• 영재교육연구
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• 제25권6호
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• pp.905-926
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• 2015

본 연구에서는 온라인 영재교육 프로그램을 이수한 학생의 동기, 자기조절전략, 학습양식을 비교하여 성취도 상위, 중위, 하위 집단 간에 차이가 있는지 분석하고자 하였다. 이 연구에 참여한 학생은 2015년 3월~6월까지 온라인 영재교육 과정을 이수한 중학교 1학년~고등학교 2학년 788명이며, 이들은 학습관리시스템을 통해 온라인 설문에 자발적으로 참여하였다. 설문 문항은 동기(동기적 선호, 학습목표 지향성) 관련 20개 문항, 자기조절전략(인지조절 전략, 행동조절 전략) 관련 27문항, 학습양식 관련 6문항, 학습자 배경변인 7문항으로 총 60개였으며, 설문 데이터는 SPSS 19.0를 이용해 기술통계 및 다변량분산분석(MANOVA)의 방법으로 분석하였다. 본 연구에서 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생의 수학, 과학 과목에 대한 동기적 선호를 비교했을 때, 성취수준 상위, 중위, 하위집단 순서로 수학적, 과학적 내재적 동기가 높았다. 둘째, 상위, 중위, 하위 집단 간 인지조절 전략 하위 요인별 활용의 차이를 분석한 결과 정교화 전략에서 집단 간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 노력 및 시간조절 전략에서도 상위 집단과 하위 집단, 중위 집단과 하위 집단 간에 유의미한 차이가 나타났다. 즉, 상위 집단의 정교화 전략, 노력 및 시간조절 활용 수준이 가장 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 학습 양식 선호의 차이, 즉 협동학습과 경쟁학습 선호에 대한 집단 차이는 통계적으로 유의미하지 않았다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제22권1호
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• pp.49-64
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• 2019

이 연구는 우리나라 초등예비교사의 수학의 본질 및 수학 학습에 대한 수학적 신념 및 수학적 신념의 범주별 관련성을 알아보는 데 목적을 두었다. 이를 위해 4개 교육대학교 수학교육과에 재학 중인 1, 2, 3, 4학년 초등예비교사 399명(여학생 283명, 남학생 116명)의 수학적 신념에 대한 자료를 수집하였다. 설문조사에 사용된 문항은 2008년에 실시한 TEDS-M의 신념 관련 연구에 사용하였던 설문지를 국문으로 번역하여 사용하였으며 성별, 학년별, 교육대학교별로 나누어 분석하였다. 또한, 수학의 본질에 대한 신념 사이의 상관 관계를 분석 하였다. 먼저 일원분산분석을 통하여 신념이 각 그룹별로 통계적으로 유의미하게 다른지를 살펴보았으며, 그 후 Duncan의 사후 검증 및 Tukey의 HSD 사후 검증을 실시하여 분석하였다. 연구결과, 예비교사들의 수학의 본질에 대한 신념은 수학이 이미 만들어진 결과인 지식과 절차로 보는 것보다는 탐구의 과정이 수학적 본질에 더 가깝다고 생각하고 있는 것으로 드러났다. 수학학습에 대한 신념 측면에서 연구에 참여한 예비교사들은 '교사지시'에 대해서는 교수 행위로 바람직하지 않다고 보는 반면, 학생들의 주도적 학습에 대해서는 바람직한 것으로 보는 경향이 있었다. 초등 예비교사의 수학적 신념의 범주별 관련성에서 수학을 '탐구의 과정'으로 보는 신념과 수학의 학습이 '주도적 학습'이어야 한다는 신념이 통계적으로 유의미하게 관련되어 있고, 수학을 '규칙과 절차'로 보는 신념과 수학의 학습은 '교사 지시'여야 한다는 신념이 통계적으로 유의미하게 관련이 있는 것으로 나타났다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권1호
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• pp.42-51
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• 2022

본 연구는 간호대학생의 문제해결능력, 자기주도 학습능력, 비판적 사고성향 간의 관련성을 파악하고 문제해결능력에 대한 영향요인을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 G도와 C도에 소재하는 2개 대학 간호대학생 226명이었고 구조화된 설문지를 이용하여 조사하였다. 수집된 자료는 기술 통계, t-test, ANOVA, Pearson's 상관관계 분석 및 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 간호대학생의 문제해결능력의 영향요인을 확인하기 위해 다중회귀분석 결과, 비판적 사고성향(β= .490, p< .001)과 자기주도 학습능력(β= .355, p< .001)이 영향요인으로 나타났다. 회귀모형의 적합도에 대한 F 통계량은 183.523(p< .001)으로 유의하였고, 설명력은 61.9%인 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 문제해결능력 향상을 위해서는 비판적 사고성향과 자기주도 학습능력이 향상될 수 있도록 다양한 교수학습방법을 접목해야 할 것이다. 본 연구는 간호대학생의 문제해결능력을 향상시키기 위한 교육프로그램을 개발하는데 기초자료로 유용하게 활용될 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.397-404
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• 2022

