The purpose of this study was to examine the elementary pre-service teachers' interest in biological topics and activities. The instrument to survey the interest of them consists of 8 domains containing 27 topic items and 7 domains containing 12 activity items(three-point from 0 to 2 Likert scale). Data were collected from 108 pre-service teachers. The interest level in the topics was high, but the interest level in the activities was average. There was not different between interest levels of females and males in both topic and activity components (p > .05). Among the topics, the 'genetics' domain correlated strongly with the domains of 'nutrition and digestion', 'circulation', 'respiration' and 'nervous system', and the 'respiration' domain correlated with the 'circulation' domain(r >.450, p<.01). The correlation between the domains of 'out-of class experience activity' and 'visual information activity', and 'experimental performance following procedure' and 'discussing and debating'(r >.450, p<.01). This results suggested that the educational contents including learning materials and experiential activities be developed to activate the interest of elementary pre-service teachers in biology.
이 연구에서는 끓는점 학습에서 인지 갈등, 상태 흥미, 개념 변화 사이의 관계를 조사했다. 또한, 이들 관계에서 성에 따른 차이도 조사했다. 중학교 1학년 학생 370명이 본 연구에 참여했다. 먼저, 학습된 오개념을 지닌 학생을 선별하기 위해 선개념 검사를 실시했다. 변칙 사례를 제시한 후, 변칙 사례에 대한 반응 검사와 상태 흥미 검사를 실시했다. CAI 프로그램으로 수업 처치를 한 후, 직후 개념 검사를 실시했다. 4주 후에 동일한 검사지로 개념 파지 검사를 실시했다. 인지 갈등과 상태 흥미 검사 점수는 모두 직후 개념 검사 및 개념 파지 검사 점수와 유의미한 상관이 있었다. 중다 회귀 분석 결과, 상태 흥미가 인지 갈등 보다 개념 변화 및 개념 파지 정도를 예측하는데 있어 더 중요한 것으로 나타났다. 남학생의 경우에는 상태 흥미만이 개념 변화 및 개념 파지에 대해 유의미한 예측 변인으로 나타났으나, 여학생의 경우에는 인지 갈등만이 유의미한 예측 변인으로 나타났다.
We consider the problem of optimal bandwidth choice for nonparametric classification, based on kernel density estimators, where the problem of interest is distinguishing between two univariate distributions. When the densities intersect at a single point, optimal bandwidth choice depends on curvatures of the densities at that point. The problem of empirical bandwidth selection and classifying data in the tails of a distribution are also addressed.
In this study an advanced domain decomposition method is suggested in order to construct surface models from very large amount of points. In this method the spatial domain of interest that is occupied by the input set of points is divided in repetitive manner. First, the space is divided into smaller domains where the problem can be solved independently. Then each subdomain is again divided into much smaller domains where the problem can be solved locally. These local solutions of subdivided domains are blended together to obtain a solution of each subdomain using partition of unity function. Then the solutions of subdomains are merged together in order to construct whole surface model. The suggested methods are conceptually very simple and easy to implement. Since RDDM(Repetitive Domain Decomposition Method) is effective in the computation time and memory consumption, the present study is capable of providing a fast and accurate reconstructions of complex shapes from large amount of point data containing millions of points. The effectiveness and validity of the suggested methods are demonstrated by performing numerical experiments for the various types of point data.
Objectives: To identify work stress and affecting factors of the emergency medical technicians(EMT) and to provide basic data for work circumstance improvement and emergency medical service and duty efficiency elevation. Methods: The data were collected by questionnaire from 635 emergency medical technicians throughout the whole country from August 5 to September 20 2013 and analyzed by using the SPSS(version 18.0) program. Factors affecting stress were analyzed by Multiple Linear Regression Analysis(${\alpha}=0.05$). Results: Mean level of job stress was markedly high in the spot situation(3.43 point), user awareness(3.31 point), burden related to work(3.21 point), role and conflict as a professional job(3.10 point), unsuitable treatment(2.95 point) but was lowest in specialty demand of knowledge and skill(2.76 point). Conclusions: To diminish work stress, understanding and cooperation of the residents and reduction of burden related to work must be improved. Above all, positive interest of 119 and related organ and duty environment improvement will and effort and continuous measure establishment and support and cooperation of the government are needed.
The most of navigation services these days, are designed in order to just provide a shortest path from current position to destination for a user. Several navigation services provides not only the path but some fragmentary information about its point, but, the data tends to be highly restricted because it's quality and quantity totally depends on service provider's providing policy. In this paper, we describe the folksonomy POI(Point of interest) recommender system using mashup in order to provide the information that is more useful to the user. The POI recommender system mashes-up the user's folksonomy data that stacked by user with using external folksonomy service(like Flickr) with others' in order to provide more useful information for the user. POI recommender system recommends others' tag data that is evaluated with the user folksonomy similarity. Using folksonomy mahup makes the services can provide more information that is applied the users' karma. By this, we show how to deal with the data's restrictions of quality and quantity.
