• 제목/요약/키워드: Flow Learning

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A Study on Programming Concepts of Programming Education Experts through Delphi and Conceptual Metaphor Analysis

  • Kim, Dong-Man;Lee, Tae-Wuk
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.277-286
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    • 2020
  • 이 연구의 목적은 전문가 집단을 대상으로 프로그래밍 교육에 필요한 프로그래밍 개념의 구성원을 도출하여 학습자의 개념화를 돕는데 있다. 이를 위해 변수, 연산자, 제어 구조 등의 프로그래밍 요소를 질적 연구 방법인 개념적 메타포 분석 방법을 적용하여 프로그래밍 교육 전문가 집단이 형성한 개념의 전형적 속성을 확인하고 델파이 연구 방법을 통해 타당성을 확보하였다. 이 연구의 결과로 프로그래밍 개념의 전형적 속성 17가지를 도출하였다. 이를 바탕으로 내린 결론은 프로그래밍 교육에서 학습자가 1)변수 개념은 데이터를 저장하는 방법, 이름을 정하는 방법, 변수의 주소가 갖는 의미, 값을 변하게 하는 방법, 변수의 다양한 형태, 변수가 갖는 크기의 의미 등, 2)연산자 개념은 사칙 연산 방법, 논리적인 처리 방법, 우선순위에 따른 연결 방법, 연산 기호의 의미, 비교하는 방법 등, 3)제어 구조 개념은 실행 흐름 제어 방법, 참/거짓으로 논리적 판단 방법, 실행 규칙 설정 방법, 선택적 실행 방법, 순차적 실행의 의미, 반복적 실행 방법 등을 이해하도록 교육 내용을 보다 구체적으로 설정해야 한다는 것이다.

초등학교 수학과 교육과정에 따른 성취기준 변화 분석: 도형 영역을 중심으로 (Analysis of Change of Achievement Standards According to Curriculum of Mathematics in Elementary School: Focusing on Geometry Domain)

  • 김현미;신항균
    • 한국초등수학교육학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.437-457
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    • 2019
  • 본 연구에서는 우리나라 초등학교 수학과 교육과정 중 도형 영역의 내용 및 성취기준이 어떻게 변화되어 왔는지 분석하였다. 이를 위해 2015 개정 교육과정을 기본으로 한 분석틀을 기초로 시기별 성취기준을 연속형, 소멸형, 추가형으로 분류하여 그 특성을 살펴보았다. 도형 영역에서 연속형 성취기준은 전체의 51%이고, 학년 및 영역의 변동 없이 지속된 성취기준이 많았다. 소멸형 성취기준은 전체의 20.4%이고, 제3차의 수학 현대화의 영향으로 급격하게 도입되었던 학습 내용들이 제4차 교육과정에서 삭제되면서 가장 많이 소멸되었고, 제7차 교육과정 이후에는 단계형 교육과정과 학년군의 도입으로 학습 내용이 통합되거나 중학교로 이동되면서 소멸되었다. 추가형 성취기준은 전체의 28.6%이고, 제7차 교육과정에서 공간 감각 기르기가 도입되면서 성취기준이 가장 많이 추가되었다. 도형 영역에서 추가형 성취기준이 소멸형 성취기준보다 많은 것은 학습 내용 축소라는 교육과정 개정의 큰 흐름에도 불구하고 시대에 맞는 기하 내용을 적극적으로 도입하려고 노력한 결과라고 할 수 있다. 이와 같은 연구의 결과가 향후 교육과정 개발 시 새로운 성취기준의 구성에 있어서 기초자료로 활용되기를 기대한다.

