The purpose of this study is to investigate the characteristics of problem solving strategies that gifted students use in science inquiry problem. The subjects of the study are the notes and presentation materials that the 15 team of elementary and junior high school students have solved the problem. They are a team consisting of 27 elementary gifted and 29 middle gifted children who voluntarily selected topics related to dimple among the various inquiry themes. The analysis data are the observations of the subjects' inquiry process, the notes recorded in the inquiry process, and the results of the presentations. In this process, the knowledge related to dimple is classified into the declarative knowledge level and the process knowledge level, and the strategies used by the gifted students are divided into general strategy and supplementary strategy. The results of this study are as follows. First, as a result of categorizing gifted students into knowledge level, six types of AA, AB, BA, BB, BC, and CB were found among the 9 types of knowledge level. Therefore, gifted students did not have a high declarative knowledge level (AC type) or very low level of procedural knowledge level (CA type). Second, the general strategy that gifted students used to solve the dimple problem was using deductive reasoning, inductive reasoning, finding the rule, solving the problem in reverse, building similar problems, and guessing & reviewing strategies. The supplementary strategies used to solve the dimple problem was finding clues, recording important information, using tables and graphs, making tools, using pictures, and thinking experiment strategies. Third, the higher the knowledge level of gifted students, the more common type of strategies they use. In the case of supplementary strategy, it was not related to each type according to knowledge level. Knowledge-based learning related to problem situations can be helpful in understanding, interpreting, and representing problems. In a new problem situation, more problem solving strategies can be used to solve problems in various ways.
쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R2)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.
프로그래밍 교육은 일반적으로 문제분석 과정, 알고리즘과 프로그래밍을 통한 자동화, 일반화 과정을 포함하고 있어 학습자의 컴퓨팅사고 향상에 좋은 소프트웨어 교육방법이다. 그러나 초보자의 경우 명령어 사용법에 대한 이해, 알고리즘 작성과 프로그래밍 구현단계에서 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 예비교사들의 프로그래밍 교육을 위해 게임 프로그래밍 교육모델과 교육과정을 개발하였다. 4E 모델은 공감단계, 탐색단계, 강화단계 및 평가단계로 구성되었다. 또한 각 단계별로 게임 핵심 요소와 핵심 명령어 블록들을 학습할 수 있도록 구성하였다. 예비교사가 프로그래밍 명령어 활용에 대한 이해를 돕기 위해 예제 학습, 자기 게임 생성 및 팀 기반 프로젝트 형태로 구성된 3단계 교수학습 방법을 제시하였다. 15주간 교육과정으로 적용하고 검증한 결과 설계한 모델, 예비교사들의 블록 프로그래밍 역량 인식 등에서 유의미한 결과를 보였으며 제출한 결과물에 대한 컴퓨팅사고 수준도 높은 결과를 보였다.
본 연구는 일반적인 성능의 PC와 모바일 디바이스를 사용하여 다양한 동영상 데이터, 문서 데이터, 각종 카메라 디바이스로부터 입력되는 비디오 스트리밍 데이터와 오디오 스트리밍 데이터를 실시간에 가까운 빠른 시간 안에 효율적으로 편집하고 방송하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 두 개의 알고리즘을 개발하였는 데, 입력되는 여러 가지 형태의 여러 개의 동영상을 실시간에 합성하기 위하여 대략적 최적화 방법과 메모리 큐를 이용한 순차적 합성 방법이다. 본 연구에서 개발한 시스템은 강사가 동영상 강의 콘텐츠를 제작할 때 모바일 기기 또는 PC를 사용할 수 있으므로 보다 비용 측면에서 효율적이며 유용하다. 본 연구에서 개발한 시스템은 교육 분야뿐 만 아니라 동영상 합성 및 편집이 필요한 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으므로 응용 분야가 넓을 것으로 판단된다.
Contemporary University students are considered the Z generation who were born after 1995. They are more tech savvy than millennials. To target the generation, traditional class management platforms have evolved to smart LMS that is more customized and accessible for smart devices. Global level information search and collaboration can also be implemented using such smart LMS. However, switching from one LMS to another LMS requires great effort from teachers and support from staffs. This study measured the learners' perception of the system when they were exposed to a new smart-LMS. Blackboard Learn Ultra was used for 15 weeks and at the end of the semester, a questionnaire was administered to the students of these classes. Results indicated that experience with previous LMS discouraged students from adopting Blackboard Learn. Result of TAM modeling indicated that perceived usefulness, compared to perceived ease of use and attitude, was an effective aspect to bring positive acceptance of the system. A qualitative approach and network analysis were also conducted based on students' responses. Both positive and negative responses were detected. Inconvenience due to mechanical aspects was mentioned. Dissatisfaction compared to previous local LMS use was also mentioned. Mobile application and communication effectiveness were positive aspects. Revised course development and promoting how useful the system may help enhance the acceptance of the new system.
