• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제5권4호
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• pp.477-506
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• 2003

본 연구는 중학교 3학년 학생들이 문자와 식, 방정식, 함수에 대한 문제 해결과정에서 미지수, 변수, 매개변수로 사용되는 문자의 의미를 어떻게 이해하고 있는지를 살펴봄으로써, 매개변수로서 문자가 이해되는 과정을 분석한다. 그리고 학생들이 문제를 해결할 때 매개변수로서의 문자의 의미를 이해하면서 유연하게 변환할 수 있도록 메타인지 사고전략을 활용한 수업 설계 모형인 '자기질문에 의한 자기조정형 수업모형을 제안한다. 분석결과, 학생들은 문제의 문맥에서 매개변수의 역할을 미지수, 변수의 역할과 비교해 볼 때 매개변수는 상수를 대신하는 문자로 인식하는 경향이 강했으며, 주어진 방정식의 매개변수였던 문자는 구문론적 조작을 거치면서 변수나 미지수의 역할로 변환하는 경우에 그 의미와 역할을 불확실하게 이해하고 있었다. 그리고, 문맥상 매개변수의 의미를 파악하여 생각하기보다는 문맥의 전후관계를 살피지 않고 연산과 기호조작을 이용하여 파악하는 경향이 강했으며, 직선의 그래프로 제시했을 때 학생들은 매개변수의 의미를 좌표평면 상에서 직선의 위치를 결정하는 요소로서 해석하는 능력이 부족하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권9호
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• pp.3423-3440
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• 2023

In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.

• Advances in nano research
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• 제13권5호
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• pp.499-512
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• 2022

This study investigates the efficiency of ensemble machine learning for predicting the lightweight-aggregate concrete (LWC) characteristics. A stacking ensemble (STEN) approach was proposed to estimate the dry density (DD) and 28 days compressive strength (Fc-28) of LWC using two meta-models called random forest regressor (RFR) and extra tree regressor (ETR), and two novel ensemble models called STEN-RFR and STEN-ETR, were constructed. Four standalone machine learning models including artificial neural network, gradient boosting regression, K neighbor regression, and support vector regression were used to compare the performance of the proposed models. For this purpose, a sum of 140 LWC mixtures with 21 influencing parameters for producing LWC with a density less than 1000 kg/m³, were used. Based on the experimental results with multiple performance criteria, it can be concluded that the proposed STEN-ETR model can be used to estimate the DD and Fc-28 of LWC. Moreover, the STEN-ETR approach was found to be a significant technique in prediction DD and Fc-28 of LWC with minimal prediction error. In the validation phase, the accuracy of the proposed STEN-ETR model in predicting DD and Fc-28 was found to be 96.79% and 81.50%, respectively. In addition, the significance of cement, water-cement ratio, silica fume, and aggregate with expanded glass variables is efficient in modeling DD and Fc-28 of LWC.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.21-28
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• 2024

레이다는 자율주행 차에 있어 필수적인 센서 부품으로, 레이다가 활용되는 시장은 점차 커지고 있으며 제품 종류도 다양해지고 있다. 본 연구에서는 평가 공정에서부터 레이다의 불량 여부를 예측해 자율주행의 안정성과 효율성을 높일 수 있도록 성능 예측 모델을 구축하고 평가하였다. 레이더 공정 과정의 39607개 입력 데이터로 모델을 학습하였으며, 결과적으로 17개 모델을 스태킹 앙상블했을 때 Meta Ridge 모델이 가장 높은 학습률을 나타내는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과가 제품의 불량을 공정 단계에서 우선 예측해 수율을 극대화하고 불량으로 인한 제품 폐기 비용을 감축하는 데 도움이 될 것으로 기대 한다.

• 가족자원경영과 정책
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• 제8권1호
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• pp.47-60
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• 2004

Recognizing a tremendous increase in the Internet users and popularity of E-learning through the Internet, this study attempted to analyze interactive financial education web sites for children. Using meta search engines and major search engines, interactive financial education web sites identified based on the three criteria and analyzed in terms of the appropriateness for specific age groups, the coverage of contents related to the basic knowledge for financial literacy, and the interactive activities. The results showed that financial education web sites for children were needed to be improved in terms of both quantity and quality. The study also provides a guideline how to search for an appropriate financial education web sites for children when parents want teach about money to their children.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제20권1호
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• pp.1-9
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• 2014

In multi-objective scheduling problems, the objectives are usually in conflict. To obtain a satisfactory compromise and resolve the issue of NP-hardness, most existing works have suggested employing meta-heuristic methods, such as genetic algorithms. In this research, we propose a novel data-driven approach for generating a single solution that compromises multiple rules pursuing different objectives. The proposed method uses a data mining technique, namely, random forests, in order to extract the logics of several historic schedules and aggregate those. Since it involves learning predictive models, future schedules with the same previous objectives can be easily and quickly obtained by applying new production data into the models. The proposed approach is illustrated with a simulation study, where it appears to successfully produce a new solution showing balanced scheduling performances.

