• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제18권1호
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• pp.58-65
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• 2007

Objectives : Motivational factor is a unique contributor to the typically poor academic performance of children with ADHD. However, few study has directly intervened learning motivation in children with ADHD. We conducted this study to explore the direct effects of the learning motivation improvement program applied to children with ADHD. Method The program was designed in order to increase an interest-inducing educational intervention, an academic skills integration, a basic learning activity (reading, writing, and math), and children's self-esteem. We conducted the program twice a week (total 10 sessions) and assessed learning motivation, teaming attitude, self-esteem, academic performance, and problem behaviors of participating children. Results : After the program, teachers reported improvement in teaming motivation. In addition, parents notified sisnificant reduction of problem behaviors. Children reported improvement in a few domains of teaming motivation and learning attitude. Conclusion : While loaming motivation is regarded as an important factor in education, there have been few studies considering this issue in both educational and psychiatric fields. The teaming motivation improvement would be needed in both field in order to reduce the deficits in academic performance in children with ADHD.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권7호
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• pp.350-358
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• 2021

In modern years, the performance of the students is analysed with lot of difficulties, which is a very important problem in all the academic institutions. The main idea of this paper is to analyze and evaluate the academic performance of the college students with bipolar disorder by applying data mining classification algorithms using Jupiter Notebook, python tool. This tool has been generally used as a decision-making tool in terms of academic performance of the students. The various classifiers could be logistic regression, random forest classifier gini, random forest classifier entropy, decision tree classifier, K-Neighbours classifier, Ada Boost classifier, Extra Tree Classifier, GaussianNB, BernoulliNB are used. The results of such classification model deals with 13 measures like Accuracy, Precision, Recall, F1 Measure, Sensitivity, Specificity, R Squared, Mean Absolute Error, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, TPR, TNR, FPR and FNR. Therefore, conclusion could be reached that the Decision Tree Classifier is better than that of different algorithms.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.204-212
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• 2023

Diabetes is a condition that can be brought on by a variety of different factors, some of which include, but are not limited to, the following: age, a lack of physical activity, a sedentary lifestyle, a family history of diabetes, high blood pressure, depression and stress, inappropriate eating habits, and so on. Diabetes is a disorder that can be brought on by a number of different factors. A chronic disorder that may lead to a wide range of complications. Diabetes mellitus is synonymous with diabetes. There is a correlation between diabetes and an increased chance of having a variety of various ailments, some of which include, but are not limited to, cardiovascular disease, nerve damage, and eye difficulties. There are a number of illnesses that are connected to kidney dysfunction, including stroke. According to the figures provided by the International Diabetes Federation, there are more than 382 million people all over the world who are afflicted with diabetes. This number will have risen during the years in order to reach 592 million by the year 2035. There are a substantial number of people who become victims on a regular basis, and a significant percentage of those people are uninformed of whether or not they have it. The individuals who are most adversely impacted by it are those who are between the ages of 25 and 74 years old. This paper reviews about various machine learning techniques used to detect diabetes mellitus.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.581-586
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• 2023

최근 자폐 스펙트럼 장애가 있는 변호사를 주인공으로 하는 TV 드라마가 많은 화제를 불러일으키면서 그 영향으로 자폐 스펙트럼 장애인이 겪는 어려움에 관한 관심도 높아졌다. 자폐 스펙트럼은 조기에 발견해 교육과 치료를 제대로 받으면 예후를 좋게 할 수 있어 그 치료제 개발이 절실히 요구되고 있다. 현재 자폐 스펙트럼 치료에 사용되는 약물은 부작용이 있는 경우가 많아, 그에 비해 부작용이 없고 대량 공급이 가능한 디지털 치료제가 주목받고 있다. 본 논문에서는 자폐 스펙트럼을 가진 영유아를 위한 감정 및 표정 학습을 제공하는 애플리케이션이자 디지털 치료제인 '아이모션(AEmotion)'을 소개한다. 본 시스템은 훈련에 대한 흥미를 높이고 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로 개발되었다. 머신 러닝 기법을 활용하는 본 시스템은 표정 카드를 통해 감정을 학습하는 '감정 학습' 단계, 감정과 표정을 잘 이해했는지 확인하는 '감정 식별' 단계, 그리고 감정과 알맞은 표정을 짓는 '표정 훈련' 단계 등 총 3단계로 이루어져 있다. 이 시스템을 통해, 표정 인식과 감정처리가 익숙하지 않아 사회적 상호작용이 어려운 자폐 스펙트럼 장애 아동들의 표정 훈련 및 치료에 효과가 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제13권1호
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• pp.85-92
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• 2002

