Objective: This study aimed to evaluate the validity of a depth camera-based system for monitoring physical function, assessing its feasibility for accurately monitoring activities of daily living. Design: A cross-sectional study. Methods: Twenty-three participants were enlisted to perform fifteen activities of daily living within a living laboratory designed to simulate a home environment. Activities were monitored using a depth camera system capable of classifying actions into standing, sitting, and lying down, with a conventional video camera employed for activity recording. The duration of each activity, as measured by the system, was compared to direct observations made by a physical therapist which were analyzed using a motion analysis software. The association between these two measurement approaches was assessed through correlation analysis, coefficient of determination, intraclass correlation coefficient (ICC), and Bland-Altman plots. Results: Our findings indicated that standing activities exhibited the highest correlation (r=0.847) between the system measurements and physical therapist observations, followed by sitting (r=0.817) and lying down (r=0.734), which demonstrated lower correlations. However, the ICC and Bland-Altman plots revealed notable variances between the two measurement methods, particularly for activities involving lying down. Conclusions: In this study, the depth camera-based physical monitoring system showed promise feasibility in distinguishing standing, sitting, and lying down activities at home environments. However, the current study also underlined some necessities of enhancements in capturing lying down activities.
The purpose of this study is to investigate mothers' beliefs regarding children's literacy development and self-reported home literacy practices with their children. The instrument used for this study measured mothers' beliefs toward the whole language approach against the traditional approaches in children's literacy development. The total number of 340 mothers participated in this study who are sending their children to daycare centers of kindergartens in Seoul and its suburban area. Mean, Standard Deviation, frequency, Spearman's rho, and Kendall's tau were employed to analyze the data. The results showed that mothers' beliefs on the whole language approach have relationships with their home literacy practices, and their demographic characteristics - such as mothers' education, their spouses' education, and income - were also related with mothers' beliefs. The results of this study explore the inter-relationship of mothers' beliefs with home literacy practices, and also the importance of mothers' belief system on children's literacy learning at home.
Splice site prediction in DNA sequence is a basic search problem for finding exon/intron and intron/exon boundaries. Removing introns and then joining the exons together forms the mRNA sequence. These sequences are the input of the translation process. It is a necessary step in the central dogma of molecular biology. The main task of splice site prediction is to find out the exact GT and AG ended sequences. Then it identifies the true and false GT and AG ended sequences among those candidate sequences. In this paper, we survey research works on splice site prediction based on support vector machine (SVM). The basic difference between these research works is nucleotide encoding technique and SVM kernel selection. Some methods encode the DNA sequence in a sparse way whereas others encode in a probabilistic manner. The encoded sequences serve as input of SVM. The task of SVM is to classify them using its learning model. The accuracy of classification largely depends on the proper kernel selection for sequence data as well as a selection of kernel parameter. We observe each encoding technique and classify them according to their similarity. Then we discuss about kernel and their parameter selection. Our survey paper provides a basic understanding of encoding approaches and proper kernel selection of SVM for splice site prediction.
In this paper, the states and parameters in a dynamic system are estimated by applying an Unscented Kalman Filter (UKF). The UKF is widely used in various fields such as sensor fusion, trajectory estimation, and learning of Neural Network weights. These estimations are necessary and important in determining the stability of a mobile system, monitoring, and predictions. However, conventional approaches are difficult to estimate based on the experimental data, due to properties of non-linearity and measurement noises. Therefore, in this paper, UKF is applied in estimating the states and parameters needed. An experimental dynamic system has been set up for obtaining data and the experimental data is collected for parameter estimation. The measurement noises are primarily reduced by applying the Low Pass Filter (LPF). Given the simulation results, the estimated error rate is 39 percent more efficient than the results obtained using the Least Square Method (LSM). Secondly, the estimated parameters have an average convergence period of four seconds.
본 논문에서는 효과적인 애니메이션 제작교육 활동을 위한 교과통합 방법을 제안하기 위하여 컷아웃 애니메이션 제작을 중심으로 여러 과목의 교과통합 방법을 설계하여 구체적인 방법을 제시하였다. 컷아웃 애니메이션 제작 수업을 학생들에게 적용한 결과, 일반적인 수업 방식으로 한 집단에 비해 학업 성취도가 높게 나타났으며 실험 집단 학생을 대상으로 설문조사를 실시한 결과 이해도, 만족도, 참여도, 흥미도 영역에서 긍정적인 응답을 보여 교과통합을 통한 애니메이션 제작을 통한 수업활동이 창의적 학습 능력을 향상시킴을 확인하였다.