최근 위치기반서비스의 확장을 위해 GPS 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목받고 있다. 기존 연구의 경우 GPS 궤적과 POI의 면적정보(polygon)가 겹치는 경우를 찾아내어 시맨틱 궤적을 생성하였다. 하지만 구글 지도, 네이버 지도, OpenStreetMap 등과 같은 공개된 지리 정보 시스템에서는 POI의 면적정보를 제공하지 않기 때문에 기존 방법으로는 시맨틱궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 GPS 위치정보와 POI의 좌표값(points)만을 이용하여 시맨틱 궤적을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.
이 연구의 목적은 고등학생들을 대상으로 흙에 대한 흥미도와 이해도 및 그 특징을 알아보기 위한 것이다. 연구대상은 대구지역 고등학생(교) 남학생 72명과 여학생 82명이었다. 설문지는 학생들의 흥미도 8문항과 이해도 10문항이 개발 되었다. 흙 개념에 대한 학생들의 흥미도는 남학생의 경우 5점 중 3.2점(64.9%)이고 여학생의 경우 5점 중 3.2점(64.6%)을 보이고 있다. 한편 학생들의 이해도는 평균 47.4%이며, 남학생과 여학생의 이해도는 각각 48.2%와 46.6%로 남학생이 여학생보다 이해도가 조금 높게 나타났다. 그리고 학생들은 흙 개념을 가시적 측면에서 이해하고 있으며 지질학적 관점이라기보다 생물학적 관점으로 접근하고 있다. 학생들은 흙에 대한 개념을 지질학적 관점에서 광물 및 암석 개념과 관련지어 생각하지 못했다. 흙 개념에 대한 흥미도와 이해도의 상관계수는 r=.170(p<.05)로서 매우 약하게 나타났다.
본 논문은 시청안전성을 위한 콘텐츠 제작 가이드라인을 최종 목표로 하여, 콘텐츠의 내용이나 정황과 함께 시청자의 불편감을 유발하는 변위(disparity)의 다양한 요인들을 찾아내는 것을 목적으로 한다. 그 방법으로 네 가지의 스테레오스코픽 콘텐츠를 피험자들이 시청하게 하고 시청자로 하여금 불편감을 느끼는 기간 동안 키를 누르게 하여 실험적인 데이터를 획득한다. 콘텐츠에 대해서는 초점과 그 주위(관심영역, region of interest), 그리고 화면전체에 대하여 변위의 크기와 변화 정도에 대한 데이터를 도출한다. 각 콘텐츠에 대하여 준비한 두 종류의 데이터를 갖고 실제로 콘텐츠를 시청하면서 피험자들이 불편감을 느낀 부분을 분석하여 그 요인들을 찾는다. 모든 콘텐츠에 대한 요인들을 종합적으로 분석하여 요인별 강도를 도출한다. 분석결과는 강도가 큰 요인별부터 실제 콘텐츠의 내용과 더불어 설명한다. 그 결과는 이미 짐작할 수 있는 요인들뿐만 아니라 알려져 있지 않은 요인들까지 실증적으로 보인다.
장소추천시스템은 시간과 장소가 주어졌을 때, 사용자에게 가장 흥미로운 장소를 추천해주는 시스템을 말한다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT), 장소기반 소셜네트워크(LBSN)의 발달에 힘입어 사용자들의 방대한 양의 장소 방문 데이터를 축적하게 되었고, 이를 통해 특정한 시점에 사용자들이 원하는 장소를 적절히 추천해줄 수 있는 장소추천시스템의 중요성이 부각되었다. 장소추천시스템은 사용자의 방문(Check-in) 횟수라는 암시적 피드백(Implicit feedback) 데이터에서 사용자의 시퀀스 선호(Sequential preference)를 이끌어내어 높은 성능을 내기 위한 연구들이 제안되었다. 하지만 시퀀스 선호 정보를 활용하여 모델을 구성하는 경우, 데이터의 밀도가 더욱 희박해지고 이에 따라 적은 수의 데이터에 기반하여 구축되는 모델의 성능이 왜곡될 가능성이 존재한다. 본 연구에서는 신뢰도(Confidence)에 기반하여 방문 주기를 보정하는 방법론을 제안한다. 사용자의 시퀀스 선호 정보로부터 도출된 장소 간 방문 시간전이간격(temporal transition interval)을 활용하여 추천시스템을 구성할 때, 해당 방법론을 통하여 데이터의 왜곡을 보정함으로써 추천시스템의 성능을 향상하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위하여, Foursquare와 Gowalla의 데이터셋을 이용한 비교실험을 통해 제안하는 방법론의 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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