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認知發達 水準에 따라 實科 問題解決 授業이 學習者의 創意性 伸張에 미치는 效果
김홍회,이방자 대구교육대학교 초등교육연구소 2002 초등교육연구논총 Vol.18 No.1
초등학교 학생의 인지발달 수준에 따라 문제해결수업과 설명식 수업이 학습자의 창의성 신장에 어떤 영향을 미치는지와 초등학교 실과지도에 있어 바람직한 교수학습 모형 및 방법을 알아보기 위해 대구시내 초등학교 5학년 5개 학급 중 4개 학습 169명을 임의로 선정하여 2개반은 문제 해결 수업모형을, 다른 2개반은 설명식 수업모형을 적용한 결과 인지발달 수준이 낮은 학생은 설명식 수업이 문제 해결 수업보다 창의성 신장에 더 효과적으로 나타났다. 효과적인 실과 학습 지도를 위해서는 학습자의 인지발달 수준에 관하 정확한 이해가 전제되어야 하고, 이에 맞는 지도 방법을 적용할 필요가 있음을 보여 주었다.
김홍회 동아시아문화학회 2010 동아시아 문화와 예술 Vol.7 No.-
본 글은 1990년대 이후에 초점을 맞추어 국내외에서 활동하는 동시대 신세대 작가들과, 미국 교포작가, 코리안아메리칸 등 이산 작가들의 작품을 비교모델의 시각에서 독해하며 그에 내재된 혼성 미학의 양상과 환유적 특성을 살펴보고자 한다. 그럼으로써 정체성 개념의 정치적 함의를 파악하고 한국 현대미술의 차이와 그 위상을 가늠해 보고자 한다. 우선 본격 논의에 앞서 정체성 모색의 역사적 흐름을 파악해 보는 자리로 90년대 이전 한국 화단이 한국적, 민족적 미술의 정립을 위하여 어떠한 담론적, 미학적, 창조적 노력을 기우렸는지 개괄한다. 다음으로' 대립적 민주주의'에서 '공모적 혼합주의'로 진행되는 정체성 개념의 변화를 후기 식민주의 이론적 틀에 의거하여 살펴본다. 이러한 기초위에서 본 글의 핵심인 1990년대 이후 신세대 미술과 아산미술을 혼성의 미학과 환유의 정치학의 맥락에서 고찰한다.
IMF 외환위기에 이르는 과정에서의 정부고위정책관료의 의사결정과정 연구 - Janis 의 집단사고 ( groupthink ) 를 분석의 틀로 -
김홍회(Heung Hoi Kim) 한국행정학회 2000 韓國行政學報 Vol.34 No.4
본 연구는 Jams의 집단사고이론 모형이 IMF 외환위기에 이르는 과정에서 한국정부의 고위 정책 관료들의 정책결정과정에 적용될 수 있는지를 검증하고자 하였다. 예상한대로 한국경제/금융관료의 정책결정과정에도 집단사고가 작동하고 있었다. 이러한 집단사고에 영향을 주는 선행요소들도 대부분 존재하고 있었다. 일련의 선행변수, 매개변수 그리고 결과 변수인 종속 변수간에 상관관계가 있으며 이들의 인과관계를 보여주는 증거들이 발견되었다. 마지막으로 Janis 모형의 한계가 연구 결과의 시사점에서 논의되었다.
나이브 베이즈 빅데이터 분류기를 이용한 렌터카 교통사고 심각도 예측
정하림,김홍회,박상민,한음,김경현,윤일수 한국ITS학회 2017 한국ITS학회논문지 Vol.16 No.4
교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중 렌터카교통사고는 운전자의 평소 익숙하지 않은 환경 등으로 인해 교통사고 발생 가능성과 심각도 가 다른 교통사고와는 다를 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 국내 대표 관광도시인 부산광역시, 강릉시, 제주시를 대상으로 최근 빅데이터 분석에 사용되는 기계학습 기법중 하나 인 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 렌터카 교통사고의 심각도를 예측하는 모형을 개발하였다. 또한, 기존 연구에 유의성이 검증된 변수와 수집 가능한 모든 변수를 이용하는 두 가지 모형에 대하여 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 비교 결과 통계적 기법을 통해 유의성이 검증된 변수를 사용할 경우 모형이 더 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 나타났다. Traffic accidents are caused by a combination of human factors, vehicle factors, and environmental factors. In the case of traffic accidents where rental cars are involved, the possibility and the severity of traffic accidents are expected to be different from those of other traffic accidents due to the unfamiliar environment of the driver. In this study, we developed a model to forecast the severity of rental car accidents by using Naive Bayes classifier for Busan, Gangneung, and Jeju city. In addition, we compared the prediction accuracy performance of two models where one model uses the variables of which statistical significance were verified in a prior study and another model uses the entire available variables. As a result of the comparison, it is shown that the prediction accuracy is higher when using the variables with statistical significance.