http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
개방형 문제해결학습이 초등학생들의 수학적 창의성 및 수학적 태도에 미치는 영향
서영민 ( Seo¸ Youngmin ),박만구 ( Park¸ Mangoo ) 한국수학교육학회 2021 수학교육논문집 Vol.35 No.3
본 연구는 초등학생을 대상으로 개방형 문제해결학습을 진행하였을 때 학생들의 수학적 창의성과 수학적 태도에 대해 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 서울 시내 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 9차시의 개방형 문제해결학습을 진행한 뒤 I-STATistics를 활용하여 사전 사후 t-검정하여 결과를 분석하였다. 연구 결과, 개방형 문제해결학습은 수학적 창의성 신장에 효과가 있었고, 특히 창의성의 하위 요소인 유창성에는 유의미한 결과가 없었지만, 융통성, 독창성 신장에 효과가 있었다. 또한, 개방형 문제해결학습은 수학적 태도 향상에 도움이 되며 특히 하위 요인 중 수학적 태도, 인정욕구, 동기 향상에 효과가 있었다. 그리고 개방형 문제해결학습에서 학생들은 다양한 반응을 공유하고 생각을 확장할 수 있었다. 연구 결과를 토대로 학교 현장에서 개방형 수학 문제해결을 활용을 위한 양질의 자료 개발 및 교사 연수를 지속할 필요가 있음을 제안하였다. The purpose of this study was to find out how problem solving learning with open-ended mathematics problems for elementary school students affects their mathematical creativity and mathematical attitudes. To this end, 9 problem solving lessons with open-ended mathematics problems were conducted for 6th grade elementary school students in Seoul, The results were analyzed by using I-STATistics program to pre-and post- t-test. As a result of the study, problem solving learning with open-ended problems was effective in increasing mathematical creativity, especially in increasing flexibility and originality, which are sub-elements of creativity. In addition, problem solving learning with open-ended problems has helped improve mathematical attitudes and has been particularly effective in improving recognition needs and motivation among subfactors. In problem solving learning with open-ended problems, students were able to share various responses and expand their thoughts. Based on the results of the study, the researchers proposed that it is necessary to continue the development of quality materials and teacher training to utilize mathematical problem solving with open-ended problems at school sites.
서영민,최은혁,여운기,Seo, Youngmin,Choi, Eunhyuk,Yeo, Woonki 한국농공학회 2017 한국농공학회논문집 Vol.59 No.3
This study investigates the efficiencies of machine learning models, including artificial neural network (ANN), generalized regression neural network (GRNN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and random forest (RF), for reservoir water level forecasting in the Chungju Dam, South Korea. The models' efficiencies are assessed based on model efficiency indices and graphical comparison. The forecasting results of the models are dependent on lead times and the combination of input variables. For lead time t = 1 day, ANFIS1 and ANN6 models yield superior forecasting results to RF6 and GRNN6 models. For lead time t = 5 days, ANN1 and RF6 models produce better forecasting results than ANFIS1 and GRNN3 models. For lead time t = 10 days, ANN3 and RF1 models perform better than ANFIS3 and GRNN3 models. It is found that ANN model yields the best performance for all lead times, in terms of model efficiency and graphical comparison. These results indicate that the optimal combination of input variables and forecasting models depending on lead times should be applied in reservoir water level forecasting, instead of the single combination of input variables and forecasting models for all lead times.
서영민 ( Youngmin Seo ) 한국환경과학회 2015 한국환경과학회지 Vol.24 No.8
A reliable streamflow forecasting is essential for flood disaster prevention, reservoir operation, water supply and water resources management. This study proposes a hybrid model for river stage forecasting and investigates its accuracy. The proposed model is the wavelet packet-based artificial neural network(WPANN). Wavelet packet transform(WPT) module in WPANN model is employed to decompose an input time series into approximation and detail components. The decomposed time series are then used as inputs of artificial neural network(ANN) module in WPANN model. Based on model performance indexes, WPANN models are found to produce better efficiency than ANN model. WPANN-sym10 model yields the best performance among all other models. It is found that WPT improves the accuracy of ANN model. The results obtained from this study indicate that the conjunction of WPT and ANN can improve the efficiency of ANN model and can be a potential tool for forecasting river stage more accurately.
확률강우분포의 매개변수 및 불확실성 추정을 위한 베이지안 기법의 비교
서영민 ( Youngmin Seo ),박재호 ( Jaeho Park ),최윤영 ( Yunyoung Choi ) 한국환경과학회 2019 한국환경과학회지 Vol.28 No.1
This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.
서영민(YoungMin Seo),이영준(YoungJun Lee) 한국컴퓨터정보학회 2012 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
본 논문에서는 초등학교 정규교육과정에서 다루고 있는 로봇교육으로서 2011년 고시 초등학교 교육과정의 실과 교육과정 5-6학년의 (생활과 전기, 전자) 단원에서의 로봇교육과 교사 로봇 연구대회에서 발표한 로봇교육 지도안의 몇 가지 사례들을 살펴보고, 초등학교 교육과정에서 로봇교육이 어떠한 가치를 지니고, 어떠한 방향으로 이루어져야 하는지에 대한 프레임을 제공하는 것을 목적으로 한다. 위에서 언급한 사례들은 로봇의 작동 원리와 센서 등 공학적 측면을 강조하고 있다. 하지만 이것은 로봇교육이 지니는 다양한 장점 중 극히 일부분에 지나지 않는다. 주어진 매뉴얼을 통하여 수행되는 최소한의 공학적 이해 수준을 가리키는 것을 넘어 문제해결 및 알고리즘을 수행할 수 있는 물리적 객체로서의 인식의 전환이 필요하다. 또한 로봇이 정규교육과정 속에서 수행되기 어려운 한계점을 제시하고 이를 극복하기 위한 방안을 모색해보고자 한다.