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기능적인 가족의 커뮤니케이션에 관한 이론적 접근 (A Study on the Communication of the Functional Family)

  • 조윤경
    • 가정과삶의질연구
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    • 제2권1호
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    • pp.131-150
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    • 1984
  • The purpose of this study is to explore the family as an interaction system, concentrating on the mutual influences between communication and family development; (1) how Communication patterns affect family relationships, and (2) how relationships among family members affect communication. In order to do this Galvin, Brommel used the following frame work; family is a system in which communication regulates cohesion and adaptability by a flow of message patterns through a defined network of evolving interdependent relationships. A family system consists of members, the relationships among them, the family attributes, the members attributes and an environment in which family functions. Within the framework of common cultural communication patterns, each family has the capacity to develop its own communication code based on the experiences of individual members and the collective family experience. Most of us develop our communication skills within the family context learning both the general cultural language and the specific familial communication code. Communication may be viewed as a symbolic, transactional process as the process of creating and sharing meanings. To say that communication is a process implies a continuous interaction of an indefinite large numbers of variables with a concomitant,. continuous change in the values taken by these variables. Finally the process implies change, Family functions include the primary functions of cohesion and adaptability, and supporting functions of family images, themes, boundaries, and biosocial issues. The primary functions reveal concepts integrated family interaction and supporting function, along with those of cohesion and adaptability, give shape to family life. the characteristics of developed relationships of richness, uniqueness efficiency, substitutability, pacing , openness spontaneity, and evaluation are reflected in the verbal and nonverbal behaviors with which family members negotiated a set of common meanings and develop thier own unique message system. The message system is the major element of communication process and influences both the form and the content of thier relationship and in create and share meanings. Family systems need to provide order and predictability for thier members, specifically focusing on communication rules and the networks by which messages are transmitted. Most rules emerge as a result of multiful interactions. There are basic rules and rules about rules, or metarules. Perceiving the rules of family system is very difficult because often family members don't think about the basic rules, much less the metarules. Breaking the rule may result in the creation of a new set because the system may recalibrate itself to accept more variety of behavior. Families develop communication networks to deal with the general issue. Family adaptability may be seen through the degree of flexibility in forming and reforming networks and networks become a vital part of the decision- making process and relate to the power dynamics operating within the family. Networks also play an integral part in maintaining the roles and rules operating with the family system. Thus networks and rules have mutual influence. The family -of -origin issues influence all aspects of family communication and account for many of the communication patterns, rules and networks and the role of the family -of-origin influences as a primary force for communication on behavior of newly forming systems. Each family system develops its own communication meanings. There is not one right way to communicate within a family but may be indefinitly large change of family life and communication behavior. Study on functional family communication helps to gain a better understanding of dynamics of family communication and ability of a new insight into the family.

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CART알고리즘과 Landsat-8 위성영상 분석을 통한 계절별 지하수함양량 변화 (Variation of Seasonal Groundwater Recharge Analyzed Using Landsat-8 OLI Data and a CART Algorithm)

  • 박승혁;정교철
    • 지질공학
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    • 제31권3호
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    • pp.395-432
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    • 2021
  • 지하수함양은 시공간적으로 다양하여 직접적으로 측정하기 어렵기 때문에 함양추정을 위해 수치모델이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 지하수함양을 추정하기 위한 방법으로 기계학습법의 하나인 분류회귀트리(CART)모형을 적용하기 위해 수정된 수직식생지수(mPVI), 정규식생지수(NDVI), 정규경작지수(NDTI), 정규나지지수(NDRI) 같은 토양-식생관련 지수와 강우, 지형인자(고도, 경사, 경사방향)를 입력하고 김천지역 SWAT-MODFLOW의 함양량 결과를 추출 및 학습하여 함양량을 예측하였다. SWAT-MODFLOW의 함양량 분포에 대한 CART모형의 예측값의 전반적인 정확도는 0.5~0.7, 카파계수는 0.3~0.6으로 나타나 위성영상자료를 통해 토양-식생에 따른 함양량 변화를 합리적으로 예측할 수 있었다.

