In school mathematics, polygon and polyhedron are defined by vague terms such as "surrounded" or "formed" Moreover, the inclusion of boundary and interior in the definition of polygon and polyhedron is varied according to the context. Polygon and polyhedron are considered as "context-dependent concept" in school mathematics. Elementary school mathematics introduces a surface only in the context of solid, yet secondary school mathematics explains a surface as the trace of the line movement. From the perspective of fallabilism, it is possible and desirable to lead students to revise and improve their conceptions on polygon, polyhedron, and surface. It is more appropriate to name a face, an edge, and a vertex rather than to express a face of polyhedron, an edge of polyhedron, and a vertex of polyhedron in textbooks. The term "surface as a polygon" in secondary mathematics textbooks shows a conflict between intuitive approach in elementary school and logical approach in secondary school.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.2
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pp.185-190
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2006
Most systems in ubiquitous computing analyze context information of users which have similar propensity with demographics methods and collaborative filtering to provide personalized recommendation services. The systems have mostly used static context information such as sex, age, job, and purchase history. However the systems have limitation to analyze users' propensity accurately and to provide personalized recommendation services in real-time, because they have difficulty in considering users situation as moving path. In this paper we use users' moving path of dynamic context to consider users situation. For the prediction accuracy we complete with a path completion algorithm to moving path which is inputted to RSOM. We train the moving path to be completed by RSOM, analyze users' moving pattern and predict a future moving path. Then we recommend the nearest product on the prediction path with users' high preference in real-time. As the experimental result, MAE is lower than 0.5 averagely and we confirmed our method can predict users moving path correctly.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.142-151
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2023
Sentiment analysis is a method used to comprehend feelings, opinions, and attitudes in text, and it is essential for evaluating consumer feedback and social media posts. However, creating sentiment dictionaries, which are necessary for this analysis, is complex and time-consuming because people express their emotions differently depending on the context and domain. In this study, we propose a new method for simplifying this procedure. We utilize syntax analysis of the Korean language to identify and extract sentiment words based on the Reason-Sentiment Pattern, which distinguishes between words expressing feelings and words explaining why those feelings are expressed, making it applicable in various contexts and domains. We also define sentiment words as those with clear polarity, even when used independently and exclude words whose polarity varies with context and domain. This approach enables the extraction of explicit sentiment expressions, enhancing the accuracy of sentiment analysis at the attribute level. Our methodology, validated using Korean cosmetics review datasets from Korean online shopping malls, demonstrates how a sentiment dictionary focused solely on clear polarity words can provide valuable insights for product planners. Understanding the polarity and reasons behind specific attributes enables improvement of product weaknesses and emphasis on strengths. This approach not only reduces dependency on extensive sentiment dictionaries but also offers high accuracy and applicability across various domains.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.14
no.2
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pp.214-224
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1994
The Ministry of Education established the plan to adopt a new college enterance examination system, so called Scholastic Ability Test for college, from 1994. The National Board of Educational Evaluation had carried out 7 experimental trials for the new examination system. Eventhough, the governmental officials advertised the purpose and characteristics of the new examination system, many students and parents did not understand the essential point very well. In this study the researcher tried to analyze the 7 trial examination items and the first Scholastic Ability Test for college carried out 1993. In this study, the researcher tried to find out all the items appeared in the 7 trials. In the analysis, all the individual items from the 1st trial to the 7th trial were used. The research results showed that the items were evenly distributed in all the four areas(Physics, Chemistry, Biology and Earth Science) of science content; however, they were heavily concentrated on data or information analysis categoris in the inquiry domain. In the domain of context, laboratory context was the major item context. The scores were also analyzed. The results showed that no significant difference between male and female students. However, science track students showed higher achievement scores than the non-science track student. The examination result showed high correlation with the tests routinely have carried out in schools. The over all analysis showed the new examination system showed very different characteristics to the conventional tests. Therefore, for the student to get successful result in the Scholastic Ability Test, they should change the way of study. They should try to understand scientific concepts rather than to memorize them. They should invest their time to carry out real experiments rather than to focus on the princples and laws of science. One of the most important thing would be for the student to apply what they learned to real life situations.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.1
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pp.25-32
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2020
In the context-aware system, rule-based AI technology has been used in the abstraction process for getting context information. However, the rules are complicated by the diversification of user requirements for the service and also data usage is increased. Therefore, there are some technical limitations to maintain rule-based models and to process unstructured data. To overcome these limitations, many studies have applied machine learning techniques to Context-aware systems. In order to utilize this machine learning-based model in the context-aware system, a management process of periodically injecting training data is required. In the previous study on the machine learning based context awareness system, a series of management processes such as the generation and provision of learning data for operating several machine learning models were considered, but the method was limited to the applied system. In this paper, we propose a training data generating method of a machine learning model to extend the machine learning based context-aware system. The proposed method define the training data generating model that can reflect the requirements of the machine learning models and generate the training data for each machine learning model. In the experiment, the training data generating model is defined based on the training data generating schema of the cardiac status analysis model for older in health status notification service, and the training data is generated by applying the model defined in the real environment of the software. In addition, it shows the process of comparing the accuracy by learning the training data generated in the machine learning model, and applied to verify the validity of the generated learning data.
