This user-centered research aims to empirically evaluate color temperature (K) and illuminance (lx) of residential bathroom lightings to determine the most optimal lighting conditions for productive task performance as well as for satisfying users' emotional needs. Using 3 LED lighting fixtures, 4 types of lighting contexts were investigated; main lighting, task lighting, shower lighting, and bath lighting. Two lightings were installed parallel to the vertical edges of the main bathroom mirror to be used as main and task lighting, while another fixture was installed above the bathtub to be used for shower and bathing. For each lighting context, subjects (N=54) were instructed to perform a few tasks during which time the users were exposed to different lighting conditions with color temperature ranging from 2700 K ~ 6500 K and illuminance ranging from 100 lx ~ 700 lx. Upon completing the given tasks, subjects were asked to evaluate the lighting conditions and their applicability for performing the given tasks. Based on the user evaluations, the most optimal lighting conditions for the different lighting scenarios are as follow: 1) 3500 K ~ 4300 K and 150 lx for main lighting, 2) 3500 K ~ 4300 K and 500 lx ~ 700 lx for task lighting, and 3) 2700 K ~ 3500 K and 100 lx ~ 150 lx for shower/bath lighting. These results can be used to adjust the lighting standards suggested by KS, as well as be utilized by both engineers and designers in designing new types of user-centered bathroom lightings.
The real time scheduling is a key research area in high performance computing and has been a source of challenging problems. A periodic task is an infinite sequence of task instance where each job of a task comes in a regular period. The RMS (Rate Monotonic Scheduling) algorithm has the advantage of a strong theoretical foundation and holds out the promise of reducing the need for exhaustive testing of the scheduling. Many real-time systems built in the past based their scheduling on the Cyclic Executive Model because it produces predictable schedules which facilitate exhaustive testing. In this work we propose hybrid scheduling method which combines features of both of these scheduling algorithms. The original rate monotonic scheduling algorithm didn't consider the uniform sampling tasks in the real time systems. We have enumerated some issues when the RMS is applied to our hybrid scheduling method. We found the scheduling bound for the hard real-time systems which include the uniform sampling tasks. The suggested hybrid scheduling algorithm turns out to have some advantages from the point of view of the real time system designer, and is particularly useful in the context of large critical systems. Our algorithm can be useful for real time system designer who must guarantee the hard real time tasks.
Purpose: The objective of this scoping review was to investigate the applicability and performance of various convolutional neural network (CNN) models in tooth numbering on panoramic radiographs, achieved through classification, detection, and segmentation tasks. Materials and Methods: An online search was performed of the PubMed, Science Direct, and Scopus databases. Based on the selection process, 12 studies were included in this review. Results: Eleven studies utilized a CNN model for detection tasks, 5 for classification tasks, and 3 for segmentation tasks in the context of tooth numbering on panoramic radiographs. Most of these studies revealed high performance of various CNN models in automating tooth numbering. However, several studies also highlighted limitations of CNNs, such as the presence of false positives and false negatives in identifying decayed teeth, teeth with crown prosthetics, teeth adjacent to edentulous areas, dental implants, root remnants, wisdom teeth, and root canal-treated teeth. These limitations can be overcome by ensuring both the quality and quantity of datasets, as well as optimizing the CNN architecture. Conclusion: CNNs have demonstrated high performance in automated tooth numbering on panoramic radiographs. Future development of CNN-based models for this purpose should also consider different stages of dentition, such as the primary and mixed dentition stages, as well as the presence of various tooth conditions. Ultimately, an optimized CNN architecture can serve as the foundation for an automated tooth numbering system and for further artificial intelligence research on panoramic radiographs for a variety of purposes.