최근 4차 산업혁명에 따라 공장, 물류창고, 서비스영역에서 유연한 물류이송을 위한 자율 이동형 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있다. 대규모 공장에서는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 수행하기 위하여 많은 수작업이 필요하기 때문에 개선된 모바일 로봇 자율 주행에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고정 및 이동 장애물을 피해 최적의 경로로 주행하는 Mapless Navigation에 대한 알고리즘을 제안하고자 한다. Mapless Navigation을 위하여 Deep Q Network(DQN)을 통해 고정 및 이동 장애물을 회피하도록 학습하였고 두 종류의 장애물 회피에 대하여 각각 정확도 90%, 93%를 얻었다. 또한 DQN은 많은 학습 시간을 필요로 하는데 이를 단축하기 위한 목표의 크기 변화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 단축된 학습시간과 장애물 회피 성능을 확인하였다.
최근 많은 대학 수업이 교수자 중심의 수업에서 학습자 중심의 수업으로 변해가고 있고, 특히 4차 산업혁명시대에 적합한 인재를 양성하기 위해 대학은 대학 교육의 방향성을 새로 정립시키고자 노력하고 있다. 이를 위해 대학에서는 학생들에게 필요한 다양한 역량을 제시하고 각 역량별 효율적인 교육 방안에 대한 연구에 집중하고 있다. 그 가운데 창의력은 대학에서 학생들이 지녀야 할 무엇보다 중요한 역량으로 꼽힌다. 탁상적인 수업에서 벗어나 다양한 전공자들이 모여서 창의적인 팀 활동을 진행하면서 결과 도출을 하는 창의적 문제해결 기반 교과목을 개발하는 것은시대적 요구에 적합한 인재를 양성할 수 있는 유의미한 교과라고 판단된다. 따라서 본 연구는 창의적 문제해결 기반교과목을 개발하고 수업 진행 결과를 분석하는데 있다. 본 창의력 문제해결 기반 수업은 단계별 아이디어 개발을 위한 Action Learnin 수업으로 진행되는데, 창의력 아이디어 개발을 위한 이론강의를 시작으로 하여 이후에 Action Learnin 5단계로 구성된다. 본 수업에 활용된 액션 러닝의 과제는 형성된 그룹의 친밀도를 높이고, 그룹의 집단표현력을 높이기 위해 세라믹으로 표현하기와 공익광고 포스터 만들기, 개인의 아이디어를 병합하여 하나로 압축하는 능력을 기르기 위한 생활 속의 아이디어, 학교에 대한 관심도를 높이거나 지역사회를 이해하기 위한 학교 주변의 환경개선 프로그램, 마지막으로 다양한 주제로 UCC 만들기 등으로 구성되었다. 수업 전반에 실시되는 이론강의에서는 창의적인 문제해결을 위한 과학적 사고 (Scientific Thinking)에 대해 수업을 진행하였고, 이후에 순차적으로 설정된 그룹형 action learning 수업을 실시하였다. 본 Action Learnin 과정은, 개인 및 그룹형 Action Learnin을 시작으로 사회 연계형 Action Learnin으로 넓혀지면서 단계별로 점차 난이도를 높혀가며 심화학습이 되도록 유도하였다. 또한, 본 수업을 진행하면서 다각적인 창의력 수업을 최적화하였고, 창의적 문제해결 형 대학 강의의 다양한 활용예시를 소개함으로써 향후 본 교과목 학습활동을 활성화하는 데 도움을 주었다.
암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제11권10호
/
pp.5132-5148
/
2017
Cyber attacks are evolving commensurate with recent developments in information security technology. Intrusion detection systems collect various types of data from computers and networks to detect security threats and analyze the attack information. The large amount of data examined make the large number of computations and low detection rates problematic. Feature selection is expected to improve the classification performance and provide faster and more cost-effective results. Despite the various feature selection studies conducted for intrusion detection systems, it is difficult to automate feature selection because it is based on the knowledge of security experts. This paper proposes a feature selection technique to overcome the performance problems of intrusion detection systems. Focusing on feature selection, the first phase of the proposed system aims at constructing a feature subset using a sequential forward floating search (SFFS) to downsize the dimension of the variables. The second phase constructs a classification model with the selected feature subset using a random forest classifier (RFC) and evaluates the classification accuracy. Experiments were conducted with the NSL-KDD dataset using SFFS-RF, and the results indicated that feature selection techniques are a necessary preprocessing step to improve the overall system performance in systems that handle large datasets. They also verified that SFFS-RF could be used for data classification. In conclusion, SFFS-RF could be the key to improving the classification model performance in machine learning.
정보이용능력은 대개 다양한 목적을 위해 정보를 효과적으로 찾고 관리하고, 이용하는 능력으로 이해되고 있다. 대부분 사람들은 일생동안 다양한 직업을 가질 수 있으므로 정보이용능력을 학습해야 한다. 정보이용능력을 가진 자는 정보가 필요할 때를 인지하고 그 정보를 효율적으로 찾고 평가하고 이용할 수 있고 궁극적으로 학습하는 방법을 가지고 있어야 한다. 교육의 기본적인 목적은 학생들이 학습하는 방법을 배우는 것이므로 정보이용능력은 모든 학생에게 점차 중요하게 되고 있다. 본고는 정보이용능력의 정의와 표준 및 모델을 제시하고 이에 근거하여, 초등학교 저학년을 위한 정보이용능력에 관한 학습방법과 교육과정을 제시하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.