본 연구는 R-러닝에 대한 부모의 인식 및 요구를 조사하여, R-러닝에 대한 부모의 다양한 요구에 부합하는 보다 효율적인 R-러닝이 시행 될 수 있는 발전 방향을 제시하기 위하여, ... 본 연구결과를 토대로, 지속적인 R-러닝의 확대를 위해서는 R-러닝의 장점에 대해 꾸준한 홍보가 필요할 것이다. ... 또한 어머니들의 일반적인 배경(평균소득, 학력, 직업)을 고려한 지속적인 부모교육을 통해 R-러닝에 대한 효과와유아들에게 미치는 영향, R-러닝의 콘텐츠와 기능에 대해 어머니들이 알
본 연구는 교사보조로봇이 일반 유치원에 본격적으로 도입되기 전에 R-러닝을 선도적으로 경험한 유아교사들이 일반적으로 R-러닝을 어떻게 인식하고, 구체적으로 콘텐츠나 플랫폼에 대해서 ... 이에 R-러닝을 경험한 현장교사 162명을 대상으로 설문을 실시하여 수용성을 분석하였다. ... 사전연수의 유무에 따른 R-러닝 수용성에는 일부 문항에서 유의미한 차이가 발견되었다.
본 연구의 R-러닝 평가 요소와 관련 문항이 R-러닝 영향 평가도구로 활용되어 R-러닝 콘텐트 개발과 함께 R-러닝의 보급과 활용에 기여할 수 있기를 기대하며, 후속 연구를 위해 제언하였다 ... 본 연구는 문헌고찰과 기존 평가도구의 분석을 토대로 R-러닝이 유아의 신체발달에 미치는 영향을 효과적으로 평가하기에 적합한 평가 요소를 제안하고, 이에 기반한 평가문항을 탐색하는데 ... 유아신체발달과 관련된 평가도구를 검토하여 작성한 1차 평가문항은 R-러닝 전문가 협의회와 교사 전문가 협의회를 통해 수정과 보완 절차를 거쳤으며 내용타당도를 검증하였다.
연구결과에 따르면, 첫째, 연구주제는 교육과정 및 R-러닝 프로그램, 교사교육, 발달 및심리와 관련된 주제가 R-러닝의 테크놀로지나 교수? ... 본 연구는 현재 유아교육에서 실행되고 있는 R-러닝에 대한 연구 동향분석을 통해 R-러닝이 고유한정체성을 확보하고 바람직한 방향으로 실행되는데 시사점을 제공하고자 하였다. ... R-러닝의 개념에 대해서는 초기에는 로봇의 기능과 디지털 콘텐츠를 결합하여 교사를보조하는 보조교사의 역할로 접근했으나 최근에는 R-러닝 실행과정에서 필요한 모든 물리적 혹은 교사,
예비유아교사의 R-러닝 전문성향상을 위한 학생 동아리 프로그램은 R-러닝 기초지식 습득, R-러닝 활동 계획, R-러닝 현장적용, 활동 및 자기 평가로 구성되었다. ... 즉 본 연구에서 개발한 R-러닝 학생 동아리프로그램은 예비유아교사의 R-러닝 전문성 향상에 긍정적으로 기여하며, 이후 R-러닝 학생 동아리프로그램을 통하여 R-러닝 전문성을 강화하고 ... 본 연구에서는 예비유아교사들을 대상으로 R 러닝에 대한 전문성 향상을 위한 학생 동아리 프로그램을 개발하고 예비유아교사의 R-러닝 전문성 변화과정을 살펴보았다.
그러나, R-러닝 수업의 한계로 첫째, 교사는 R-러닝 수업에 대한 방법을 이해할 필요가 있다. ... 둘째, R-러닝을 하기위한 로봇의 일부 기능적 문제가 있으며 셋째, R-러닝의컨텐츠 내용의 부족하다는 것이 한계로 지적되었다. ... R-러닝 수업의 가능성으로는 로봇 자체에 대한 매력적인 교수매체로서의 역할에 가능성이 있고, R-러닝을 통해 유아는 자신의 사회성 개발을 향상시키는데도움이 되는 것으로 나타났다.
연구결과 첫째, 예비유아교사가 R-러닝 대학동아리 활동을 시작하게 된 배경으로는 ‘새로운 교수매체에 관한 흥미’가 가장 높았고, R-러닝 경험기간이 길수록 예비유아교사들은 R-러닝에 ... 본 연구에서는 R-러닝 대학동아리 활동의 실태 및 예비유아교사들의 인식을 조사하여 유아교육현장에서 R-러닝을 효율적으로 활용할 수 있는 방안에 대한 시사점을 도출해 보고자 한다. ... ‘R-러닝 동아리활동을 통해 유아교사로서의 전문성이 향상되었다’고 응답하였다.
본 연구는 유치원 교사들이 R-러닝을 실행하는 과정에서 인식한 어려움과 교사들이 제시하는 지원 요구를 살펴보고 R-러닝 활성화를 위한 기초자료를 제공하고자 한다. ... 이러한 결과는 교사들의 R-러닝 실행을 방해하는 요인과 지원요구를 살펴봄으로써 R-러닝 활성화를 위한 기초자료를 제공하리라 기대한다. ... 본 연구는 R-러닝 실행 경험이 있는 공?사립 유치원 교사 6인을 대상으로 2014년 12월부터 2015년 2월까지 개별 및 그룹 면담을 통해이루어졌다.
