The significant role of joint attention in the development of children with autism spectrum disorder (ASD) has highlighted the importance of early intervention. With the emphasis on the effective cueing and reinforcer for orienting to social stimuli in improving responding to joint attention (RJA) of children with ASD, the use of musical cue was hypothesized. This study aimed to examine the occurrence of RJA behaviors depending on the attentional cue, which differed in the level of information and type of auditory modality. Nine children with ASD participated in this study. The use of eight different joint attention cues were analyzed in terms of the frequency and accuracy of RJA behaviors elicited. The results of the study showed that RJA behaviors occurred more frequently with musical cues than with verbal cues and the mean accuracy rate of RJA was higher with musical cues (p = .047). Musically delivered eliciting and directing cues accompanied with pointing elicited the highest attentional shift and RJA accuracy. The significant increases in RJA with the use of musical cues indicated that incorporating musical elements into an attentional cue may provide more accurate cue information, enough to improve RJA behaviors of children with autism.
Park, Yeon-Hee;Kim, Jong-Uk;Lee, Seong-Uck;Kim, Chol-Min;Tariq, Usman;Hong, Man-Pyo
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.14
no.5
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pp.517-521
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2008
A worm is a malware that propagates quickly from host to host without any human intervention. Need of early worm detection has changed research paradigm from signature based worm detection to the behavioral based detection. To increase effectiveness of proposed solution, in this paper we present mechanism of detection and prevention of worm in distributed fashion. Furthermore, to minimize the worm destruction; upon worm detection we propagate the possible attack aleγt to neighboring nodes in secure and organized manner. Considering worm behavior, our proposed mechanism detects worm cycles and infection chains to detect the sudden change in network performance. And our model neither needs to maintain a huge database of signatures nor needs to have too much computing power, that is why it is very light and simple. So, our proposed scheme is suitable for the ubiquitous environment. Simulation results illustrate better detection and prevention which leads to the reduction of infection rate.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.5
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pp.131-140
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2020
The purpose of this study was to investigate major selection motivation, major satisfaction, nursing professionalism, and career preparation behavior as well as identify influencing factors on the career preparation behavior of nursing students. The data were collected using questionnaires filled out by 208 nursing students in their junior and senior years at two universities in Jeollanam-do and Gyenggi-do, from November 1, 2018 to December 20, 2018. Data ware analyzed by using the SPSS Win 22.0 program (frequency, ANOVA, Pearson's correlation, and multiple regression analysis). The mean score of career preparation behavior was 2.74±0.70 (range:1-5). There was a significant positive correlation between major satisfaction, nursing professionalism, and career preparation behavior. For the multiple regression analysis, meaningful variables that significantly influenced career preparation behavior were nursing professionalism and general characteristics (grade, career preparation period). These factors explained 21.5% of the variance. Improvement of the above meaningful variables allowed better career preparation behavior. The results show that among students with weak meaningful variables, improvement of the above meaningful variables can improve job preparing behavior. In order to improve career preparation behavior, a career preparation program should be developed that reflects meaningful variables.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.11
no.2
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pp.198-208
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2000
Objectives:This study was conducted to evaluate the effects of the attachment promotion program which was designed to promote attachment between autistic children and their mothers. The program was consisted of play activity centered mother-child interaction, educational activity for mothers by lecture, video-feedback session, and emotional supports. Methods:The subjects were consisted of 11 pairs of mother and child(7 for participant group:PG, 4 for non-participant group:NPG), who were 2-4 years-old autistic children. The data were collected by video-taping, behavioral observations, and analyzed by Wilcoxon Rank(Sign) Sum Test and Content Analysis. Results:The total attachment score increased from pre test to post-test of PG was significantly higher than that of NPG. The scores of attachment behaviors indicating proximity, mutuality and affect increased significantly(p<.05), while some behaviors indicating synchrony and jointattention did not. Especially the affectionate behaviors of PG demonstrated the most notable changes and they became more active, voluntary and reciprocal. After the program, the mother's nurturing behaviors of PG increased more than that of NPG, with no significant difference between two groups. The mother's behaviors to her child of PG became more child-centered, positively responsive, supportively expressive. As the attachment was promoted, there were also positive changes in the children's autistic behaviors with a great deal of individual differences. Conclusion:Our findings suggest that Mother-Child Attachment Promotion Program could be an effective early intervention model for autistic children.
This study aims to identify early retirement and the subsequent career ending patterns and explain the phenomena in terms of social security policies and labor market perspectives. Although many older workers retire early, there are very few studies to examine how the retirees end their careers after quitting the long-time jobs. The paper investigates individual work experiences 55 through 61, identifies the career ending patterns, constitutes the micro and macro analytical models to estimate the impacts of labor market and work-related variables. The findings show that many older workers have diverse career ending patterns after long-time career jobs, that is, still working at age-55 job, exiting and reentering, sporadic work, retired permanently from age-55 job, a repeat of labor force entry. Also the estimation results indicate that pension, social security, labor market condition, work structure variables better explain the career ending behaviors than social psychological factors of health, education, attitudes toward retirement and job, ethnicity. Finally, this paper discusses theoretical importances of labor market perspectives and policy implications at the end of thesis.
