• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제11권1호
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• pp.39-57
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• 2008

본 연구에서는 현실주의 수학교육 이론을 바탕으로 '비율그래프' 단원을 재구성한 수업이 학생들의 수학 학업성취도와 수학적 성향에 어떤 영향을 주는지를 알아봄으로써 교실 수업을 개선하기 위한 것이다. 연구 대상은 6학년 학생 68명(실험반 34명, 비교반 34명)이었으며, 수업은 MiC 교재를 참고하여 재구성한 프로그램을 8차시에 걸쳐 실시하였다. 본 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 현실주의 수학교육론에 근거하여 재구성한 교재를 활용한 수업이 학습자의 수학 학업성취도 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 현실주의 수학교육론에 근거하여 재구성한 교재를 활용한 수업이 학습자의 수학적 성향에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제21권1호
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• pp.215-241
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• 2017

본 연구에서는 비와 비율을 지도에 대한 교사의 이해 정도를 알아보기 위하여 비와 비율 지도에 대한 교사의 교수학적 내용 지식(PCK)을 질문지와 면담을 통해 분석하였다. 연구 결과, PCK의 내용 측면에 있어서 교사는 비와 비율의 개념을 정확하게 이해하고 실생활 맥락과 연계해서 비와 비율을 지도할 필요가 있으며, PCK의 교수 방법 및 평가에 대한 지식의 관점에서 비와 비율에 대한 교수 목표를 강화하고 교수 방법에 있어서도 활동 중심으로 바뀔 수 있도록 교사들의 PCK를 강화할 필요가 있다. 그리고 학생 이해 지식의 관점에서 교사의 PCK는 교사의 설명 이외에 오류 지도 방법을 다양화하고 정의적 측면을 수업에 연계할 수 있도록 해야 한다. 마지막으로 수업 상황에 대한 지식의 관점에서 교사는 주체적 관점에서 교과서 활동을 재구성하고, 활동의 특성에 맞게 수업 집단을 다양화 할 필요가 있다. 본 연구 결과는 설문과 면담을 통한 비와 비율에 대한 교사의 PCK가 실제 수업과 어떠한 연관성을 갖고 있는지에 대한 추후 연구를 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1042-1045
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• 2003

In this paper, we propose the speaker identification system that uses vowel that has speaker's characteristic. System is divided to speech feature extraction part and speaker identification part. Speech feature extraction part extracts speaker's feature. Voiced speech has the characteristic that divides speakers. For vowel extraction, formants are used in voiced speech through frequency analysis. Vowel-a that different formants is extracted in text. Pitch, formant, intensity, log area ratio, LP coefficients, cepstral coefficients are used by method to draw characteristic. The cpestral coefficients that show the best performance in speaker identification among several methods are used. Speaker identification part distinguishes speaker using Neural Network. 12 order cepstral coefficients are used learning input data. Neural Network's structure is MLP and learning algorithm is BP (Backpropagation). Hidden nodes and output nodes are incremented. The nodes in the incremental learning neural network are interconnected via weighted links and each node in a layer is generally connected to each node in the succeeding layer leaving the output node to provide output for the network. Though the vowel extract and incremental learning, the proposed system uses low learning data and reduces learning time and improves identification rate.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권4호
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• pp.352-360
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• 2023

Recently, AI pilots using reinforcement learning are developing to a level that is more flexible than rule-based methods and can replace human pilots. In this paper, a curriculum was used to help head-on combat with reinforcement learning. It is not easy to learn head-on with a reinforcement learning method without a curriculum, but in this paper, through the two circle-based head-on air combat learning technique, ownship gradually increase the difficulty and become good at head-on combat. On the two-circle, the ATA angle between the ownship and target gradually increased and the AA angle gradually decreased while learning was conducted. By performing reinforcement learning with and w/o curriculum, it was engaged with the rule-based model. And as the win ratio of the curriculum based model increased to close to 100 %, it was confirmed that the performance was superior.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제2권1호
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• pp.25-30
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• 2024

Kodály hand signs are symbols that intuitively represent pitch and note names based on the shape and height of the hand. They are an excellent tool that can be easily expressed using the human body, making them highly engaging for children who are new to music. Traditional hand signs help beginners easily understand pitch and significantly aid in music learning and performance. However, Kodály hand signs have distinctive features, such as the ability to indicate key changes or chords using both hands and to clearly represent accidentals. These features enable the effective use of Kodály hand signs. In this paper, we aim to investigate the changes in recognition rates according to the complexity of scales by creating a device for learning Kodály hand signs, teaching simple Do-Re-Mi scales, and then gradually increasing the complexity of the scales and teaching complex scales and children's songs (such as "May Had A Little Lamb"). The learning device utilizes accelerometer and bending sensors. The accelerometer detects the tilt of the hand, while the bending sensor detects the degree of bending in the fingers. The utilized accelerometer is a 6-axis accelerometer that can also measure angular velocity, ensuring accurate data collection. The learning and performance evaluation of the Kodály learning device were conducted using Python.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권1호
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• pp.10-22
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• 2021

