명제를 반박하는 과정에서 생성되는 반례는 명제가 거짓이라는 추론의 타당성을 보이는 방법이자 수학교수 학습 측면에서도 수학적 사고력 향상에 중요한 역할을 기대하고 있다. 이에 본 연구에서는 현 교과서에서 다루어지고 있는 반례 활용에 대해 살펴보고, 학교 현장에서 교육학적 전략으로 활용할 수 있는 반례 활용 교육을 위한 자료를 개발하였다. 개발 자료는 거짓 명제 만들기와 참인명제 만들기로 구성하였고, 학생들에게 반례 활용 실험 수업을 통해 학생들의 반응을 살펴보았다. 연구 결과 정의적 영역의 측면에서는 명제에 관한 흥미를 높이고 자신감을 향상시키는 효과가 있었으며, 인지적 영역의 측면에서는 다양한 반례를 찾고 그 반례를 탐구하여 참인 명제를 만들어 보는 다양한 수학적 추론 활동을 통해 명제에 대한 유연한 사고와 함께 명제의 조건을 명확히 인지하면서 명제 개념을 학습하는데 도움이 되는 것으로 나타났다.
For the purpose of compromising hosts, attackers including infected hosts initially perform a portscan using IP addresses in order to find vulnerable hosts. Considerable research related to portscan detection has been done and many algorithms have been proposed and implemented in the network intrusion detection system (NIDS). In order to distinguish portscanners from remote hosts, most portscan detection algorithms use a fixed threshold that is manually managed by the network manager. Because the threshold is a constant, even though the network environment or the characteristics of traffic can change, many false positives and false negatives are generated by NIDS. This reduces the efficiency of NIDS and imposes a high processing burden on a network management system (NMS). In this paper, in order to address this problem, we propose an automatic portscan detection system using an fast increase slow decrease (FISD) scheme, that will automatically and adaptively set the threshold based on statistical data for traffic during prior time periods. In particular, we focus on reducing false positives rather than false negatives, while the threshold is adaptively set within a range between minimum and maximum values. We also propose a new portscan detection algorithm, rate of increase in the number of failed connection request (RINF), which is much more suitable for our system and shows better performance than other existing algorithms. In terms of the implementation, we compare our scheme with other two simple threshold estimation methods for an adaptive threshold setting scheme. Also, we compare our detection algorithm with other three existing approaches for portscan detection using a real traffic trace. In summary, we show that FISD results in less false positives than other schemes and RINF can fast and accurately detect portscanners. We also show that the proposed system, including our scheme and algorithm, provides good performance in terms of the rate of false positives.
The purposes of this study were (1) to investigate children's moral judgment, justification reasoning in terms of aggressive behavior, and (2) it examined the relationship to false belief understanding. Children aged between 3 to 5 years(N = 120) participated in this study. Each child was interviewed individually and responded questions designed to measure his/her moral judgment and justification reasoning and false belief understanding. The 12 pictorial tasks consisted of selfish and altruistic intentions and three different types of acts (physical, verbal, relational) as responses to aggressive behavior. The results indicated that the kind of moral judgment used was different according to the intention and the types of acts. There were significant differences in children's justification reasoning according to the age and the types of acts. There was a positive relationship between false belief understanding and moral judgment, justification reasoning. This paper also provided a detailed discussion of the results and recommendations in the context of more general cognitive developmental changes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5354-5369
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2019
Sensor networks are deployed in unheeded environment to monitor the situation. In view of the unheeded environment and by the nature of their communication channel sensor nodes are vulnerable to various attacks most commonly malicious packet dropping attacks namely blackhole, grayhole attack and sinkhole attack. In each of these attacks, the attackers capture the sensor nodes to inject fake details, to deceive other sensor nodes and to interrupt the network traffic by packet dropping. In all such attacks, the compromised node advertises itself with fake routing facts to draw its neighbor traffic and to plunge the data packets. False routing advertisement play vital role in deceiving genuine node in network. In this paper, behavior based routing misbehavior detection (BRMD) is designed in wireless sensor networks to detect false advertiser node in the network. Herein the sensor nodes are monitored by its neighbor. The node which attracts more neighbor traffic by fake routing advertisement and involves the malicious activities such as packet dropping, selective packet dropping and tampering data are detected by its various behaviors and isolated from the network. To estimate the effectiveness of the proposed technique, Network Simulator 2.34 is used. In addition packet delivery ratio, throughput and end-to-end delay of BRMD are compared with other existing routing protocols and as a consequence it is shown that BRMD performs better. The outcome also demonstrates that BRMD yields lesser false positive (less than 6%) and false negative (less than 4%) encountered in various attack detection.
침입행위에 대한 비정상행위 탐지방법은 탐지에 대한 오판율이 높게 나타난다. 즉, 실제 침입이 아닌데 침입으로 판정하는 과탐지와 실제 침입인데 탐지하지 못하는 미탐지에 대한 오판율의 경우이다. 침입탐지의 민감도를 향상시키기 위하여 오용행위 및 비정상행위 탐지센서들 사이의 관련성을 이용하여 오판율을 감소하는 통합탐지의 방법을 연구하였다. 정상행위 및 비정상행위에 대해 하나의 탐지센서로부터의 결과가 다른 탐지센서에 의한 결과와 어떠한 관련성을 갖고 있는지의 반영비율을 오프라인에서 생성하고, 이를 실시간에 탐지된 결과에 적용하여 오판율을 감소하도록 하였다.