목 적：본 연구에서는 주의력 결핍/과잉운동 장애(ADHD)와 학습장애(LD), 그리고 이 두 장애의 공존질병(ADHD+LD)을 보이는 혼합형 장애 아동 집단을 대상으로 여러 가지 기억 기능을 평가하는 신경심리검 사상에서 세 장애 집단의 수행 차이를 비교하였고, 지능수준과 기억 책략의 사용 여부가 이들의 기억능력 향상에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 방 법：ADHD 아동 11명, LD 아동 5명, 두 장애를 함께 가진 혼합형 장애(ADHD+LD) 아동 9명, 그리고 정상 아동 8명에게 기억 기능과 인지능력을 평가하기 위해 개별적으로 기억력 평가 검사(MAS)와 웩슬러 아동용 지능검사를 실시한 후, 집단간 수행 차이를 비교하였다. 결 과：언어 및 시각 과제에 대한 재인검사를 제외한 제반 기억 검사상에서 통제집단에 비해서 세 장애집단군이 저조한 수행을 보였으며, 특히 ADHD+LD 집단이 가장 저조한 수행을 보였고, 그 다음으로 LD, ADHD 집단의 순으로 전반적인 기억 검사상에서 저조한 수행을 보였다. 이러한 수행 양상은 언어 기억 소검사를 제외한 MAS 검사의 다른 하위검사에서도 동일하게 나타났으며, 제반 기억 검사에서의 우수한 수행은 검사시 아동이 사용하였던 기억 책략 및 오류 반응의 사용정도 유의미한 상관이 있었다. 논 의：ADHD, LD의 공존질병을 가질 경우 기억 및 학습에 더 어려움이 있으며, ADHD, LD, 혼합형 집단을 변별하는데 있어 기억기능을 측정하는 것이 각 장애를 감별진단하는데 도움이 될 가능성이 시사되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.327-345
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• 2016

본 연구는 인간발달 과정을 신경과학, 심리학, 운동학습, 근육 생리학 등의 행동과학 자료와 생체역학, 인체운동 분석, 운동조절 기반의 인지 동작치료 프로그램을 정서 행동장애 아동들에게 실시하여 표정에 따른 얼굴 움직임이 감정과 정서변화에 따라 어떤 특성을 갖는지를 표정 움직임의 변화로 정량화 하고자 하였다. 본 연구에서는 영상측정 및 키네마틱 분석의 정서 행동장애 아동의 표정변화를 중재 프로그램 피드백 자료로 활용하였고, 표정 변화를 통해 인지동작 치료프로그램 효과를 알 수 있었다. 또한 정서 및 행동치료의 영상분석과 키네마틱 분석의 정량적 데이터를 통하여 인간발달에 대한 융 복합적 측정 및 분석법을 적용하여 발달장애의 조기발견과 치료과정에 따른 데이터를 축적하는 것도 기대할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과는 아동뿐만이 아니라 자기표현이 부족한 장애와 노인, 환자에게도 확대 적용할 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.212-224
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• 2002