This study was designed to investigate the relationship between middle school students' smart media competency and online learning outcomes. The context of this study was on online inquiry-based mathematics and science learning environment, and four-hundred and fifty-five (455) 7th to 9th grade students in Korea participated in this research. To assess students' smart device competency, Smart Media Literacy Quotient (SMLQ) which consisted of 18 items regarding the operation ability of smart media and its application (14 items) and positive beliefs of smart media (4 items) was administered to each student. The findings of this study first showed that students' smart media literacy varied according to their characteristics such as gender, grade, class (subject), and socio-economic status. Female students' scores were higher in overall smart media literacy operation and learning ability of smart media than male students. 7th grade middle school students represented lower smart media literacy scores, compared to 8th and 9th graders. Also, minority students were significantly lower in smart media literacy, operation and learning ability of smart media, and positive belief of smart media than the non-minority students. Second, overall smart media literacy and operation and learning ability of smart media varied among high, medium, and low score achievers in inquiry tasks. Low scored students in inquiry tasks were significantly lower in overall smart media literacy and operation and learning ability of smart media than medium scored students. Lastly, smart media literacy also varied by students' dropout/completion. Students who dropped out reported significantly lower scores in overall smart media literacy, operation and learning ability of smart media, and positive belief of smart media.
본 연구는 한국과 싱가포르의 중학교 1학년 교과서의 통계영역에 제시된 과제를 수학적 모델링 관점에서 비교·분석함으로써 두 나라의 학생들이 각각 접할 학습 내용과 학습 경험의 기회를 확인하고자 하였다. 또한 이를 바탕으로 통계영역의 교과서 개발 및 보완 측면에서 시사점을 찾아보고자 하였다. 교과서 과제는 수학적 모델링 과정 반영, 데이터 제공 유형, 표현 형식, 문제 상황 맥락, 수학적 활동의 5가지 측면으로 분석하였다. 분석 결과, 한국과 싱가포르 교과서 모두 수학적 결론을 구하는 과제와 과제 해결에 필요한 데이터만 제공되는 과제, 표나 그림으로 표현되는 과제의 비중이 가장 높았다. 한국과 싱가포르 교과서에 반영된 실세계 맥락과 수학적 활동의 경우는 서로 비중에 차이가 있었다. 이를 바탕으로 향후 수학적 모델링 활동을 지원하기 위한 교과서 과제 개발에 대한 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 수학적 모델링 과정의 균형 있는 경험 제공과 다양한 표현 형식의 과제를 제시함으로써 학생들의 인지적 수준을 높이며, 의미 있는 수학화 과정을 경험할 수 있는 기회의 확대가 필요하다. 또한, 수학적 모델링 활동에 대한 학생들의 흥미 또는 학습동기를 위해 맥락적 현실성이 높은 과제를 제시할 필요가 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.238-246
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2011
This paper proposes a new semantic representation and its associated similarity measure. The representation expresses textual context observed in a context of a certain term as a network where nodes are terms and edges are the number of cooccurrences between connected terms. To compare terms represented in networks, a graph kernel is adopted as a similarity measure. The proposed representation has two notable merits compared with previous semantic representations. First, it can process polysemous words in a better way than a vector representation. A network of a polysemous term is regarded as a combination of sub-networks that represent senses and the appropriate sub-network is identified by context before compared by the kernel. Second, the representation permits not only words but also senses or contexts to be represented directly from corresponding set of terms. The validity of the representation and its similarity measure is evaluated with two tasks: synonym test and unsupervised word sense disambiguation. The method performed well and could compete with the state-of-the-art unsupervised methods.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.175-180
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2023
The main purpose of the study is to identify the key aspects of the formation of legal and professional competence of students of higher educational institutions in the context of the COVID-19 pandemic. The modern system of public relations tightens the requirements for the professional and legal competence of specialists in all spheres of life. The development of a unified nationwide strategy in the field of education focused on the formation and development of young people's skills for life in the information society, is aimed at finding ways to form an active position of a future specialist, developing an experience of a holistic understanding of the professional activity, systemic action in solving new problems and tasks. The methodology includes a number of theoretical methods. Based on the results of the study, the main elements of the formation of legal and professional competence of students of higher educational institutions in the context of the COVID-19 pandemic.