적도 해류계 분석 및 엘니뇨 시기의 변동에 관한 논의: 중등 교육 현장의 관련 오개념을 중심으로 (A Review on the Analysis of the Equatorial Current System and the Variability during the El Niño Period: Focusing on the Misconceptions in the Field of Secondary Education)

  • 장유순
    • 한국지구과학회지
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    • 제42권3호
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    • pp.296-310
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    • 2021
  • 엘니뇨는 전지구적인 규모로 기후 변화를 유발하는 대표적인 해양-대기 상호작용 현상으로서 지구과학 분야에서 매우 중요한 교수-학습 소재로 사용되고 있다. 본 논고에서는 적도 해류계의 분포 특징 및 발생 역학에 관해 정리하였으며, 엘니뇨 시기의 적도 해류계 변동과 관련 오개념에 관해 조사하였다. 엘니뇨 시기에는 북적도해류, 남적도해류, 적도잠류들이 유의미하게 약화된다. 그러나 북적도반류는 중심축을 중심으로 남쪽 성분은 강화되고 북쪽 성분은 약화되면서 적도 쪽으로 남하하기 때문에 엘니뇨 시기의 북적도반류의 변동에 대해서는 일반화할 수 없다. 또한 서태평양에서는 북적도반류의 남하 폭이 커져 결과적으로 적도 서태평양에서는 동향류가 관측된다. 일부 대중 매체를 통한 과학 기사, 중등학교 평가 문항 뿐만 아니라 현직 교사들을 대상으로 한 설문 조사 결과 분석을 통해 엘니뇨 시기의 적도 해류계의 변동에 관한 개념이 통일되지 않았음을 확인하였다. 이는 기존에 사용되고 있는 엘니뇨 모식도의 부정확한 해석과 적도 해류 및 파동 역학에 관한 이해 부족과 연관된다고 유추할 수 있다.

소음도·인공지능 기반 포장상태등급 평가시스템 개발 (Development of Noise and AI-based Pavement Condition Rating Evaluation System)

  • 한대석;김영록
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.1-8
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    • 2021
  • 본 연구에서는 도로 포장 유지관리에 필요한 핵심정보를 생산해 낼 수 있는 저비용·고효율 포장상태 모니터링 기술을 개발하고자 하였다. 특히 시각정보와 고가 센서에 의존하는 기존 장비의 단점을 보완하기 위해 소음과 인공지능 기반의 포장상태등급 평가시스템을 고안하였다. 시스템 개발을 위한 아이디어 정립부터 기능 정의, 정보흐름 및 아키텍쳐 설계 과정을 거쳤으며, 생산된 프로토타입에 대한 성능 검증과 활용 전주기에 대한 실증 평가를 수행하였다. 그 결과, 높은 수준의 인공지능 평가 신뢰도가 확보되었으며, 하드웨어와 소프트웨어적 요소 외에도 시스템 활용에 관한 짜임새 있는 가이드라인이 개발되었다. 또한 현장평가 과정을 통해 비전문가도 쉽고 빠른 조사와 분석이 가능하고, 직관적인 시각적 정보 제공을 통해 관리자의 업무 지원이 가능함도 확인하였다. 반면에 학습에 고려되지 않은 외부 조건에 대한 선행 판별 기술, 시스템 간소화, 가변 주행속도 대응 기술 등 기술의 완성도 제고도 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 시작으로 1960년대 이후 반세기 이상 지속되어온 포장상태 모니터링 기술의 새로운 패러다임이 제시되길 기대한다.