The power consumption of a high-end microprocessor increases very rapidly. High power consumption will lead to a rapid increase in the chip temperature as well. If the temperature reaches beyond a certain level, chip operation becomes either slow or unreliable. Therefore various approaches for Dynamic Thermal Management (DTM) have been proposed. In this paper, we propose a learning based temperature prediction scheme for a multi-core system. In this approach, from repeatedly executing an application, we learn the thermal patterns of the chip, and we control the temperature in advance through DTM. When the predicted temperature may go beyond a threshold value, we reduce the temperature by decreasing the operation frequencies of the corresponding core. We implement our temperature prediction on an Intel's Quad-Core system which has integrated digital thermal sensors. A Dynamic Frequency System (DFS) technique is implemented to have four frequency steps on a Linux kernel. We carried out experiments using Phoronix Test Suite benchmarks for Linux. The peak temperature has been reduced by on average $5^{\circ}C{\sim}7^{\circ}C$. The overall average temperature reduced from $72^{\circ}C$ to $65^{\circ}C$.
최근 교육평가의 논의에서 포트폴리오는 대안적 평가의 한 유형으로 부각되고 있다. 즉 포트폴리오 평가는 평가의 보편적인 접근과는 달리 학생들의 학습 활동을 전 시간에 걸쳐 수집하고 평가하는 혁신적인 평가 방법으로 대두된다. 특히 공학교육에서의 이러한 접근은 공학교육의 특성상 의미있는 접근이 되며, 이 연구에서는 공학교육에서의 포트폴리오의 평가의 개념을 논의하고 나아가 실제로 공학교육에서 포트폴리오를 평가에 적용할 수 있는 절차를 제안하는 것이었다. 이 연구의 탐색 결과는 학생들이 학습 목표를 도발하는데 서류화한 학생들의 활동 생산물을 수집하고 평가하는 유목적적, 체계적, 성찰적 과정으로 정의되며, 적용을 위한 절차는 포트폴리오의 목적, 내용, 평가, 활용의 네 단계를 제안하였다.
The 2019 American Society of Clinical Oncology (ASCO) Annual Meeting, which took place May 31-June 4 in Chicago, drew more than 32,000 oncology specialists from around the world. The theme of 2019 ASCO conference was "Caring for Every Patient, Learning from Every Patient". Among the topics of interest covered were new approaches to surmount limited access to cancer care and the latest advances in targeted therapies for pancreatic, prostate cancers and soft tissue sarcomas. In the field of head and neck cancer, 8 oral abstracts and 75 poster abstracts were presented at this meeting. In this review, we are going to summarize the eight studies that have been presented orally. The topics are recurrent and/or metastatic head and neck squamous cell carcinoma for two abstracts (#6000, #6002), salivary duct carcinoma for one abstract (#6001), locally advanced nasopharyngeal carcinoma for two abstracts (#6003, #6004), oropharyngeal carcinoma for two abstracts (#6006, #6008), and oral cavity cancer for one abstract (#6007).
The automated part quality inspection poses many challenges to the engineers, especially when the part features to be inspected become complicated. A large quantity of part inspection at a faster rate should be relied upon computerized, automated inspection methods, which requires advanced quality control approaches. In this context, this work uses innovative methods in remote part tracking and quality control with the aid of the modern equipment and application of support vector machine (SVM) learning approach to predict the outcome of the quality control process. The classifier equations are built on the data obtained from the experiments and analyzed with different kernel functions. From the analysis, detailed outcome is presented for six different cases. The results indicate the robustness of support vector classification for the experimental data with two output classes.
재미와 행복은 인간이 추구하는 본질적 가치이다. 게임은 그러한 본질적 가치를 만족시키는 매우 편리한 수단 중 하나이다. 그 수단을 교육에 접목하여, 재미있는 교육을 추구하는 시도들이 활성화되고 있다. 기업과 학교의 인력교육 현장에서 게임의 활용도가 증가하면서, 게임을 접목한 교육방식의 한계와 역효과에 대한 우려의 목소리도 생기고 있다. 역효과와 한계점을 명확히 이해하고, 이에 대한 극복방안을 모색하여 교육 게이미피케이션을 활성화하는 것이 본 논문의 목적이다. 본 논문에서는 인력교육 현장에서 게이미피케이션을 통해 교육에 게임을 접목할 경우에 발생하는 역효과와 한계점을 관찰연구를 통해 정리하고, 이에 대한 피교육자의 의견을 인터뷰 형식으로 추가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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