The web search engines are exposed to the issue of uncertainty because of ambiguous queries, being input for retrieving the accurate results. Ambiguous queries constitute a significant fraction of such instances and pose real challenges to web search engines. Moreover, web search has created an interest for the researchers to deal with search by considering context in terms of location perspective. Our proposed disambiguation approach is designed to improve user experience by using context in terms of location relevance with the document relevance. The aim is that providing the user a comprehensive location perspective of a topic is informative than retrieving a result that only contains temporal or context information. The capacity to use this information in a location manner can be, from a user perspective, potentially useful for several tasks, including user query understanding or clustering based on location. In order to carry out the approach, we developed a Java based prototype to derive the contextual information from the web results based on the queries from the well-known datasets. Among those results, queries are further classified in order to perform search in a broad way. After the result provision to users and the selection made by them, feedback is recorded implicitly to improve the web search based on contextual information. The experiment results demonstrate the outstanding performance of our approach in terms of precision 75%, accuracy 73%; recall 81% and f-measure 78% when compared with generic temporal evaluation approach and furthermore achieved precision 86%, accuracy 71%; recall 67% and f-measure 75% when compared with web document clustering approach.
우리나라 2015 개정에 따른 수학과 교육과정의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 창의적 역량을 갖춘 융합 인재로 성장할 수 있는 기반을 제공할 것을 제안하며 이를 위하여 수학 교과 역량을 강조하였는데, 이 중 하나가 의사소통이다. 본 연구에서는 김상화 방정숙(2010)이 제안한 D.R.O.C 유형을 근간으로 의사소통의 유형별 요소를 마련하고자 하였다. 의사소통 요소를 탐색을 위하여 Mathematics in Context 교과서를 선정하여 총 34개의 함수 내용 관련 과제에 속한 316개 문항을 대상으로 하였다. 해당 교과서는 수학적 의사소통의 유형별 요소에 따른 과제 중심의 수업 활동으로 구성되어 있으며, 함수 내용의 특성상 주로 그래프로 나타내거나 해석하는 것과 같은 표현에 해당하는 문항들이 많음을 보였다. 또한 자신이 접한 내용, 문제 풀이 과정, 또는 자신의 판단이나 생각들을 언어를 통해 말하고, 동료들과 서로 설명해 보게 하는 담화 유형과 구체물을 이용하는 조작 유형들을 다룸으로써 처음 접하는 용어나 개념에 친숙하게 접근하도록 이끌고 있었다. 한 마디로, 의사소통 유형 및 요소를 통해 학습자로 하여금 함수 관련 내용을 습득할 수 있도록 과제들이 비교적 풍부히 구성되어 있음을 알 수 있었다.
이 연구에서는 우리나라 중학교 수학 교과서의 함수 단원에서 학생에게 어떠한 학습 기회를 제공하는지를 탐색한다. 구체적으로, 교과서가 제시하는 수학 내용과 실행, 수학 과제의 인지적 노력수준, 학생 응답의 유형, 문제 상황의 형태 및 특징 등의 측면을 탐구하여서 교과서가 학생들에게 어떠한 학습기회를 제안하며 구조화하는가를 살펴본다. 이를 위해서 2009 개정 교육과정에 따른 중학교 수학교과서 3종을 분석하였다. 그 결과로 교과서가 학생에게 제공하는 함수에 대한 학습기회는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 절차적 지식과 개념 간의 연결성이 매우 약하며 함수의 내용 간의 의미를 연결하는 기회가 매우 제한되어 있다. 둘째, 학생들은 함수를 정의, 규칙, 법칙만으로 학습하게 되며 예제와 수학과제를 통해서 계산의 절차 수행을 반복적으로 경험하게 될 가능성이 크다. 셋째, 학생들은 문제를 해결하는 과정에 대해서 수학적으로 설명하거나 추론하는 과정을 경험할 가능성이 매우 적다. 넷째, 수학과제와 상황과제를 통해 학생의 인지적 사고 과정이 확장되거나 심화되기 보다는 분절적이고 파편화된 지식으로 받아들일 수 있는 여지가 많다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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