본 연구에서는 수학과 학습 개선 방안 탐색을 위하여 본 연구에서는 중학교 3학년 학생을 대상으로 함수 영역과 관련된 과제를 기반으로 하는 심층 면담을 실행하여 우리나라 중학생의 학습양식에서 나타나는 경향성을 탐구하였다. 심층면담에서 학생들이 제시된 과제를 해결한 뒤 해결방법에 대해 설명하는 과정에서 연구자는 학생들이 과제 해결에 활용한 수학적 아이디어가 형성된 배경에 대한 추가 질문을 제기하는 방식으로 그들의 학습양식에 관한 자료를 수집하였다. 면담 자료 분석 결과, 우리나라 중학생들의 대표적인 학습양식으로 '사례 중심의 귀납적 학습', '유형 중심의 문제 풀이 학습', '몰입없는 학습', 그리고 '학습태도의 이중성'을 도출하였고 면담 자료에 기초하여 이들 학습양식의 특징을 서술하였으며 수학과 교수-학습 개선을 위한 시사점을 논의하였다.
MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.
지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과 이를 활용하여 작업의 우선도를 계산하는 방법인 정책 모델 주도 메타-플래닝을 제안한다. 정책 모델은 메타-플래닝 과정에서 작업의 유틸리티를 명시적으로 계산할 수 있는 기능을 제공하며, 기초 모델을 통해 다양한 서비스 간의 유용성을 비교할 수 있게 해준다. 또한, 모델의 구성을 온톨로지를 활용함으로써 확장성을 가지는 특징이 있다. 실험을 통해 동적 환경에서 정책 모델에 따라 로봇의 행동이 변화하는 것을 관찰할 수 있었고, 이를 통해 서비스가 필요에 따라 우선도의 비교를 통해 선택되는 것을 확인할 수 있었다.
시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.877-885
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2022
Vision-based activity recognition has been widely attempted at construction sites to estimate productivity and enhance workers' health and safety. Previous studies have focused on extracting an individual worker's postural information from sequential image frames for activity recognition. However, various trades of workers perform different tasks with similar postural patterns, which degrades the performance of activity recognition based on postural information. To this end, this research exploited a concept of human-object interaction, the interaction between a worker and their surrounding objects, considering the fact that trade workers interact with a specific object (e.g., working tools or construction materials) relevant to their trades. This research developed an approach to understand the context from sequential image frames based on four features: posture, object, spatial features, and temporal feature. Both posture and object features were used to analyze the interaction between the worker and the target object, and the other two features were used to detect movements from the entire region of image frames in both temporal and spatial domains. The developed approach used convolutional neural networks (CNN) for feature extractors and activity classifiers and long short-term memory (LSTM) was also used as an activity classifier. The developed approach provided an average accuracy of 85.96% for classifying 12 target construction tasks performed by two trades of workers, which was higher than two benchmark models. This experimental result indicated that integrating a concept of the human-object interaction offers great benefits in activity recognition when various trade workers coexist in a scene.
현재 한국에서 수학하고 있는 중국인 한국어 학습자의 숫자는 점차적으로 증가하는 추세이다. 이들이 한국어를 익히고 한국 사회에서 생활하기 위해서는 그 나라의 문화적 특색을 많이 포용하고 있는 관용어에 대한 이해가 수반이 되어야 한다. 따라서 본 연구는 전라남도 S 대학에 재학 중인 중국인 학습자들을 대상으로 과제유형(문맥여부, 친숙도, 투명도)에 따른 관용어 이해 양상을 살펴보고, 나아가 한국 거주기간, 한국어 능력 및 전공에 따른 관용어 이해 차이가 있는지도 살펴보았다. 이와 더불어 이들의 오류 패턴 분석을 통해 한국의 관용어를 어떠한 방식으로 이해하고 있는 가를 살펴보았다. 연구 결과, 이들은 과제유형에 따른 유의한 차이는 나타나지 않았다. 변인에 따른 관용어의 이해에 있어서는 성별, 한국어 능력 및 전공에 따라 유의한 차이가 나타났다. 중국인 한국어 학습자의 관용어 이해에서 오류 패턴을 살펴본 결과 독립과제에서는 문자적 오류 외의 오류 비율이 높았으며, 문맥과제에 있어서는 문맥과 관련한 오류가 높은 비율로 나타났다. 연구 결과에 따른 시사점을 논의하였다.