본 연구개발의 목적은 학습자가 학습문제를 능동적인 구성주의적 문제중심학습(PBL)으로 해결하는 것으로 학습문제 유형에 따른 웹 서비스 및 주제별 웹사이트 자동구축을 통한 상호작용 구현에 중점을 두었다. 학습자가 문제 중심으로 My학습에서 자신의 문제점을 파악하거나 자기 주도적으로 유형 및 사례를 파악한 뒤 필요한 상담을 선정하거나 진단지를 통한 처방 전략에 따라 관련 자료, 상담 및 강의를 지정된다. 상담관리전략인 처방은 개인별, 전문가별로 나누어 학습자는 학습자료 및 실시간/비실시간 강의를 제공받고 전문가는 파일 업로드 및 다운로드, 게시판, 채팅, 회원관리, 온라인강의 등을 자동 생성 및 제공뿐만 아니라 폰트 및 배경의 설정까지 가능하도록 되어있다. 본 연구 결과를 통하여 상담자는 웹 기반 학습상담 시스템을 주제별 개별상담체제로 운용하게 되며 학습자는 문제 상황을 중심으로 학습상담 과정과 처방에 대한 구성주의적 접근이 가능하게 된다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제24권4호
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• pp.393-402
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• 2013

Objectives: This study is a clinical report of a patient with ADHD and learning disorders who is being treated with hyperbaric oxygen, scalp acupuncture, cognitive enhancement therapy and speech-language therapy. Methods: The BASA-R, BASA-M and REVT tests were used for the diagnosis of learning disorders. For the treatment, hyperbaric oxygen therapy, scalp acupuncture, cognitive enhancement therapy and speech-language therapy were all being used. The Raven's matrix tests were compared for between before and after the abovementioned therapies. Results: After the treatment, Raven's matrix test grade improved from 4 to 5. The improvement of the patient's concentration, communication, motion, confidence, and sleep conditions were observed. Conclusions: These therapies including the hyperbaric oxygen therapy are efficient for the treatment of ADHD and learning disorders.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1336-1345
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• 2021

Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is one of the most common neurological disorders in children. The diagnosis of ADHD in children is based on the interviews and observation reports of parents or teachers who have stayed with them. Since this approach cannot avoid long observation time and the bias of observers, another approach based on Electroencephalography(EEG) is emerging. The goal of this study is to develop an assistive tool for diagnosing ADHD by EEG classification. This study explores the frequency bands of EEG and extracts the implied features in them by using the proposed CNN. The CNN architecture has three Convolution-MaxPooling blocks and two fully connected layers. As a result of the experiment, the 30-60 Hz gamma band showed dominant characteristics in identifying EEG, and when other frequency bands were added to the gamma band, the EEG classification performance was improved. They also show that the proposed CNN is effective in detecting ADHD in children.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.241-249
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• 2019

본 연구의 목적은 성인간호학의 혈액계 환자간호에서 팀 기반 학습 프로그램을 개발하고, 간호대학생들에게 적용하여 학업적 자기효능감, 학습태도, 학습만족도에 대한 효과를 확인하고, 팀 기반 학습에 대한 인식을 확인하기 위해 시도되었다. 연구방법은 단일군 전 후 실험설계연구이며, 2018년 4월 5일에서 5월 17일까지 B시 간호학과 3학년 학생들에게 TBL 수업 후 시행되었다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 20.0 program으로 분석하였다. 연구결과, 팀 기반학습 후 학업적 자기효능감, 학습태도, 학습만족도 모두 향상되고 통계적으로 유의한 차이를 보였으며, 대상자들의 팀 기반 학습에 대한 인식은 긍정적으로 나타났다. 그러므로 간호교육에 팀 기반 학습법을 적극적으로 확대하여 적용하면 학생들의 자기주도적 학습능력 향상 뿐만 아니라 간호교육의 질을 높이는데도 기여할 수 있을 것이라 생각되며, 추후 타 교수학습법과 비교하여 연구해볼 것을 제언한다.