This study looked at the validity of assessments of academic giftedness in young children, details of assessment procedures and tasks related to them. It has shown that academic giftedness in young children can be reliably observed and reported by parents and teachers through similar characteristics to older gifted children. But for young preschool children since the potentiality rather than the current performance level is more important to detect and children's abilities are not fully differentiated, more systematic and comprehensive assessments are needed. Parents'and/or teachers' referrals, behavior checklists for the gifted, tests for creativity, short or group forms of standardized tests and finally individualized tests can be used as a comprehensive battery but these methods can be used stepwise for the sake of efficiency and economy. Especially the variability of performance in young children during the rapid developmental phase as well as their vulnerability by situational factors ask for the repeated assessments as regular bases. In this study different measures for gifted young children, specialists' qualification, and procedural guidance were reviewed and the necessity for various screening tools for different programs for the gifted was discussed. Finally it was emphasized that early assessment and following educational arrangement are needed for gifted young children for their optimal development.
The study analyzes the effects of quality factors of health check-up service applied to military officer every year on the value and the behavioral intention of consumers so that it is be able to suggest alternatives to realize a systematic and realistic health check-up system. The survey period was from September 27 to October 4, 2016 and 294 out of 300 patients were finally selected; Frequency analysis, ANOVA analysis, Pearson's correlation analysis and multiple regression analysis were performed. In conclusion, the Age(p<0.05), Number of examinations(p<0.01), Medical communication(p<0.01), Quality of service(p<0.001), Medical Services Value(p<0.001) were drawn as characterized results by sectors regarding health screening service quality and customer satisfaction and behavioral intention. In the future, the military should improve the quality of education and publicity programs to improve the awareness of health checkup system, and improve quality of health checkup service to detect diseases early.
Objectives : Alzheimer's disease(AD) is characterized by progressive decline of cognitive function and also by various behavioral psychological symptoms of dementia(BPSD) which causes distress to their caregivers. The purpose of this study was to investigate association between each AD patients' behavioral psychological symptoms and their caregivers' burden. Methods : Participants were 80 AD patients and their caregivers. We used Korean neuropsychiatric inventory (K-NPI) to assess the symptoms of patients and Korean version of Zarit Burden Interview(ZBI) to evaluate caregivers' burden. Results : The results showed ZBI score, which is the index for caregivers' burden, had a statistically significant positive correlation with the frequency of delusion, hallucination, agitation/aggression, depression, anxiety, disinhibition and irritability, the severity of hallucination, agitation/aggression, anxiety, disinhibition, aberrant motor, and sleep, and the global score(frequency${\times}$severity) for delusion, hallucination, agitation/aggression, depression, anxiety, disinhibition, aberrant motor, and sleep. There were significant correlations between each scale for cognitive function(i.e. MMSE-KC, CDR, GDS) and ZBI scale. Correlations between each scale for activity of daily living(i.e. Barthel -ADL, K-ADL) and ZBI scale were also significant. Conclusions : There were a significant correlation between BPSD and caregiver burden. Caregiver burden was also correlated with cognitive function and activity of daily living. Early detection and preventive treatment of these symptoms in BPSD might make improvement of caregivers' quality of life as well as AD patients'.
Parkinson's disease is the second most common degenerative brain disease after Alzheimer's in old age. Symptoms of Parkinson's disease are factors that reduce the quality of life in daily life, such as shaking hands, slowing behavior and cognitive function. Parkinson's disease that can slow the progression of the disease through early diagnosis. To diagnoze Parkinson's disease early, an algorithm was implemented to extract features using wav2vec and to diagnose the presence or absence of Parkinson's disease with deep learning(ANN). As a results of the experiment, the accuracy was 97.47%. It was better than the results of diagnosing Parkinson's disease using the existing neural network. The audio voice file could simply reduce the experiment process and obtain improved results.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.17
no.1
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pp.1-12
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2014
Since students' behaviors during e-learning are automatically stored in LMS(Learning Management System), the LMS log data convey the valuable information of students' engagement. The purpose of this study is to develop a prediction model of e-learning course dropout by utilizing LMS log data. Log data of 578 college students who registered e-learning courses in a traditional university were used for the logistic regression analysis. The results showed that attendance and study time were significant to predict dropout, and the model classified between dropouts and completers of e-learning courses with 96% accuracy. Furthermore, the feasibility of early detection of dropouts by utilizing the model were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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