Roslani, April Camilla;Abdullah, Taufiq;Arumugam, Kulenthran
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제13권1호
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pp.237-241
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2012
Objective: Screening for colorectal cancer using guaiac-based fecal occult blood tests (gFOBT) is well established in Western populations, but is hampered by poor patient compliance due to the imposed dietary restrictions. Fecal immunochemical tests (FIT) do not require dietary restriction, but are more expensive than gFOBT and therefore restrict its use in developing countries in Asia. However, Asian diets being low in meat content may not require diet restriction for gFOBT to achieve equivalent results. The objective of this study was to evaluate and compare the validity and suitability of gFOBT and FIT or a combination of the two in screening for colorectal neoplasias without prior dietary restriction in an Asian population. Methods: Patients referred to the Endoscopic Unit for colonoscopy were recruited for the study. Stool samples were collected prior to bowel preparation, and tested for occult blood with both gFOBT and FIT. Dietary restriction was not imposed. To assess the validity of either tests or in combination to detect a neoplasm or cancer in the colon, their false positive rates, their sensitivity (true positive rate) and the specificity (true negative rate) were analyzed and compared. Results: One hundred and three patients were analysed. The sensitivity for picking up any neoplasia was 53% for FIT, 40% for gFOBT and 23.3% for the combination. The sensitivities for picking up only carcinoma were 77.8%, 66.7% and 55.5%, respectively. The specificity for excluding any neoplasia was 91.7% for FIT, 74% for gFOBT and 94.5% for a combination, whereas for excluding only carcinomas they were 84%, 73.4% and 93.6%. Of the 69 with normal colonoscopic findings, FOBT was positive in 4.3%, 23.2 %and 2.9% for FIT, gFOBT, or combination of tests respectively. Conclusion: FIT is the recommended method if we are to dispense with dietary restriction in our patients because of its relatively low-false positivity and better sensitivity and specificity rates.
Thallium-201 scintigraphy is used to discriminate the malignant bone tumor from the benign by qualitatively and quantitatively, and to predict the response of preoperative chemotherapy in osteosarcoma, by comparing the changes of thallium uptake ratio after chemotherapy to the tumor necrosis ratio. Thallium-201 scintigraphy scan should be done prior to surgical biopsy. PICKER Prism 2000 gamma camera with high resolution parallel hole collimator is usually used for scanning. The patient is injected with 2-3mCi of Tl-201 and the early phase is checked in 30 minutes and delayed phase in 3 hours. The scan images are visually evaluated by a blinded nuclear medicine physician. We could evaluate true positive, true negative, false positive and false negative by the comparison of results with those of biopsy, and calculate positive and negative predictive value(%), sensitivity(%), specificity(%) and diagnostic accuracy(%). For the quantitative analysis of thallium uptake, we drew the region of interest on the tumor side and contralateral normal side as mirror image, and calculated the uptake ratio with dividing the amount of gamma count in tumor side by normal side. We could calculate the percent changes of thallium uptake ratio in early and delayed phase, and compare them to the ratio of tumor necrosis. Thallium-201 scintigraphy proved as useful imaging study to discriminate malignant bone tumor from benign, but had exception in giant cell tumor and low grade malignant bone tumors. We can use T1-201 scan to differentiate the benign from the malignant tumor, and to evaluate the response of preoperative chemotherapy or radiotherapy, and to determine the residual tumor or local recurrence. For the better result, we need to have a more detail information about false positive cases and a more objective and quantitative reading technique.
This study was conducted to identify the characteristics of analytical errors shown in the Korean quality control program on bulk asbestos analyses using polarized light microscopy (PLM). 179 participating laboratories were required to analyze 4 samples respectively and asked to classify each test sample as asbestos-containing (positive) or non-asbestos-containing (negative). For positive samples, participants were also asked to identify the type and semiquantitate the contents of asbestos present. The test results showed 21 (4%) false negative errors among 562 samples, 9 (6%) false positive errors among 154 samples and 53 (9%) asbestos identification errors among 562 samples. Most of false negative and positive errors were observed in a few types of samples. Higher frequencies of asbestos identification errors were shown in samples containing two or more types of asbestos and samples containing anthophyllite, tremolite or actinolite asbestos. For semiquantitative analyses, the ratios of mean to nominal weight contents were 2.1 for chrysotile and 2.9 for amphiboles. A tendency of over-estimation was observed in semiquantitative analyses using the visual estimation technique and higher in case of analyzing samples containing amphiboles than chrysotile. Coefficients of variation (CVs) of semiquantitative analytical results were 0.44~0.83 and 0.5~1.14 for samples containing chrysotile and amphibole asbestos, respectively.
MediScore is an information retrieval system, which helps to search for the set of genes associated with a specific disease or the set of diseases associated with a specific gene. Despite recent improvement of natural language processing (NLP) and other text mining approaches to search for disease associated genes, many false positive results come out due to diversity of exceptional cases as well as ambiguities in gene names. In order to overcome the weak points of current text mining approaches, MediScore introduces statistical normalization based on binomial to normal distribution approximation which corrects inaccurate scores caused by common words not representing genes and interactive rescoring by the user to remove the false positive results. Interactive rescoring includes individual alias scoring for each gene to remove false gene synonyms, referring MEDLINE abstracts, and cross referencing between OMIM and other related information.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.67-72
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2013
Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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