• 한국학교수학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.111-119
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• 1998

So far the studies on mathematical problem-solving education have failed to realize the anticipated result from students. The purpose of this study is to examine the reasons from the metacognitional viewpoint, and to think of making meta-items which enables learners to study through making effective use of the meaning of problem-solving and through establishing a general, well-organized theory on metacognition related to mathematic teaching guiedance. Metacognition means the understanding of knowledge of one's own and significance in the situation that can be reflection so as to express one's own knowledge and use it effectively when was questioned. Mathematics teacher can help students to learn how to control their behaviors by showing the strategy clearly, the decision and the behavior which are used in his own planning, supervising and estimating the solution process himself. If mathematics teachers want their students to be learners not simply knowing mathematical facts and processes, but being an active and positive, they should develop effective teaching methods. In fact, mathematics learning activities are accomplished under the complex condition arising from the factors of various cognition activities. therefore, mathematical education should consider various factors of feelings as well as a factor as fragmentary mathematical knowledge.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.673-676
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• 2002

XML은 모든 분야의 데이터를 저장하고 다른 형태의 데이터로 변화될 수 있는 강한 힘을 지니고 있다. 웹에서의 가상 교육에 대한 데이터도 XML로 저장한다면 한번 저장된 데이터는 어떤 사이트에서든 조금의 수정없이 바로 사용할 수 있다. 물론 이 데이터 구조가 미리 정의되어 모든 사이트에서 이 구조대로 XML 데이터를 만들어야 가능하다. 현재 사이버 교육 사이트들의 강좌 데이터는 데이터베이스에, 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 것은 ASP, 가져온 데이터를 사용자에게 서비스하는 최종 산출물은 HTML로 구성되어 있어 이 데이터는 더 이상 가공을 할 수 없게 된다. 즉 각각의 사이버 교육 사이트들의 데이터는 서로 공유될 수 없다. 본 논문은 현재 사이버스쿨의 한계를 벗어날 수 있도록 새로운 표준으로 제안되어진 XML을 이용하여 사이버 강좌 관리시스템을 위한 통일된 XML 데이터 구조를 정의하고 웹에서 어떻게 사용해야 하는지 모델을 제시하였다.

• 아동학회지
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• 제30권4호
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• pp.87-97
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• 2009

This study used Hierarchical Linear Modeling analysis to investigate the effects of individual self-regulated cognitive strategies and public education on middle school students' academic achievement. Participants were 6389 (boys 3287, girls 3102) middle school students from the 2005 data of the Korea Education Longitudinal Study. Results were as follows : (1) there were significant differences among different schools in middle school students' academic achievement, i.e. 20% of variance in English achievement and 15% of variance in mathematics achievement were explained by school differences. (2) Students' elaboration and meta-cognitive strategy influenced academic achievement positively. (3) Predictor variables by ability grouping, supplementary class, and/or self-learning class had no significant effects on students' academic achievement.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.746-749
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• 2016

주제 기반 크롤링(Topical Crawling)으로 수집된 문서들은 서로 비슷한 단어들을 가지고 있기 때문에 정작 주어진 주제에 적합하지 않은 문서 들을 포함할 수 있다. 이를 해결하기 위해 특정 주제에 해당하는 문서만을 필터링하는 작업이 필요하다. 본 논문은 화재 뉴스 기사에 대한 필터링을 위해 단어 기반 속성과 어울려 화재 뉴스 기사의 특성을 고려한 메타 데이터 속성을 추출하여 이에 특화된 기계학습 메커니즘을 제안하였다. 제안 기법의 F1-측정치는 92.1 %로서, 현재 최고의 성능을 보이는 SVM, 나이브베이즈 알고리즘보다. 2~3% 개선된 것이다.