Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.1
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pp.34-41
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2023
In recent years, as the range of human activities has increased, the introduction of alien species has become frequent. Among them, raccoons have been designated as harmful animals since 2020. Raccoons are similar in size and shape to raccoon dogs, so they generally need to be distinguished in capturing them. To solve this problem, we use VGG19, ResNet152V2, InceptionV3, InceptionResNet and NASNet, which are CNN deep learning models specialized for image classification. The parameters to be used for learning are pre-trained with a large amount of data, ImageNet. In order to classify the raccoon and raccoon dog datasets as outward features of animals, the image was converted to grayscale and brightness was normalized. Augmentation methods were applied using left and right inversion, rotation, scaling, and shift to create sufficient data for transfer learning. The FCL consists of 1 layer for the non-augmented dataset while 4 layers for the augmented dataset. Comparing the accuracy of various augmented datasets, the performance increased as more augmentation methods were applied.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.30
no.4
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pp.487-497
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2010
The purpose of this study was to investigate how a teaching approach influences student's ability of classification at the brain level. Twenty four healthy and right-handed college students participated in this study, which investigated a brain plasticity associated with category-generation and -understanding in classification learning. The participants were divided into one of two groups, one each for category-generation and -understanding learning programs, which were composed of twelve topics taught over a twelve-week period. To measure the change in student competence and brain activations, a paper and pencil test and an fMRI scanning session were administered before and after the training programs. Unlike the understanding group, the generation group showed significant changes in classification ability quotients and learning-related brain activations (cerebral cortex and basal ganglia were increased and prefrontal cortex and parahippocampal gyrus were decreased). Nevertheless, the understanding group showed an increased activation in the cerebral cortex and parahippocampal gyrus and a decreased activation in the right prefrontal cortex and cerebellum. Therefore, it can be concluded that teaching styles could influence students' brain activation patterns and classification ability. The results might also be used to develop a brain-compatible science education curriculum.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.111-120
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1999
Although the concept of viewing knowledge as a critical resource has been widely accepted in prior studies, it is not fully understood how to acquire available knowledge in order to improve organizational effectiveness. However, it si sure that organizational knowledge management should pursuit the achievement of the business goal by delivering relevant and useful information to the right person at the right time. Group Support System (GSS) can play an important role to transfer scatter information into meaningful business knowledge for supporting strategic corporate decision-making. This study proposes a fuzzy GSS framework for acquiring workgroup knowledge from individual memory and aggregating workgroup knowledge to organizational knowledge. This study also proposes an architecture to support the fuzzy GSS framework. The architecture consists of user agents, information management agents, and a fuzzy model manager. To illustrate how the fuzzy GSS framework can be used to support the whole process of organization knowledge acquisition, an Internet-based GSS was developed and applied in a marketing decision process. It showed that the framework was effective for acquiring organizational knowledge.
The purpose of this study was to explore effects of 4MAT system program on the creativity, science achievement and science-related attitudesof elementary school students. 4MAT learning program is a model based on the whole brain learning including the learning styles and the cognitive specialization of left and right hemispheres. The study was conducted for 10 weeks during the 1998 second semester in H elementary school which is located in Incheon. 4MAT learning program was applied to the 5th and 6th grade students. One hundred 5th grade students and eighty three 6th grade students are selected for this study. The experimental group was taught in applying the 4MAT system, and the control group was taught by the traditional manner. The results of this study were as follows: There was a significant difference on creativity between the instruction by applying 4MAT system and the traditional instruction. In the 6th grade, there was a statistically significant difference on science achievement and science-related attitude. In the 5th grade, there was slightly increased, but statistically onsignificant. In conclusion, the instruction by applying 4MAT system was more effective in developing student's creativity than the traditional instruction in both grades.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.16
no.2
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pp.154-163
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1996
In Korea, previous survey in science education mainly dealt with Quantitative variables. Qualitative ethnographic observation can bring deeper understanding of the context of school lesson and it's feature. The purpose of this study was to develop qualitative understanding about the learning experiences provided in middle school and students' responses to them through observation and interview and to investigate it from a constructivist perspective. Six lessons of the 9th grade were observed and recorded on the video tape. The topics of the lessons were potential energy, kinetic energy and conservation of mechanical energy. We had also unstructured interview with the teacher and three groups of students. The teacher's deductive explanation starting from scientific definition and quantitative problem solving using formula were the main features of the classroom lectures. The video - watching lesson was taking the role of a break rather than being seen as a useful tool for science learning and teaching by both students and the teacher. The teacher's perception about the lab experiment was not supported by the responses from the students. The teacher and students preferred problem-book to textbook for their teaching and learning. From a constructivist's perspective, however the teacher seemed to have intention of introducing daily life context, he couldn't unfold it to main context of the lessons. Students were so accustomed to passive learning that they did not express directly their complaint about their learning and did not participate in planing and controling their learning. The teacher and the students believed the scientific knowledge came from an exact experiment. There was a cooperation to seek right answer rather than a social process of making sense of knowledge. In conclusion, the observed science lessons of a middle school showed typical cross section of teacher - centered, passive learning environment, which is far from constructivist perspective.
