• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제13권4호
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• pp.421-431
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• 2014

The market basket data in the form of a binary user-item matrix or a binary item-user matrix can be modelled as a binary classification problem. The binary logistic regression approach tackles the binary classification problem, where principal components are predictor variables. If users or items are sparse in the training data, the binary classification problem can be considered as a cold-start problem. The binary logistic regression approach may not function appropriately if the principal components are inefficient for the cold-start problem. Assuming that the market basket data can also be considered as a special regression problem whose response is either 0 or 1, we propose three supervised learning approaches: random forest regression, random forest classification, and elastic net to tackle the cold-start problem, comparing the performance in a variety of experimental settings. The experimental results show that the proposed supervised learning approaches outperform the conventional approaches.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.264-267
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• 2022

Recently, federated learning (FL) has increased prominence as a viable approach for enhancing user privacy and data security by allowing collaborative multi-party model learning without exchanging sensitive data. Despite this, most present FL systems still depend on a centralized aggregator to generate a global model by gathering all submitted models from users, which could expose user privacy and the risk of various threats from malicious users. To solve these issues, we suggested a safe FL framework that employs differential privacy to counter membership inference attacks during the collaborative FL model training process and empowers blockchain to replace the centralized aggregator server.

• 한국보육지원학회지
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• 제11권1호
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• pp.269-287
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• 2015

본 연구는 유아교사들이 인식하는 구성주의 교육 신념에 따라 유아 협동 활동에 대한 관심도와 실태가 상이한지를 알아보는데 목적이 있다. 연구 대상은 부산광역시 소재 유아교육기관에 근무하는 담임교사 210명이었으며, 이들을 대상으로 구성주의 교육신념을 측정하고 유아 협동 활동에 대한 관심도 및 실천수준을 조사하였다. 교사의 구성주의 신념에 따른 관심도 및 실천수준을 알아보기 위해 구성주의 신념 점수를 상, 중, 하로 구분한 후, ${\chi}^2$검증, 일원변량분석(ANOVA), Scheff$\acute{e}$ 검증을 실시하였다. 분석 결과, 구성주의 교육 신념이 높은 집단이 낮은 집단에 비해 유아 협동 활동에 대한 관심도와 실천 수준이 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 토대로 유아 협동 활동에 관한 체계적인 교사교육은 물론 교사들의 구성주의 교육신념을 형성 강화시키는 것이 유아교육현장에서의 유아 협동 활동을 활성화시킬 수 있는 하나의 방편이 될 수 있음을 제언하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.71-76
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• 2019

본 연구의 목적은 교양영어 학습자들을 대상으로 실천학습(Action learning) 기법을 활용한 영어 수업 사례 연구를 통하여 그 효과를 알아보고자 했다. 본 연구는 학습자 중심 수업을 기본으로 하여 학습자 간의 상호수정 활동을 통해 영어 기술을 익힐 수 있다는 것에 연구의 가치를 두고 실천학습(Action learning)을 수업에 활용함으로써 그 효과를 알아보고자 했다. 2018년 3월 1일부터 2018년 6월15일까지 교양 영어 두개 반(실험반, 통제반) 학생을 대상으로 하였으며 실험 집단은 실천학습(Action learning) 협력기법을 활용한 협력쓰기 수업을 진행하고, 통제 반은 교수자가 기존에 하던 방식의 쓰기 수업을 진행하여 비교하였다. 본 연구의 연구문제는 실천학습(Action learning) 기법을 적용한 협력 쓰기 활동이 학생들의 쓰기 유창성에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보고자했다. 연구결과, 실험집단의 경우 단어의 수, 문장의 수와 문장 길이 등의 쓰기의 유창성 부분에서 통계적으로 유의미한 결과를 가져왔다. 학습자들은 학습 관계에서 더 깊이 있게 다른 사람들이 지닌 지식이나 생각을 공유하고 보다 규칙적인 근거를 가지고 근접발달영역 들어갈 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1431-1445
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• 2022

We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.951-953
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• 2012

현장실습교육과정은 학생에게는 산업현장의 생생한 체험 기회를 제공하고, 기업에서는 적은 임금으로 수요에 적합한 고급인력을 활용할 수 있도록 하며, 대학은 산업현장에서 요구되는 인력수요에 보다 유연하게 대처할 수 있는 21세기형 새로운 산학협동교육 시스템을 지향하고 있다. 이에 본 논문에서는 최근 대학 교육 패러다임의 전환 요구와 함께 현장실습교육이 급격하게 요구받고 있는 실정에서 현장실습에서 학습자의 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석해 보고, 산업단지 캠퍼스의 현장실습 개선방향을 제시해 보고자 하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.487-494
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• 2022

