners encounter them for learning or an assignment. Background: Based on 2014, the number of the foreign students studying in Korea was 84,801, and they increase annually. Most of them are from Asian region, and they come to Korea to enter a university or a graduate school in Korea. Because those foreign students aim to learn within Universities in Korea, they receive Korean education from their preparation for study in Korea. To enter a university in Korea, they must acquire grade 4 or higher level in the Test of Proficiency in Korean (TOPIK), or they need to complete a certain educational program at each university's affiliated language institution. In such a program, the learners of the Korean language receive Korean education based on texts, except speaking domain, and the comprehension of texts can determine their academic achievements in studying after they enter their desired schools (Jeon, 2004). However, many foreigners, who finish a language course for the short-term, and need to start university study, cannot properly catch up with university classes requiring expertise with the vocabulary and grammar levels learned during the language course. Therefore, reading education, centered on a strategy to understand university textbooks regarded as top level reading texts to the foreigners, is necessary (Kim and Shin, 2015). This study carried out an experiment from a perspective that quantitative data on the readers of the main player of reading education and teaching materials need to be secured to back up the need for reading education for university study learners, and scientifically approach educational design. Namely, this study grasped the difficulty level of reading through the measurement of cognitive loads indicated in the reading activity of each text by dividing the difficulty of a teaching material (book) into eight levels, and the main player of reading into Koreans and foreigners. Method: To identify cognitive loads indicated upon reading Korean texts with care by Koreans and foreigners, this study recruited 16 participants (eight Koreans and eight foreigners). The foreigners were limited to the language course students studying the intermediate level Korean course at university-affiliated language institutions within Seoul Metropolitan Area. To identify cognitive load, as they read a text by level selected from the Korean books (difficulty: eight levels) published by King Sejong Institute (Sejonghakdang.org), the EEG sensor was attached to the frontal love (Fz) and occipital lobe (Oz). After the experiment, this study carried out a questionnaire survey to measure subjective evaluation, and identified the comprehension and difficulty on grammar and words. To find out the effects on schema that may affect text comprehension, this study controlled the Korean texts, and measured EEG and subjective satisfaction. Results: To identify brain's cognitive load, beta band was extracted. As a result, interactions (Fz: p =0.48; Oz: p =0.00) were revealed according to Koreans and foreigners, and difficulty of the text. The cognitive loads of Koreans, the readers whose mother tongue is Korean, were lower in reading Korean texts than those of the foreigners, and the foreigners' cognitive loads became higher gradually according to the difficulty of the texts. From the text four, which is intermediate level in difficulty, remarkable differences started to appear in comparison of the Koreans and foreigners in the beginner's level text. In the subjective evaluation, interactions were revealed according to the Koreans and foreigners and text difficulty (p =0.00), and satisfaction was lower, as the difficulty of the text became higher. Conclusion: When there was background knowledge in reading, namely schema was formed, the comprehension and satisfaction of the texts were higher, although higher levels of vocabulary and grammar were included in the texts than those of the readers. In the case of a text in which the difficulty of grammar was felt high in the subjective evaluation, foreigners' cognitive loads were also high, which shows the result of the loads' going up higher in proportion to the increase of difficulty. This means that the grammar factor functions as a stress factor to the foreigners' reading comprehension. Application: This study quantitatively evaluated the cognitive loads of Koreans and foreigners through EEG, based on readers and the text difficulty, when they read Korean texts. The results of this study can be used for making Korean teaching materials or Korean education content and topic selection for foreigners. If research scope is expanded to reading process using an eye-tracker, the reading education program and evaluation method for foreigners can be developed on the basis of quantitative values.