A research on the possibility of restoring cultural assets of artificial intelligence through the application of artificial neural networks to roof tile(Wadang)

  • Kim, JunO;Lee, Byong-Kwon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.19-26
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    • 2021
  • 역사적 지역에서 발굴되는 문화재는 시대적 배경을 바탕으로 고유의 특징을 가지고 있으며, 역사와 전파 지역의 흐름에 따라 그 문양과 특징이 조금씩 변화하는 것을 볼 수 있다. 어떤 지역에서 발굴된 문화재는 그 당시의 문화를 대표하며 온전한 모습을 유지하는 것도 있지만, 대부분이 파손/손실되거나 일부분으로 나누어져 그 구성을 연구하고 파손된 부분을 복구하기 위해 많은 전문가가 동원된다. 이 연구의 목적은 이러한 복원연구에 인공지능 신경망을 통해 과거의 문양과 패턴들을 학습시키고, 출토된 문화재에서 손실된 부분을 복원시키는 데 있으며, 문화재를 복원하기 위해 기본적인 생성적 적대 신경망인 GAN(Generative Adversarial Network)[1]을 사용한다. 연구에서는 GAN을 기반으로 출토된 문화재 일부를 기반으로 하여 손상/손실된 나머지 부분을 복구한 연구 과정으로, 학습에 기반이 되는 온전한 문화재의 이미지로 훈련을 하고, 일부를 마음대로 손상해 복구할 수 있도록 했다. 연구는 문화재 복구에 있어, 시대적 특징을 어느 정도 복구하는지, 색상과 재질을 복구하는지에 중점을 두고 있다. 마지막으로는 실제 출토된 비슷한 문화재를 기반으로 훈련된 신경망을 사용하여 문양을 복구함으로써 인공신경망의 적용 범위를 연구한다.

진동 데이터의 시간영역 특징 추출에 기반한 고장 분류 모델 (Fault Classification Model Based on Time Domain Feature Extraction of Vibration Data)

  • 김승일;노유정;강영진;박선화;안병하
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제34권1호
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    • pp.25-33
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    • 2021
  • 머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

기후변화에 따른 도시침수가 도시교통네트워크에 미치는 영향 예측 기술 개발 (Development of technology to predict the impact of urban inundation due to climate change on urban transportation networks)

  • 정세진;허다솜;김병식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권12호
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    • pp.1091-1104
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    • 2022
  • 기후변화는 전 세계적으로 강우의 빈도와 강도를 증가 시킬 것으로 예측되며 급격한 도시화와 산업화로 인해 도시 지역의 내수 침수 피해로 양상이 바뀌고 있다. 이에 기후변화에 따른 영향평가는 도시계획에 매우 중요한 요소로 언급되고 있으며, 세계기상기구(WMO)는 기상 현상으로부터 발생할 수 있는 사회, 경제적 영향을 고려하는 영향예보의 필요성을 강조하고 있다. 특히 교통에 있어서 도시침수로 인한 교통 시스템의 성능 저하는 사회에 가장 해로운 요소이며 영향을 받는 주요 도로마다 시간당 £ 100k 정도인 것으로 추정하고 있다. 그러나 국내의 경우 현재 기상재해의 발생에 대한 정확한 예보 및 특보를 제공해도 그 영향을 제대로 전달하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시홍수의 침수심을 제시하고 차량에 영향을 미칠 수 있는 피해에 대처하기 위해 각 지역의 고해상도 분석 및 수문학적 요인을 반영하고, 강우로 인한 홍수 정도와 차량 운행에 미치는 영향 정도를 조사할 필요가 있다고 판단하였다. 이에 강우-침수심-차량속도의 산정식을 간단한 선형회귀식이 아닌 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 제시하고자 한다. 또한 또한 기후변화 시나리오를 강우-침수심-차량속도 산정식에 적용하여 집중호우 시 도시하천의 침수를 예측하고 미래 기후변화의 영향을 고려한 도로 침수로 인해 발생할 수 있는 교통 네트워크의 장애를 평가하며, 도시 교통흐름 계획에 이용하는 기술을 개발하고자 한다.

다변수 Bidirectional RNN을 이용한 표층수온 결측 데이터 보간 (Imputation of Missing SST Observation Data Using Multivariate Bidirectional RNN)

  • 신용탁;김동훈;김현재;임채욱;우승범
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제34권4호
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    • pp.109-118
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    • 2022
  • 정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.