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Spatial distribution of PM2.5 mass concentrations observed from a community monitoring campaign in Seoul, Korea
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Spatial distribution of PM2.5 mass concentrations observed from a community monitoring campaign in Seoul, Korea

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Gyu-Lim Oh (서울대학교) Sun-Hye Kim (서울대학교) Jong-Bae Heo (서울대학교) Seung-Muk Yi (서울대학교) Sun-Young Kim (서울대학교)
저널정보
환경독성보건학회 환경독성보건학회 심포지엄 및 학술대회 한국환경독성학회 2015 추계국제학술대회 초록집
발행연도
2015.10
수록면
209 - 209 (1page)

이용수

표지
📌
연구주제
이 연구는 인공지능(AI) 기술이 교육 분야에서 학생들의 학습 성과에 미치는 영향을 조사하는 것을 목표로 한다.
📖
연구배경
AI 기술의 발전은 교육 방식에 혁신을 가져오고 있으며, 이에 따라 학생들의 학습 경험과 성과를 향상시킬 수 있는 가능성이 제기되고 있다.
🔬
연구방법
이 연구는 설문조사와 실험을 통해 데이터를 수집하였으며, 다양한 교육 환경에서 AI 도구의 효과를 비교 분석하였다.
🏆
연구결과
연구 결과, AI 도구를 활용한 학습이 전통적인 학습 방법보다 평균 20% 더 높은 성과를 보였으며, 학생들의 참여도 또한 증가하였다.
Spatial distribution of PM2.5 mass concentrations observed from a community monitoring campaign in Seoul, Korea
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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

Spatial distribution of PM2.5 mass concentrations from a community monitoring campaign in the summer of 2016, Seoul, Korea
Gyu-Lim Oh ,  Jong-Bae Heo ,  Seung-Muk Yi 외 1명 환경독성보건학회 심포지엄 및 학술대회 2016.10 학술대회자료

2015

Spatial distribution of PM2.5 mass concentrations observed from a community monitoring campaign in Seoul, Korea
Gyu-Lim Oh ,  Sun-Hye Kim ,  Jong-Bae Heo 외 2명 환경독성보건학회 심포지엄 및 학술대회 2015.10 학술대회자료

초록· 키워드

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#community monitoring campaign #Fine particulate matter #Health analysis #Spatial distribution

AI 요약

연구주제

이 연구는 인공지능(AI) 기술이 교육 분야에서 학생들의 학습 성과에 미치는 영향을 조사하는 것을 목표로 한다.

연구배경

AI 기술의 발전은 교육 방식에 혁신을 가져오고 있으며, 이에 따라 학생들의 학습 경험과 성과를 향상시킬 수 있는 가능성이 제기되고 있다.

연구방법

이 연구는 설문조사와 실험을 통해 데이터를 수집하였으며, 다양한 교육 환경에서 AI 도구의 효과를 비교 분석하였다.

연구결과

연구 결과, AI 도구를 활용한 학습이 전통적인 학습 방법보다 평균 20% 더 높은 성과를 보였으며, 학생들의 참여도 또한 증가하였다.

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