This study is aimed at proposing a new approach to designing UDSS (Ubiquitous Decision Support System) which allows context-awareness and connectivity. In the previous studies, the need to design UDSS and analyze its performance empirically was raised. However, due to the complexity of empirical approaches, there is no study attempting to tackle this research issue so far. To fill this research void, this study proposes a Mobile Delivery System (MDS) as a form of UDSS, empirically analyzing how users perceive its context-awareness and connectivity functions. Especially, to add more rigor to the proposed approach to know how much it works well in the decision-making contexts, we considered three decision making phases (intelligence, design, choice) in the research model. With the valid questionnaires collected from 340 users of the MDS, we induced statistically proven results showing that both context-awareness and connectivity of the proposed UDSS (or MDS) influence the decision making steps positively and then contribute to improving the decision making quality.
The purpose of this study is to analyze the concept of the real number e and to investigate the understanding of pre-service teachers about the real number e. 28 pre-service teachers were asked to take a test based on the various ideas of the real number e and 8 pre-service teachers were interviewed. The results of this study are as follows. First, a large number of pre-service teachers couldn't recognize relation between the formal definition and the representations of the real number e. Secondly, pre-service teachers judged appropriately for the irrationality and the construction impossibility of the real number e, but they couldn't provide reasonable evidence. Lastly, pre-service teachers understood the continuous compounding context and exponential function context of the real number e, but they had a difficulty in understanding the geometric context and natural logarithm context of the real number e.
When creating annotation information in a free~form environment, ambiguity arises during the analysis stage between geometric information and the annotations. This needs to be resolved so that the accurate creation of annotation information in a free-form annotation environment is possible. This paper identifies and analyzes the ambiguities, specifying methods that are tailored to each of the various contexts that can cause conflicts with free-form marking in a XML-based annotation environment. The proposed general method is based on context which includes various textual and structure information between free-form marking and the annotations themselves. The context information used is expressed in XML based DTD, within the paper. The results are printed and shared through a system specifically implemented for this study. The results from the implementation of the Proposed method show that the annotated areas included in the free-form marking information are more accurate, achieving more accurate exchange results amongst multiple users in a heterogeneous document environment.
The user-centered design paradigm shift and the emergence of user-experience design have also increased the importance of user experience with products and services in specific spaces. In addition, with the advent of IoT services, new changes in the future work environment are expected. This study aims to propose a new user experience design considering the context of future work space. First of all, we examined the concept and nature of IoT, and defined various factors that affect the future work environment and grasped the relation of each element. Next, user research in the current work environment was conducted to identify the context that affects the behavior of users in various types of work environments, and to insight the possibility of a new user experience in the future work environment. Based on the above analysis and insights, various context models for a new future work environment were constructed, and UX models and UX scenarios and alternatives were presented. This study will contribute to the diversity of UX design research by expanding the viewpoint of UX design from device to space and context, and it will contribute to the collaborative research with space design and service design, also interdisciplinary research with IoT service related field.
Personal mobile devices such as mobile phone, PMP and MP3 player have advanced incredibly. Such advance in mobile technology ignites the research related to the life-log to understand the daily life of an user. Since life-log collected by mobile sensors can aid memory of the user, many researches have been conducted. This paper suggests a methodology for user-context recognition and visualization based on the outdoor location by GPS as well as indoor location by wireless-lan. When the GPS sensor does not work well in an indoor location, wireless-lan plays a major role in recognizing the location of an user so that the recognition of user-context become more accurate. In this paper, we have also developed the method for visualization of the life-log based on map and blog interfaces. In the experiments, subjects have collected real data with mobile devices and we have evaluated the performance of the proposed visualization and context recognition method based on the data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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