Introduction : One of the important domains in OT is performance skills which include sensory perceptual skills, motor and praxis skills, emotional regulation skills, cognitive skills, and communication/social skills. All of these skills are support ed by integrated neurological processes. Body : Stereology robust tool when employed to investigate morphological changes in neurons, cortex area, and specific parts of brain involved in special brain function. Stereology is an interdisciplinary field focused or analyzing biological tissue with the three-dimensional interpretation of planer sections by using estimating method and mathematically unbiased sampling. With the unbiased stereological method based on probability theory, researchers can estimate morphological and anatomical changes in biological reference areas accurately and efficiently. Changes in anatomical and cytoarchitectural parameters, such as volume, number, and length, affect specific brain function related to the brain area. Occupational therapists provide treatment to improve functions for participation of occupation in neurological disorder. The functional improvements in neurological disorder reflect neurobiological changes because functional difficulties, such as motor cognitive disorder, are due to neurological disturbances. Thus, combination of two kinds of evidence, neurological changes and functional improvement, provide fundamental evidence for OT intervention in neurological disorder. Even though most of stereological studies are in animal model and in postmortem human because of practical and ethical issues, stereology provides fundamental knowledge to support OT theory and practice. Conclusion : Therefore, stereology informs translation from neuroscience to OT based on structure-function relationship in performance skills and experience-dependent neural plasticity.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2009.05a
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pp.275-276
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2009
This paper provides a new approach for predicting the corrosion resistivity of reinforced concrete structures exposed to carbonation. In this method, the prediction can be updated successively by a Bayesian theory when additional data are available. The stochastic properties of model parameters are explicitly taken into account into the model. To simplify the procedure of the model, the probability of the durability limit is determined from the samples obtained from the Latin hypercube sampling technique. The new method may be very useful in designing important concrete structures and help to predict the remaining service life of existing concrete structures which have been monitored.
Since NUMA architecture has to access remote memory an interconnection network determines the performance of CC-NUMA system Bus which has been used as a popular interconnection network has many limits to build a large-scale system because of the limited physical scalabilty and bandwidth Dual ring interconnection network composed of high speed point-to-point links is made up for resolving the defects of the bus for large-scale system But it also has a problem that the response latency is rapidly increased when many node are attached to snooping based CC-NUMA system with dual ring In this paper we propose a chordal ring architecture in order to overcome the problem of the dual ring on snooping based CC-NUMA system and design and efficient link controller adopted to this architecture. We also analyze the effects of chordal ring architecture on the system performance and the response latency by using probability driven simulator.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.251-260
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2020
In this paper, we propose to understand the conceptual structure of programming elements that learners form during the prototyping theory. To do this, we reviewed previous studies on the meaning of conception and prototype theory and conducted a course of problem-solving programming for 33 university students who had no prior experience in programming, and collected transcription materials through conceptual metaphorical writing. The conclusions of this study are as follows: 1) Identifying the conceptual structure of learners as a conceptual metaphor can enhance the effectiveness of programming education. 2) Learners need to reinforce the experience of forming abstract attributes to form mature programming concepts. 3) The concept of programming differs in the structure of multi-level concepts that students, teachers, and professional programmers have in each group. 4) Programming elements should intentionally block misconception risks in the meaning of symbols. 5) Concept evaluation tools should be developed to check whether various attributes can be applied.
Kim, Young Sang;Joo, No Ah;Lee, Jeong Jae;Lee, Sook Ju
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1C
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pp.1-8
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2008
Recently, there have been many construction projects on soft ground with growth of industry and economy. Therefore foundation piles of abutments and(or) buildings had been suffering from a lot of stability problems of inordinary displacement due to lateral flow of soft ground. Although many researches about lateral flow have been carried out, it is still difficult to assess the mechanism of lateral flow in soft ground quantitatively. And reasonable design method for judgement of lateral flow occurrence in soft ground is not established yet. In this study, six PNN (Probabilistic Neural Network) models were developed according to input variables and database compiled from Korea and Japan for the judgment of lateral flow occurrence. PNN models were compared with present empirical methods. It was found that the developed PNN models can give more precise and reliable judgment of lateral flow occurrence than empirical methods.
In general, bus system consumes a very significant portion of power in a chip. Bus splitting can be used to reduce the energy dissipation and to reduce the Propagation delay on the bus by lowering the parasitic load of each bus segment. Data exchange probability distribution between a set of interconnected processing elements affects the average energy dissipation of the splitted bus architectures. In this research, we have developed tree-based bus splitting techniques and design methodologies, as an extension of horizontally aligned bus splitting. We have developed the methodology to select near-optimal bus architectures for low energy dissipation when data exchange probability distribution of a system is given. Experimental results show that the proposed techniques can reduce energy dissipation on the bus by up to 83$\%$.
The purpose of this study is to understand the current status and trends of the research studies published by the Society for Industrial and Applied Mathematics which is a leader in the field of industrial mathematics around the world. To perform this purpose, titles and abstracts were collected from 6,255 research articles between 2016 and 2019, and the R program was used to analyze the topic modeling model with LDA techniques and a regression model. As the results of analyses, first, a variety of studies have been studied in the fields of industrial mathematics, such as algebra, discrete mathematics, geometry, topological mathematics, probability and statistics. Second, it was found that the ascending research subjects were fluid mechanics, graph theory, and stochastic differential equations, and the descending research subjects were computational theory and classical geometry. The results of the study, based on the understanding of the overall flows and changes of the intellectual structure in the fields of industrial mathematics, are expected to provide researchers in the field with implications of the future direction of research and how to build an industrial mathematics curriculum that reflects the zeitgeist in the field of education.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.139-147
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2009
In this paper, optimum design of energy-aware distributed detection is considered for a parallel sensor network system consisting of a fusion center and two passive sonar nodes. AND rule and OR rule are employed as the fusion rules of the sensor network. For the fusion rules, it is shown that a threshold rule of each sensor node has uniformly most powerful properties. Optimum threshold for each sensor is investigated that maximizes the probability of detection under a constraint on energy consumption due to false alarms. It is also investigated through numerical experiments how signal strength, an energy constraint, and the distance between two sensor nodes affect the system detection performances.
A support vector machine (SVM) is supposed to provide a good generalization performance, but the actual performance of a actually implemented SVM is often far from the theoretically expected level. This is largely because the implementation is based on an approximated algorithm, due to the high complexity of time and space. To improve this limitation, we propose ensemble of SVMs by using Bagging (bootstrap aggregating) and Boosting. By a Bagging stage each individual SVM is trained independently using randomly chosen training samples via a bootstrap technique. By a Boosting stage an individual SVM is trained by choosing training samples according to their probability distribution. The probability distribution is updated by the error of independent classifiers, and the process is iterated. After the training stage, they are aggregated to make a collective decision in several ways, such ai majority voting, the LSE(least squares estimation) -based weighting, and double layer hierarchical combining. The simulation results for IRIS data classification, the hand-written digit recognition and Face detection show that the proposed SVM ensembles greatly outperforms a single SVM in terms of classification accuracy.
We empirically investigate the option leverage property that should be priced under much more general conditions than the Black-Scholes assumptions and the option redundancy property that is based on the assumption that the underlying asset price follows a one-dimensional diffusion process and examine the systematic risk factors implied in the return dynamics of KOSPI 200 index options. We find that the option leverage pattern is similar to the theoretical result but the options are not redundant securities and in the nonlinear structure of option payoffs, the traders of KOSPI 200 index options price the systematic higher-moments and the negative volatility risk premium significantly affects delta-hedged gains, even after accounting for jump fears. But the empirical evidence on jump risk preference is less conclusive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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