This study investigated how experience of creative dressing tasks influences consumers' perceptions and behavior towards clothing consumption. Consumer creativity can solve several problems in consumption practices; however, few studies have analyzed it in the consumption context. This study adopted an action research method so that consumers could experience creative clothing consumption in their daily lives. In-depth interviews and participant observations were conducted on eight adults in their 20s and 30s. Participants had to dress creatively 10 times and recorded their creative fashion styles, the ideas they used, and their feelings during the tasks in a consumer diary. The main results were as follows. Participants regarded the meaning of creative dressing as a 'visually novel, transformative, and hiding the physical flaws'. Based on these characteristics of creative dressing, they showed many creative ideas by expanding the product usages or varying coordination among the fashion items. As a result of the task experience, participants became aware their stagnant fashion style and reflected on shopping habits and low clothing usage-efficiency. This study is meaningful in that it systematically explored creative clothing consumption behavior step by step from a consumer perspective.
In this paper, we present a review of research perspectives and investigations in collegiate mathematics education from the four decades of development in the journal published by Korea Society of Mathematical Education. Research of mathematics education at the tertiary level, which had been a minor area in mathematics education, has made a significant development in the last decade in Europe md U.S.A. In this context, international journals for research in mathematics education were selected to comparatively examine and identify research trends and tasks in collegiate mathematics education. Based on the analysis of domestic at international journals, we present recommendations for further the development of Korean collegiate mathematics education research. First it is necessary to diversify the topics of educational research. Korean research of mathematics education at the tertiary level has been limited to the issues of curriculum developments, teacher education and computer technology. It is necessary to pursue more various topics such as conceptual development mathematical attitude and belief gender, socio-cultural aspect of teaching and teaming mathematics. Second, it is necessary to apply research methods for systematic investigations. It is important to note that international research of mathematics education introduces variety of research methods such as observation, interview, and survey in order to develop grounded theory of mathematics education. We end with pedagogical implications of the analyses presented and general conclusions concerning the perspectives for the future in collegiate mathematics education.
Huong, Truong Thu;Bac, Ta Phuong;Thang, Bui Doan;Long, Dao Minh;Quang, Le Anh;Dan, Nguyen Minh;Hoang, Nguyen Viet
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.169-180
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2021
Since machine learning was invented, there have been many different machine learning-based algorithms, from shallow learning to deep learning models, that provide solutions to the classification tasks. But then it poses a problem in choosing a suitable classification algorithm that can improve the classification/detection efficiency for a certain network context. With that comes whether an algorithm provides good performance, why it works in some problems and not in others. In this paper, we present a data-centric analysis to provide a way for selecting a suitable classification algorithm. This data-centric approach is a new viewpoint in exploring relationships between classification performance and facts and figures of data sets.
This study aims to consider interrelations and reasonability to inquiry elements of environment units in 10th Science textbooks of 7th curriculum on the basis of their inquiry contexts, processes and activities. Frequency of inquiry contexts is 59.9% of the highest value in natural environment context but is 4.0% of the lowest one in techno-industrial context. Measurements, inferences, predictions, experiments, data-interpretations, correlations, conclusionreveals in inquiries are in all the textbooks, but observations and classifications, hypothesis generations, controlling variables, experimental designs and generalizations are not in some textbooks. Discussions, experiments, investigations in inquiry activities are included in all the textbooks. However, inspections are not appeared in the all the books. Based on the above results, social and techno-industrial inquiry contexts in the varied scopes are necessary in the environment curricula with a unified direction. Inquiry processes with pro-environmental behaviors as a last goal might be given into the curricula, having tasks that could be understand unified inquiries. In addition, inspections with effectiveness might be thrown into the scene of education.
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