Deep learning applications are increasingly being leveraged for disease detection tasks in medical imaging modalities such as X-ray, Computed Tomography (CT), and Magnetic Resonance Imaging (MRI). Most data-centric deep learning challenges necessitate the use of supervised learning methodologies to attain high accuracy and to facilitate performance evaluation through comparison with the ground truth. Supervised learning mandates a substantial amount of image and label sets, however, procuring an adequate volume of medical imaging data for training is a formidable task. Various data augmentation strategies can mitigate the underfitting issue inherent in supervised learning-based models that are trained on limited medical image and label sets. This research investigates the enhancement of a deep learning-based rib fracture segmentation model and the efficacy of data augmentation techniques such as left-right flipping, rotation, and scaling. Augmented dataset with L/R flipping and rotations(30°, 60°) increased model performance, however, dataset with rotation(90°) and ⨯0.5 rescaling decreased model performance. This indicates the usage of appropriate data augmentation methods depending on datasets and tasks.
The purpose of this study is to verify the effect of forming groups according to the brain hemisphere preference on the cooperative problem solving learning achievement in the middle school technology. The subjects of this study were 95 second grade boy students of a middle school in Daejeon and the measurement instrument of the left and right hemisphere preference is the Brain preference Indicator(BPI) which had been developed by Torrance et al(1977) and was adjusted by Ko, Younghee(1991). The academic achievement was analyzed on cognitive, psychomotor and affective domains. Derived results from this research are stated below: First, making groups according that the brain preference is more similar was more effective than making groups according to the high familiarity and the similarity of performance in the academic achievement of psychomotor and affective domains. Second, making groups according that the brain preference is more similar was more effective than making groups according that the brain preference is more diffrent for the academic achievement of affective domains on the cooperative problem solving learning in technology. Third, the academic achievement score of the right hemisphere preference group is higher than the score of the population in three domains. Also, the academic achievement score of the right hemisphere preference group is higher than the score of the left hemisphere preference group.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.4
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pp.153-162
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2017
Advances in communication technologies and the decreasing cost of computers have made distributed computer systems an attractive alternative for satisfying the information needs of large organizations. This paper presents a distributed algorithm for performance improvement through load balancing and file migration in distributed systems. We employed a sender initiated strategy for task migration and used learning automata with several internal states for file migration. A task can be migrated according to the load information of a computer. A file is migrated to the destination processor when it is in the right boundary state. We also described an analytical model for load balancing with file migration to verify the proposed algorithm. Analytical and simulation results show that our algorithm is very well-suited for distributed system environments.
This study aimed to present a realistic policy direction to reduce human rights violations by analyzing the mechanisms of its factors affecting the experience of human rights violations for middle and high school student athletes. The method analyzed the response data of 13,205 student athletes through a structured questionnaire using logistic regression analysis. The independent variable consisted of sexual violence, sexual shame, physical violence, verbal violence, bullying, invasion of privacy and learning rights, and unfair leaders' actions related to exercise. As a result of the analysis, first, the team atmosphere, human rights consciousness in their sports and in the sports field were found to have a significant influence on physical and language violence, bullying, privacy and infringement of learning rights. Second, for the experience of sexual violence, the team atmosphere and the level of awareness of human rights violations in the sports community had a significant effect, but the permission of violence in the sports community and human rights consciousness in their sports did not appear as meaningful variables. Third, it was found that the unfair experience related to exercise had a significant effect on the team atmosphere, the overall level of violence in the sports community, and the its awareness of human rights violations in the sports community.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.21
no.3
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pp.516-528
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2001
In the educational study, the measure of EEG(brain waves) can be useful method to study the functioning state of brain during learning behaviour. This study investigated the changes of neuronal response according to four times repetition of audio-visual learning. EEG data at the prefrontal$(Fp_{1},Fp_{2})$ were obtained from twenty subjects at the 8th grade, and analysed quantitatively using FFT(fast Fourier transform) program. The results were as follows: 1) In the first audio-visual learning, the activities of $\beta_{2}(20-30Hz)$ and $\beta_{1}(14-19Hz)$ waves increased highly, but the activities of $\theta(4-7Hz)$ and $\alpha$ (8-13Hz) waves decreased compared with the base lines. 2). According to the repetitive audio-visual learning, the activities of $\beta_{2}$ and $\beta_{1}$ waves decreased gradually after the 1st repetitive learning. And, the activity of $\beta_{2}$ wave had the higher change than that of $\beta_{1}$ wave. 3). The activity of $\alpha$ wave decreased smoothly according to the repetitive audio-visual learning, and the activity of $\theta$ wave decreased radically after twice repetitive learning. 4). $\beta$ and $\theta$ waves together showed high activities in the 2nd audio-visual learning(once repetition), and the learning achievement increased highly after the 2nd learning. 5). The right prefrontal$(Fp_{2})$ showed higher activation than the left$(Fp_{1})$ in the first audio-visual learning. However, there were not significant differences between the right and the left prefrontal EEG activities in the repetitive audio-visual learning. Based on these findings, we can conclude that the habituation of neuronal response shows up in the repetitive audio-visual learning and brain hemisphericity can be changed by learning experiences. In addition, it is suggested once repetition of audio-visual learning be effective on the improvement of the learning achievement and on the activation of the brain function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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