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성격유형에 따른 수학 학업 성취도와 수학적 신념의 관계
정서빈(Jeong, Seobin),최상호(Choi, Sang-Ho) 학습자중심교과교육학회 2018 학습자중심교과교육연구 Vol.18 No.10
본 연구는 학생들의 성격유형이 수학 학업 성취도와 수학적 신념에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그 특징을 비교하여 학습이 더욱 효과적으로 실행되기 위한 기초자료를 얻고자 한다. 이를 위하여 2016년 1학기 고등학교 1학년 학생 133명을 대상으로 MBTI 성격유형 검사, 수학 학업 성취도 그리고 <고등학생의 수학 신념검사>설문 자료를 수집하여 분석하였다. 분석 결과 성격유형의 선호지표에 따른 수학 학업 성취도, 성격유형의 심리기능에 따른 수학 학업 성취도, 성격유형의 기질에 따른 수학 학업 성취도는 각각 집단 별로 차이가 있었고, 이러한 차이는 성격유형 별로 수학적 신념의 차이에서 추론할 수 있었다. 결론적으로 성격유형에 따라 수학 학업 성취도와 수학적 신념은 관련이 있다는 것을 알 수 있으며, 이를 통해 성격유형에 따른 학습자의 특성에 좀 더 구체적이고 종합적인 방향성을 제시하여 개인차를 고려한 교수법을 실행하는데 구체적인 근거를 제공할 수 있을 것이다. The purpose of this study is to analyze how the personality types of students influence their mathematical achievement and mathematical belief and compare the characteristics in order to obtain baseline data for more efficient learning. To reach this objective, this research has collected and analyzed MBTI personality tests of 133 high school first grade students(first semester 2016), level of academic achievements in mathematics and <Test for Mathematical Belief of High School Students>. In terms of mathematical achievements, the result demonstrated distinct differences of each factor, preference dispositions of personality types, temperament of personality types and psychological function of the personality types. Such differences could be inferred from the differences in mathematical beliefs according to personality traits. In conclusion, the relationship between mathematical achievement and mathematical belief according to personality types is visible. Furthermore, specific evidences can be suggested for a teaching method that takes individual differences into account, by suggesting a specified and comprehensive direction for learners of various personality types.
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Software-Defined Radio 기반의 5G 모뎀에서 Cell Search 시간 감축을 위한 RSSI Sniffing 기법
김혜원(Hyewon Kim),한지윤(Ji Yoon Han),김빛나(BitNa Kim),정서빈(Seobin Jeong),김주엽(Juyeop Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
In this paper, we propose an RSSI sniffing function to reduce the time required for the cell search process. First we defined the RSSI measurement algorithm and then designed and implemented the protocol procedure between the PHY-RRC layers. In addition, to verify the performance, an experiment was conducted to find the ARFCN where the synchronization signal of the 5G commercial base station is located.
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