본 연구의 목적은 로봇 활용 수업 경험이 있는 유아교사들과 경험이 없는 유아교사들의 R-러닝에 대한 인식을 알아보고 유아교육현장의 R-러닝 안정화를 위한 교육적 방향을 모색하는 것이다 ... R-러닝의 안정화를 위해서는 두 집단의 교사들 모두 R-러닝 교사 연수와 교사용안내서 제공이 필요하다고 인식하고 있었으며, 고가의로봇구입을 위한 정부의 재정적 지원이 필요하다고 인식하고 ... 연구결과, 로봇과 R-러닝이라는 단어를 제시했을 때 경험 교사들은 현재 사용하고 있는 특정 로봇의 이름을 먼저 떠올리는 반면,무경험 교사들은 로봇관련 다양한 단어를 제시하는 것으로
R-러닝 교육활동에서 일어날 수 있는 로봇-유아 간 언어적 상호작용의 특성을 고려해야 하며,셋째, R-러닝 기반 언어활동의 과정에서 나타나는 태도의 정의적인 측면까지 반영해야하며, ... 이를 위해 R-러닝 언어발달 영향평가와 관련된 선행연구를 통해 기존의 연구에서 사용한 언어발달 평가도구들을 분석하였으며, R-러닝과 유아 언어발달과 관련된 질적 연구 분석 및 교사 ... 분석 결과, R-러닝 유아 언어발달 영향평가 도구를 개발하기 위해서는 첫째,R-러닝을 기반으로 유아의 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기의 총체적인 언어능력을 평가할 수 있어야 하며,둘째,
객체를 찾고 분류하는 프로세스 영상 이미지 인식 방법 MATLAB 딥러닝 기법 중 ‘R-CNN Object Detector’ 이용 R-CNN Object Detector Edge ... 사전에 라벨링한 이미지 데이터 cifar10Net 사전에 분류를 위해 학습된 네트워크 options R-CNN 옵션 설정 딥러닝 학습 과정 10 R-CNN 객체 인식 학습 차량 간 ... R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지 1 목 차 개요 개발 환경 딥러닝 학습 과정 시뮬레이션 결과 2 객체 인식 (Object detection) 이미지에서
R-CNN 딥러닝 기법은 object detection 분야에서 널리 사용되고 있는 기법으로 R-CNN, Fast R-CNN, Fater R-CNN 등이 있다. ... 딥러닝 학습 과정 3.1 학습 데이터 구축 MATLAB에서 사용할 수 있는 ‘R-CNN’ 라이브러리를 이용하여 학습 데이터를 구축한다. ... 결론 본 과제에서는 R-CNN 딥러닝 기법을 활용하여 이미지에서의 객체인 차량을 인식하고 차량간 거리를 추정하는 문제에 대해 다루어 보았다.
openness, and R&D expenditure does produce positive effects in the long-run, while coefficients of overseas ... Furthermore, we estimated long- and short-run coefficients of the technology balance of payments with ... respect to each variables based on long-run equilibrium equation and error correction model.
먼저, 지구과학1 시간에 H-R도에 대해 학습하며 절대온도, 절대등급 이외에 다양한 물리량을 추가한 새로운 H-R도 머신러닝 모델을 만든다면, 기존의 H-R도보다 별의 종류를 더 정확하게 ... 그 결과, 기존 H-R도보다 더 정확히 별의 종류를 예측해내며 호기심을 해결할 수 있었습니다. 지구과학2 시간엔 지진의 진원을 구하는 법을 알고리즘으로 구현하는데 도전했습니다. ... 특히, 딥러닝과 머신러닝의 발전으로 기후변화와 같은 미래의 현상을 더 정확히 예측할 수 있게 되면서 AI에 다른 분야를 융합한 ‘AI+X’ 분야의 잠재력 또한 커지고 있습니다.
평가 지표로는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error), R-제곱 값(R-squared), 평균 절대 오차(Mean Absolute Error) 등을 사용할 수 있습니다. ... 결정 계수(R-squared, R^2): 모델이 종속 변수의 변동성을 얼마나 설명하는지를 나타내는 지표입니다. 1에 가까울수록 모델이 종속 변수의 변동성을 잘 설명하며, 0에 가까울수록 ... R^2 값은 보통 0과 1 사이의 값을 가지며, 음수가 될 수도 있습니다.
이 값은 Vsin 전원의 시작 전압이 0이고 최대 진폭이 VAMPL-VOFF=1V, 그 주파수가 1kHZ가 되는 것을 의미한다. ... Traces로 모든 그래프를 지운다. (5) Trace 메뉴의 Add Traces를 클릭하고 Trace Expression 칸에 V(V1:+)-V(C1:2), AVG(V(V1:+) ... Run To Time은 종료되는 시간이 3ms인 것임을, Maximum Step Size는 1us마다 한 번씩 값을 계산할 것임을 의미한다.
본 연구는 딥러닝 기반 YOLOv3를 이용하여 뇌종양 분류 성능을 확인해 보고자 한다. 253장의 오픈 MRI 영상을 이용하여 딥러닝 학습을 진행하고 학습 평가지표는 평균손실(average ... 평균손실은 2248 epochs 시 0.1107, region 82와 region 94의 24079 반복학습 시 average IoU, class, .5R, .75R은 각각 0.89와 ... After 24,079 learning iterations, average IoU, class, .5R, and .75R were 0.89, 0.81, 1.00, and 1.00 for