본 연구는 대학생의 교수친교형 학습활동이 대학생활적응에 미치는 영향에 대해 살펴보고, 이러한 영향이 학습자 특성에 따라 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 이를 위해 2022학년 1학기 G지역 소재 대학의 학습 프로그램에 참여한 214명을 대상으로 하였다. 대학생의 교수친교형 학습활동이 대학생의 대학생활적응에 미치는 효과를 알아보기 위하여 SPSS 20.0을 활용하여 빈도분석, 대응표본 t검증, 일원배치 분산분석(one-way Anova)를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생의 교수친교형 학습활동이 대학생활적응 중 학업적 적응, 정서적 적응, 사회적 적응의 점수가 유의미하게 상승한 것으로 나타났다. 둘째, 단과대학에 따른 대학생활 적응의 차이는 나타나지 않았다. 셋째, 성별에 따른 차이를 분석한 결과, 여학생 집단의 대학에 대한 애착 수준이 남학생에 비해 높은 것으로 나타났다. 넷째, 학년에 따른 차이를 분석한 결과, 3학년 집단의 대학에 대한 애착 수준이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 대한 결론과 제언을 제시하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제66호
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• pp.73-86
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• 2008

Beamforming is one of the spatial filtering techniques which extract only desired signals from noisy environments using microphone arrays. Fixed beamforming is a simple concept and easy to implement. However, it does not show good performance in real noisy conditions. As an adaptive beamforming, Frost algorithm can be a good candidate. It uses the concept of the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm. The difference between the Frost and the LCMV algorithm is the error correction scheme which is very effective feature in the aspect of performance. In this paper, as quadrature mirror filtering (QMF)-based filterbank is utilized as the pre-processing of the Frost beamformning, the filter length and the learning rate of each band is optimized to improve the performance. The performance is measured by the signal-to-noise ratio (SNR) and the Bark's scale spectral distortion (BSD).

• 한국통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.482-494
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• 1992

In this paper, the neuro-fuzzy inferene system for the effective object recognition is studied. The proposed neuro-fuzzy inference system combines learning capability of neural network with inference process of fuzzy theory, and the system executes the fuzzy inference by neural network automatically. The proposed system consists of the antecedence neural network, the consequent neural network, and the fuzzy operational part, For dissolving the ambiguity of recognition due to input variance in the neuro-fuzzy inference system, the antecedence’s fuzzy proposition of the inference rules are automatically produced by error back propagation learining rule. Therefore, when the fuzzy inference is made, the shape of membership functions os adaptively modified according to the variation. The antecedence neural netwerk constructs a separated MNN(Model Classification Neural Network)and LNN(Line segment Classification Neural Networks)for dissolving the degradation of recognition rate. The antecedence neural network can overcome the limitation of boundary decisoion characteristics of nrural network due to the similarity of extracted features. The increased recognition rate is gained by the consequent neural network which is designed to learn inference rules for the effective system output.

• 교육시설
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• 제12권3호
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• pp.5-12
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• 2005

The purpose of this study is to understand and analyze characteristics of using pattern on the physical facilities and fundamental demands about improving factors associated with management of variation type. The teachers of four middle schools are participated through questionnaires with this survey. According to the results, supplemental factors of learning activities, convenient facilities for students, factors with space utilization, moving class and arrangement of similar subject blocks are influential in order on the awareness of teachers for correspondence of variation type. In the analysis of variance based on the sampling factors, significant differences were shown in the factors of attached group, gender, age and managemental experience of variation type. Especially, the factors with moving class and convenient facilities for students are analytically more differential than the other factors, therefore, these factors must be considered in detail.

• 수산해양교육연구
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• 제26권1호
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• pp.166-178
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• 2014

Purpose of this study was conducted to investigate the factors influencing smartphone addiction of high school students. The data were collected from 351 high school students in B city and analyzed with t-test, ANOVA and multiple regression by using SPSS 18.0 program. The smartphone addiction rate was 20.8%, which the high risk group rate was 8.5% and potential risk group rate was 12.3%. The significant factors of smartphone addiction were using time in weekend, accident in using smartphone, aggression, depression, attachment to peer and behavior control of learning attitude. And these factors explained 33.4% of the variance in smartphone addiction. In conclusion, the results from this study indicated a need to develop the intervention program to prevent smartphone addiction.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권1호
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• pp.31-36
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• 2010

Many clustering algorithms have been used in diverse fields. When we need to group given data set into clusters, many clustering algorithms based on similarity or distance measures are considered. Most clustering works have been based on hierarchical and non-hierarchical clustering algorithms. Generally, for the clustering works, researchers have used clustering algorithms case by case from these algorithms. Also they have to determine proper clustering methods subjectively by their prior knowledge. In this paper, to solve the subjective problem of clustering we make empirical comparisons of popular clustering algorithms which are hierarchical and non hierarchical techniques using Silhouette measure. We use silhouette information to evaluate the clustering results such as the number of clusters and cluster variance. We verify our comparison study by experimental results using data sets from UCI machine learning repository. Therefore we are able to use efficient and objective clustering algorithms.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1775-1784
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• 1999

본 논문은 학습하는 동안 은닉 노드의 출력에 대한 분산과 평균을 평가하는 새로운 cost function을 이용하여 불필요한 은닉 노드를 축소하는 방법을 제안한다. 제안한 cost function은 필요한 은닉 노드를 활성화시키고 불필요한 은닉 노드를 상수화 시켜 제거한다. 필기체 숫자인식을 통한 실험에서 제안한 방법은 높은 인식률과 단축된 학습 시간을 나타내며 은닉 노드의 수를 37.2%까지 축소할 수 있었다.