This study aimed to establish an observation protocol for mathematical modeling as an alternative way to examine instructional alignment to the Common Core State Standards for Mathematics. The instructional alignment observation protocol (IAOP) for mathematical modeling was established through careful reviews on the fidelity of implementation (FOI) framework and prior studies on mathematical modeling. I shared the initial version of the IAOP including 15 items across the structural and instructional critical components as the FOI framework suggested. Thus, the IAOP covers what teachers should do and know for practices of mathematical modeling in classrooms and what teachers and students are expected to do. Based on the findings in this study, validity and reliability of the IAOP should be evaluated in follow-up studies.
과학적 관찰은 과학 탐구 및 과학적 지식생성과정에 있어 기초적이며, 매우 중요한 과정으로써 인식되고 있다. 그러나 과학적 관찰의 중요성에 대한 인식에 비해 학습자에게 제시되어야 하는 과학적 관찰의 의미와 과정에 대한 연구는 미비한 실정이다. 과학적 관찰에 대한 대다수의 연구들은 관찰행동과 관찰사실의 특징과 유형을 알아보기 위한 것들로써 학습자에게 제공되는 관찰활동이 어떻게 구조화되어야 하는지에 대한 해답을 제시하는데 한계점을 지니고 있다. 이 연구에서는 이전의 체계적이고 다양한 연구결과들을 바탕으로 과학적 관찰의 의미와 과정에 대해 알아보았다. 과학적 관찰이란 대상으로부터 얻을 수 있는 감각 정보를 수용하여 관찰자의 주관적 요소로 구성된 지적틀을 통해 정보를 인식하는 활동이라고 할 수 있다. 또한, 관찰행동을 통해 인식된 정보는 관찰자의 주관적 요소에 해당하는 지적틀을 통해 관찰사실로 생성되어 추론과 독립적으로 지적틀에 영향을 미치거나, 추론에 의해 변환되어 지적틀에 영향을 주게 된다. 결국, 관찰자의 지적틀은 과학적 관찰에 의해 계속적으로 변화됨으로써, 이후에 수행되는 관찰행동과 관찰 사실 생성에 영향을 주는 것이라고 할 수 있다. 그러므로 과학적 관찰활동은 학습자의 주관적 요소가 고려되어야 하며, 추론과 연계된 관찰활동이 제시되어야 한다. 또한, 다양한 대상에 대한 관찰뿐만 아니라, 지속적 관찰활동을 통해 학습자의 지적틀이 변화될 수 있는 기회가 제공되어야 한다.
There is still large uncertainty in estimating aerosol indirect effect despite ever-escalating efforts and virtually exponential increase in published studies concerning aerosol-cloud-precipitation interactions (CAPI). Probably most uncertainty comes from a wide range of observational scales and different platforms inappropriately used, and inherent complex chains of CAPI. Therefore, well-designed field campaigns and data analysis are required to address how to attribute aerosol signals along with clouds and precipitation to the microphysical effects of aerosols. Basically, aerosol influences cloud properties at the microphysical scales, "process scale", but observations are generally made of bulk properties over a various range of temporal and spatial resolutions, "analysis scale" (McComiskey & Feingold, 2012). In the most studies, measures made within the wide range of scales are erroneously treated as equivalent, probably resulting in a large uncertainty in associated with CAPI. Therefore, issues associated with the disparities of the observational resolution particular to CAPI are briefly discussed. In addition, the dependence of CAPI on the cloud environment such as stability and adiabaticity, and observation characteristics with varying situations of CAPI are also addressed together with observation framework optimally designed for the Korean situation. Properly designed and observation-based CAPI studies will likely continue to accumulate new evidences of CAPI, to further help understand its fundamental mechanism, and finally to develop improved parameterization for cloud-resolving models and large scale models.
Recently, there have been discussions among national observatories in East Asia about the possibility of EAO and the Subaru observatory forming a partnership. The official EAO-Subaru partnership can make the powerful wide-field observation capabilities of Subaru available to Korean astronomers through EAO, and also can serve as an excellent platform to gather astronomers in East Asia together for flourishing regional collaboration activities. A working group has been formed to outline the framework of the EAO-Subaru partnership, and the working group report has been prepared. In this talk, I will explain the proposed partnership framework in the working group report. Inputs are very welcome from KAS members about the proposed framework.
Unlike a still body in a photograph, the concept of time applies to a moving body wearing clothes. Clothes change shape according to movement, and multidimensional formative observation elements are required to perceive this. Thus, the purpose of this research is to develop a system for observing body movements and clothing. This experimental study was designed based on embodiment research. The first stage of the study derived body movement and clothing observation items from theory. In the second stage, 11 fashion personnel participated in experimental research to verify the observation items and identify those that needed correction or supplementation. The results showed that body movement and clothing observation items can be classified as follows: large moving bodies, moving clothes, body and clothes movement, and body and clothes space. The observation system for body movement and clothes presented can be used to construct the formation of moving clothes.
This paper illustrates a prototyping framework of the documentation-standards retrieval system via the data mining approach for enhancing software development quality. We first present an approach for designing a retrieval algorithm based on data mining, with the three basic technologies of machine learning, statistics and database management, applied to this system to speed up the searching time and increase the fitness. This approach derives from the observation that data mining can discover unsuspected relationships among elements in large databases. This observation suggests that data mining can be used to elicit new knowledge about the design of a subject system and that it can be applied to large legacy systems for efficiency. Finally, software development quality will be improved at the same time when the project managers retrieving for the documentation standards.
The main goal of this paper is to develop a robust visual tracking algorithm with particle filtering. Visual Tracking with particle filter technique is not easy task due to cluttered environment, illumination changes. To deal with these problems, we develop an efficient observation model for target tracking with particle filter. We develop a robust phase correlation combined with motion information based observation model for particle filter framework. Phase correlation provides straight-forward estimation of rigid translational motion between two images, which is based on the well-known Fourier shift property. Phase correlation has the advantage that it is not affected by any intensity or contrast differences between two images. On the other hand, motion cue is also very well known technique and widely used due to its simplicity. Therefore, we apply the phase correlation integrated with motion information in particle filter framework for robust tracking. In experimental results, we show that tracking with multiple cues based model provides more reliable performance than single cue.
In this study, we analyzed and developed the monitoring system in order to confirm the effect of observations on forecast sensitivity on ensemble-based data assimilation. For this purpose, we developed the Ensemble Forecast Sensitivity to observation (EFSO) monitoring system based on Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) system coupled with Korean Integrated Model (KIM). We calculated 24 h error variance of each of observations and then classified as beneficial or detrimental effects. In details, the relative rankings were according to their magnitude and analyzed the forecast sensitivity by region for north, south hemisphere and tropics. We performed cycle experiment in order to confirm the EFSO result whether reliable or not. According to the evaluation of the EFSO monitoring, GPSRO was classified as detrimental observation during the specified period and reanalyzed by data-denial experiment. Data-denial experiment means that we detect detrimental observation using the EFSO and then repeat the analysis and forecast without using the detrimental observations. The accuracy of forecast in the denial of detrimental GPSRO observation is better than that in the default experiment using all of the GPSRO observation. It means that forecast skill score can be improved by not assimilating observation classified as detrimental one by the EFSO monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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