연구목적: 본 연구는 시대적 환경의 변화에 따른 경찰의 다양한 활동에 대한 성과를 효율적으로 증진시킬 수 있는 메타버스 기반 경찰교육훈련모델을 제안하고자 한다. 연구방법: HMD과 햅틱기술을 이용하여 표현되는 Avatar Controller를 생성하고, Network Interface에 접속하여 Cloud Education Server에서의 지휘통제모듈과 교육훈련콘텐츠모듈, 분석모듈 등을 통하여 개인 또는 팀 단위로 교육훈련 할 수 있다. 연구결과: 본 연구의 제안모델에서는 개인이나 팀 단위의 메타버스 기반 교육훈련 시 지휘통제모듈을 접목시킴으로써 테러나 범죄 상황 전반에 대하여 지휘감독요원들이 실시간으로 상황을 모니터링하여 지휘통제 하에 대응훈련을 하게 함으로써 팀원들 간의 유기적인 협업훈련도 가능하게 하였다. 결론: 메타버스를 기반으로 한 개인 또는 팀 단위의 경찰교육훈련은 몰입감, 상호작용 그리고 다양한 상황에서의 신속한 판단 등을 바탕으로 현실과 거의 흡사한 환경을 조성함으로써 보다 더 효율적이고 안전적인 교육훈련환경을 제공할 수 있기 때문에 향후 각국에서 메타버스를 기반으로 한 교육훈련 대응모델들은 지속적으로 성장하며 교육훈련에 있어서 새로운 대안으로 제시될 것으로 기대된다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제13권2호
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• pp.1-19
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• 1996

Satellite Technology Research Center(SaTReC) of Korean Advanced Institute of Science and Technology(KAIST) has started a collaborative research, development, and training program in the field of space technology. As the result of that, SaTReC has successfully developed and operated the KISTAT-1, which is the first Korean satellite system. From the experience gained. SaTReC has developed the KITSAT-2 with its own technology and man-power and acquired the capability to design and to manufacture small satellite systems. In this paper, an overview of KITSAT-1/2 microsatellite systems and operational results are introduced.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권2호
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• pp.142-147
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• 2012

Individuals with autistic spectrum disorders (ASD) have difficulty inferring other people's feelings from their facial expressions and/or from situational cues, and therefore, they are less able to respond with prosocial behavior. We developed a computer-based training program to help teach the connection between facial-based or situation-based emotions and prosocial behavioral responses. An 8-year-old male school child with ASD participated in the study. In this program, he was trained to identify persons in need of help and appropriate prosocial responses using novel photo-based scenarios. When he misidentified emotions from photographs of another's face, the program highlighted those parts of the face which effectively communicate emotion. To increase the likelihood that he would learn a generalized repertoire of emotional understanding, multiple examples of emotional expressions and situations were provided. When he misidentified persons expressing a need for help, or failed to identify appropriate helping behaviors, role playing was used to help him appreciate the state of mind of a person in need of help. The results of the training indicated increases in prosocial behaviors during a laboratory task that required collaborative work. His homeroom teacher, using a behavioral rating scale, reported that he now understood another's emotion or situation better than before training. These findings indicate the effects of the training are not limited to the artificial experiment situation, but also carried over to his school life.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권2호
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• pp.1131-1132
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• 2013

Background: Upper tract transitional cell carcinomas (UTCC) are relatively uncommon but prognosis is generally worse than TCC of bladder. Methods: Between March 2004 and June 2012, patients with initial non-metastatic UTCC were assessed in the Medical Oncology and Urology Departments of Ataturk Training and Research Hospital. Results: A total of 11 patients with initially non-metastatic UTCC were detected in the 8 year period, all males. Median age of was 62 (range, 38-74). Six lesions were located in the renal pelvis and 5 in the ureter. Nephroureterectomy was performed in 9 patients, and distal ureterectomy and cuff excision of the bladder in the remaining 2. The majority (n= 9) had high grade tumors. Median primary tumor diameter was 3.5 cm (range, 0.7-10). Five patients (45.5%) were stage I, 2 (18.2%) were stage II, and 4 (36.4%) were stage III. While adjuvant chemotherapy was not applied for stage I and II disease (n= 7), 4 to 6 courses were applied for 3 of the stage III patients. Also one stage III case received adjuvant radiotherapy. Up to 100 months follow-up, median overall survival was 13 months (range, 5-100 months). While stage I and II patients are following-up without muscle-invasive progression, 2 of stage III patients demonstrated progression. Conclusion: We need more collaborative studies to determine management of especially pT3-pT4 patients with UTCC.