본 논문에서는 공학교육인증제를 운영하는 정보보호학 프로그램에서 교과 기반의 학습성과 평가 체계를 활용하여 프로그램의 재학생들이 졸업 시점에 갖추어야 하는 핵심 성과인 프로그램 학습 성과에 대한 달성도를 평가하는 방안을 제안한다. 본 논문의 교과 기반 학습 성과 평가 사례에서는 프로그램의 교육 목표에 부합하는 프로그램 학습 성과를 설정하고, 교과 기반 평가 자료를 포함한 직간접 평가 도구를 이용하여 프로그램 학습 성과 평가 체계를 기술한다. 그리고 교과기반 프로그램 학습 성과 평가를 위한 루브릭 및 평가 절차, 수행 준거의 설정, 이수 체계에 따른 프로그램 학습 성과에 대한 기여도가 높은 탐침(Probe) 교과목의 선정, 탐침 교과목에 대한 교과목 학습 목표의 설정 및 성취 수준을 측정하기 위한 평가 도구별 루브릭을 설명한다. 이어 탐침 교과목의 학습목표별 필기시험 및 프로젝트 평가 도구의 문항을 기초로 교과기반 학습 성과 평가를 수행하고, 평가 결과로부터 성취도 수준의 분석과 개선 사항 도출하는 과정을 보임으로써 제안하는 교과 기반 학습 성과 평가 방안의 효용성을 입증한다.
이메일을 사용하는데 있어서 가장 큰 애로사항으로 확인되지 않은 발신자를 걸러내기 힘들다는 것이다. 이에 본 연구에서는 최근 인증 수단으로 많이 활용되고 있는 블록체인 기술을 활용하여 이메일 집단 인증 API를 설계하였다. 제안한 모델로는 관계 연관성 네트워크를 통하여 노드-노드 가중치 지수를 구하였고, 이메일 신뢰도 모형을 설계한 후 Rotten Tomato 방식의 신뢰도 계산 모델을 구하였다. 이를 바탕으로 시스템 구조를 설계하고, 체인 코드 메소드를 정의한 후 API를 개발하였다. 본 연구를 통하여 이메일 사용자 인증 뿐만 아니라 인증이 필요한 다양한 분야에서 활용할 것으로 기대할 수 있으며, 향후 많은 수의 사용자를 대상으로 API를 사용하게 하여 집단 인증의 관계성을 증명할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 비전공자 학생들 대상으로 효과적인 프로그래밍 학습이 가능하도록 학습 분석을 활용한 플립러닝 교수법의 효과성을 살펴보고자 한다. ADDIE모형을 적용한 플립러닝 프로그래밍 수업모형을 설계한 후 본교에서 운영하고 있는 강의지원시스템의 학습관련 자료를 크롤링하였다. 크롤링 자료를 교수자가 쉽게 이해할 수 있도록 대시보드로 제공하여 교수자는 이를 바탕으로 수업을 보다 효율적으로 설계하여 개별 맞춤 학습이 가능하도록 하였다. 한 학기 수업을 통해 수집된 학습관련 데이터를 바탕으로 분석한 결과 학과, 학년, 출결여부, 과제제출 여부, 예/복습 수강여부가 학업성취도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 설문 분석결과 학습 분석을 통한 교수자의 개별화된 피드백이 자기주도적 학습에 많은 도움이 되었다고 응답하였다. 본 연구는 학습자의 학습을 촉진시키고 교수자는 교수활동을 개선할 수 있는 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다. 향후 학습자들의 학습과 관련된 소셜네트워크서비스의 내용도 크롤링하여 학습자들의 학습상황을 분석하고자 한다.
최근 유비쿼터스 환경을 교수 학습에 응용하여 학습의 효과를 높이고자 하는 이른바 u-러닝에 대한 관심이 급격이 증가하였다. u-러닝 환경에서는 학습의 장이 교실과 사이버 공간에 이어 일상생활의 현실 공간으로 확대되어 수시로 변화 하는 현실공간에서의 학습자에게 자신이 있는 위치에서 필요한 정보를 즉시 전송(push)되도록 해야 한다. 또한 u-러닝 환경은 조용한 기술을 지향하는데, 이는 학습 단말기로서 PC뿐만 아니라 다양한 무선 단말기 사용이 보편화 되어 언제 어디서나 어떤 단말기로도 자연스러운 인터페이스에서 학습이 가능함을 의미한다. 따라서 u-러닝을 효과적으로 지원하는 u-LMS의 1차적 임무는 다양한 학습 단말기에서 정보의 손실 없이 적응적인 인터페이스 기반의 학습 서비스를 제공해야 한다. 이 연구의 목적은 u-LMS를 위한 학습자의 단말 정보에 따른 인터페이스 적응화 방안을 개발환경에서 레이아웃 변환과정 중심으로 제안하는 것이다.
모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.
The purpose of this survey study is to guide the direction of the RN-BSN program in Korea by analyzing (1) the philosophy and objectives (2) curriculum (3) and appraisal method, achievement test and self-directed learning. In this study, subjects consisted of 20 department of nursing in University and 20 RN-BSN programs in Korea. The Survey was conducted from September 1999 through May 2000 by mail and FAX. 1) Educational philosophy and objectives of 5 RN-BSN programs have curricular based philosophy. Most popular philosophies were revealed that nursing is oriented role function, human relation, and integrated application. 9 RN-BSN programs have curricular based objectives. There are including of knowledge, applying the new technology, under-standing of human being family community, application of nursing process, leadership, nursing ethics, and participation in research. 2) In RN-BSN programs, total mean credits through general college courses for earning the degree of BSN is 21.5 and total mean credits through the nursing area for earning the degree of BSN is 71.4. In RN-BSN programs, total mean credits through clinical practice for earning the degree of BSN is 5.94. 25.00 of mean credits was earned through achievement test(6.00~37.00). Therefore, this research suggests some recommendation for the development of curriculum of RN-BSN program that was required to do some alterations. And the various and other methods of earning credit should be developed. That is, the students will earn credits, accredited examination of University, advanced placement examination, case study, self-report, self-directed learning and achievement tests, portfolio review session and so on. And the RN-BSN courses are delivered to many areas by teleconferencing system, computer network(EdNet or Internet etc), CD-ROM Title, VOD (video on demand) and other methods.