Purpose: To overcome the difficulty in building a large data set with a high-quality in medical imaging, a concept of 'blended-transfer learning' (BTL) using a combination of both source data and target data is proposed for the target task. Materials and Methods: Source and target tasks were defined as training of the source and target networks to reconstruct cardiac CINE images from undersampled data, respectively. In transfer learning (TL), the entire neural network (NN) or some parts of the NN after conducting a source task using an open data set was adopted in the target network as the initial network to improve the learning speed and the performance of the target task. Using BTL, an NN effectively learned the target data while preserving knowledge from the source data to the maximum extent possible. The ratio of the source data to the target data was reduced stepwise from 1 in the initial stage to 0 in the final stage. Results: NN that performed BTL showed an improved performance compared to those that performed TL or standalone learning (SL). Generalization of NN was also better achieved. The learning curve was evaluated using normalized mean square error (NMSE) of reconstructed images for both target data and source data. BTL reduced the learning time by 1.25 to 100 times and provided better image quality. Its NMSE was 3% to 8% lower than with SL. Conclusion: The NN that performed the proposed BTL showed the best performance in terms of learning speed and learning curve. It also showed the highest reconstructed-image quality with the lowest NMSE for the test data set. Thus, BTL is an effective way of learning for NNs in the medical-imaging domain where both quality and quantity of data are always limited.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권2호
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• pp.193-212
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• 2017

This study focuses on cuisenaire rods that can be used when teaching fractions to elementary school students. First of all, this study critically examines the use of cuisenaire rods in learning of fraction proposed by various researches. Then, based on this review, this study explores in detail the use of cuisenaire rods in teachers' manuals developed from the revised curriculum by 2009 and in lessons related to fraction. The results of this study show that there are subtle differences in how to use cuisenaire rods in learning fractions and these subtle differences have a significant impact on students' understanding of the fractions. Therefore, the teachers should be able to accurately grasp the differences and utilize appropriate methods for teaching purpose. The followings are some of the implications for teachers or textbook developers when using cuisenaire rods in fraction learning: First, we should use cuisenaire rods in ways that can fully exploit the interpretations of the fraction as a part-whole and the fraction as a ratio. Second, we should focus on quantitative reasoning with unit to determine what each cuisenaire rod refers to. Third, it is necessary to take a more careful and sensitive approach to the use of cuisenaire rods. Teachers and textbook developers should constantly explore ways to make good use of mathematical manipulatives to help students understand conceptually in fractional learning. Furthermore, when teaching various mathematical topics using different manipulatives, I expect that there will be sufficient discussions and specific studies on how to use each of these manipulatives.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.51-61
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• 2013

본 연구는 ICT 활용능력과 학습목적 컴퓨터 사용영향 요인을 파악하기 위해 PISA 2009 한국자료 141개 학교의 학생 4,298명을 대상으로 다층분석을 실시하였다. 연구의 결과로 첫째, ICT 활용능력은 여학생, 사회경제문화적지위, 온라인 자료읽기, 컴퓨터 태도 하위항목의 중요성과 관심은 정적으로 유의하였고, 재미 및 시간왜곡은 부적으로 유의하였다. 학교수준에서는 사회경제문화적지위만이 유의하였다. 둘째, 가정에서 학습목적의 컴퓨터 사용은 ICT 활용능력의 학생수준 영향변인들의 결과와 같았으나 컴퓨터 태도 하위항목의 중요성은 유의하지 않았다. 학교수준에서는 사회경제문화적지위가 정적 영향, 지역규모는 부적 영향을 나타내었다. 셋째, 학교에서 학습목적 컴퓨터 사용은 성별 차이가 없었고, 온라인자료읽기는 정적 영향, 재미와 시간왜곡은 부적인 영향을 주었다. 학교수준에서는 사회경제문화적지위와 컴퓨터 비율은 정적 영향, 지역규모와 학생-교사비율은 부적 영향을 주었다. 연구결과는 다층적 접근을 통해 개인차와 학교 간 차이를 고려한 정보교육 정책이 이뤄져야 함을 시사한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.407-415
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• 2016

무선 통신의 최근 동향을 살펴보면 에너지 효율적 전송의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문은 multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing(MIMO-OFDM) 무선 시스템에서 에너지 효율성을 최대화하기 위해 기계학습 기술을 사용하는 적응형 전송을 고려한다. MIMO-OFDM 시스템의 채널 상태를 효과적으로 나타내기 위한 two- dimensional capacity(2D-CAP) feature space와 classification 기술을 통해 에너지 효율적인 적응형 전송을 수행하는 machine-learning-based bit and power adaptation(ML-BPA) 알고리즘을 제안한다. 모의 실험 결과를 통해 2D-CAP이 본 논문이 고려하는 무선 채널 상태를 정확하게 나타내며, 이를 통해 적응형 전송의 성능을 향상시킴을 확인하였다. 또한, ordered postprocessing signal-to-noise ratio(ordSNR)를 포함한 다른 feature space들과 직접적인 비교를 통해 2D-CAP이 전송 성능이나 복잡도 측면에서 뚜렷한 이득을 가짐을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.15-23
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• 2004

본 연구에서는 인터넷을 이용한 교원 정보화 원격 연수 시스템의 로그 정보를 분석하고, 연수자의 성적을 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연수자의 대부분이 근무 시간대에 학교에서 접속하며, 시험 주간에는 일요일의 접속 회수가 현저하게 높게 나타났다. 둘째, 동료 교사와 함께 참여한 연수자는 그렇지 않은 연수자보다 온라인 평가의 성적과 이수율이 높게 나타났다. 그러나 온라인 평가 성적에 대한 낮은 배점으로 최종 성적에는 영향을 미치지 못하였다. 셋째, 온라인 평가의 배점 비율은 $20{\sim}30%$가 적당하다. 넷째, 하위권의 연수자는 접속 회수가 높을수록 최종 성적이 높게 나타났다. 따라서 사전 평가를 통해서 그들의 능력을 미리 파악하고, 그것을 통해서 하위권 연수자에 대한 지속적인 관심과 독려가 필요하다.