Purpose: This study was conducted to compare self-rated health, health status, and health promotion behaviors between non-low income and low income elderly women in the urban setting. Method: The subjects of this study consisted of 668 Korean elderly women over 65years. The data was analyzed by the SAS(ver.8.02) computer program, and it included descriptive statistics, ${\chi}^2-test$, analysis of covariance, pearson correlation coefficient and multivariate logistic regression. Results: 1) The non-low income elderly women had significantly higher scores(self-rated health, health status, and health promotion behavior) than the low income elderly women. 2) In low income elderly women, age, number of children were the main effect factors of health status, and level of education, burden of medical expense were the main effect factors of health promotion behaviors. In non-low income elderly women, number of children was the main effect factors of health status, and level of education, level of pocket money were the main effect factors of health promotion behaviors. Conclusion: This study showed that the establishment of a health care system for elderly according to their social-economic level is very important for providing productive care apposite to the situation of elderly.
The purpose of this study was to explain how extraordinary the scientific technology or our ancestor was from the modern perspective by remodeling the most unique astronomical instrument, So-ganui (小簡儀), developed in the Sejong Period (世宗時代) after being examined with contemporary and the principles of the science and observational technology would be properly understood and measured directly. When measuring the altitude of the sun and azimuth using So-ganui, it was adjusted with the horizontal coordinate system and measured using Jipyeonghwan (地平環), Ipeunhwan (立運環) and Guyhyeong (窺衡). Based such measuring principles, the measurement accuracy proposed using So-ganui are as follows. The remodeled So-ganui produced approximately ${\pm}0.29$ degrees error on average at high altitude while in measuring the azimuth degrees, there was difference of ${\pm}0.35$ degrees. Since the theoretically, the measurement error for So-ganui was ${\pm}0.5$ degrees, the remodeled So-ganui could accurately measure at the high altitude compared to So-ganui from the Sejong period. In the study, So-ganui, which has disappeared, has been remodeled in modern perspective to be used as the educational material to accurately understand the principles of science and measurement technology from the Sejong period. The findings could contribute to raising the reputation in the astronomical observations from the documents from the Sejong period. Furthermore, this study has materialized the celestial and sky our ancestors have viewed with the observational principles of their times, on the computer screen via a webcam, bringing out interest in the traditional science for the students.
본 연구는 중등학교에서 CAS도입을 대비한 기초연구로 CAS 환경에서 모델링 문제해결 과정과 CAS 활용방식을 조사하였다. 수학교육과정 배경과 CAS 장착 정도가 문제해결과정과 CAS 사용전략에 변인이 될 가능성을 고려하여 비교연구로 수행하였으며 한 미 고등학교 2학년생 각 8명과 26명이 연구에 참여하였다. 연구결과 고전적 상자문제에서 CAS는 기호조작명령어와 그래프로 문제해결에 도움이 되었으나 수학적 개념이나 통찰을 대신하지 않았으며, 수학적 모델의 분석과 풀이, 결과 적용과 해석, CAS사용에 있어서 집단간 질적인 차이를 보였다. 수업을 통해 CAS 장착이 비교적 안정된 미국학생들 다수가, 한국 학생들과 대조적으로, 중간값 정리를 적용하여 해의 범위를 추정하는데 CAS를 사용하였으며 여러 표상의 연결을 시도하였다. CAS는 지필기법을 대신하는 데 그치지 않고, 실수의 소수표현과 대수적 표현, 수감각과 함수의 성질, 여러 표상의 연결성 등 대수통찰에 주목하게 하는 등 CAS의 가능성과 억제력은 대수교육에서 인식론적 변화와 교육과정 변화를 초래하는 것으로 나타났다.
The effort identifying positioning information of the moving object in real time has been a issue not only in sport biomechanics but also other academic areas. In order to solve this issue, this study tried to track the movement of a pitched ball that might provide an easier prediction because of a clear focus and simple movement of the object. Machine learning has been leading the research of extracting information from continuous images such as object tracking. Though the rule-based methods in artificial intelligence prevailed for decades, it has evolved into the methods of statistical approach that finds the maximum a posterior location in the image. The development of machine learning, accompanied by the development of recording technology and computational power of computer, made it possible to extract the trajectory of pitched baseball from recorded images. We present a method of baseball tracking, based on object tracking methods in machine learning. We introduce three state-of-the-art researches regarding the object tracking and show how we can combine these researches to yield a novel engine that finds trajectory from continuous pitching images. The first research is about mean shift method which finds the mode of a supposed continuous distribution from a set of data. The second research is about the research that explains how we can find the mode and object region effectively when we are given the previous image's location of object and the region. The third is about the research of representing data into features that we can deal with. From those features, we can establish a distribution to generate a set of data for mean shift. In this paper, we combine three works to track baseball's location in the continuous image frames. From the information of locations from two sets of images, we can reconstruct the real 3-D trajectory of pitched ball. We show how this works in real pitching images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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