• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.1101-1113
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• 2016

This study was conducted to analyze the effects of parenting programs for children with disabilities through meta-regression analysis of experimental studies published in Korea. Twenty-two studies with a randomized or non-randomized control group prepost test design were included in the analysis. Parenting programs had a significant effect on parenting stress (ES= -1.08, p <.001, $I^2=67.4%$), parenting ecacy (ES=0.72, p <.001, $I^2=58.0%$) and self-esteem (ES=0.58, p =.016, $I^2=0$). The meta-regression analysis showed that research designs and therapy providers had different effects on dependent variables. Results support that parenting programs are helpful for parents of children with disabilities in reducing parenting stress and improving parenting efficacy, and self-esteem.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.854-860
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• 2009

유비쿼터스는 정보통신 기술과 IT 기술 등이 접목된 새로운 컴퓨팅 환경으로서, PDA를 비롯한 다양한 기기와 여러 분야의 응용기술이 적용되었다. 최근엔 통신 기능과 다양한 IT 기능이 접목되고 휴대성이 좋은 스마트 폰의 출현으로 사용자들의 기기 이용 환경이 변화하고 있다. 이러한 스마트 폰의 활용은 환경의 제약없이 사용자들에게 학습 기기로서의 역할까지로 확장되고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트 폰에서 U-러닝을 제공하기 위하여 SCORM 기반의 메타데이터를 설계하였다. 이를 위하여, 기존의 LMS와 연동된 SCORM을 U-러닝 서버와 스마트 폰 처리 서버를 두어 이를 핸들링 하도록 하였다. 각기 다른 특성을 가지는 스마트 폰의 적용을 위하여 메타데이터에서는 CPU, 화면크기, 메모리 등의 자원 정보를 가지도록 하였으며, 메타데이터 아답터가 이를 처리하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.424-427
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• 2015

근래 들어 모바일 기기의 시스템을 장악하여 사용자의 기밀 정보를 빼내는 악성 행위의 한 방법으로 Code Reuse Attack (CRA)이 널리 사용되고 있다. 이와 같은 CRA를 막기 위하여 call-return이 일어날 때마다 이들 address를 비교해 보는 shadow stack과 branch에 대한 몇 가지 규칙을 두어 CRA 를 탐지하는 branch regulation과 같은 방식이 연구되었다. 우리는 shadow stack과 branch regulation을 종합하여 여러 종류의 CRA를 적은 성능 오버헤드로 탐지할 수 있는 CRA Detection System을 만들고자 한다. 이를 위하여 반드시 선행 되어야 할 연구인 바이너리 파일 분석과 meta-data 생성 및 압축 기술을 제안한다. 실험 결과 생성된 meta-data는 압축 기술을 적용하기 전보다 1/2에서 1/3 가량으로 그 크기가 줄어들었으며 CRA Detection System의 탐지가 정상적으로 동작하는 것 또한 확인할 수 있었다.

• 대한통합의학회지
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• 제6권2호
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• pp.1-16
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• 2018

Purpose : This meta-analysis was aimed at guiding future research in stroke treatment and to provide real-world data relating to the effects of aquatic exercise therapy on balance in patients with chronic stroke. Methods : We performed a meta-analysis comprising 22 studies involving aquatic exercise therapy performed between 2006 and 2017. A meta-analysis software program was used to calculate the mean effect size, effect size by intervention, and effect size by outcome. We also performed a meta-regression analysis and an analysis of publishing bias. Results : The mean effect size was 0.563. The effect size by outcome was observed to be the largest for the functional reach test, followed by the Berg balance scale, balance equipment, the Timed Up and Go test and one leg standing. Meta-regression analysis showed that effect size increased with an increase in the duration, number, length of exercise session. Conclusion : Aquatic exercise therapy appears to show a moderate effect on balance in patients with chronic stroke. A meta-analysis is warranted for further research to determine the effects of aquatic exercise on walking, muscle strength, and range of motion.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1429-1440
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• 2008

In a meta-analysis combining the results from different clinical trials, it is important to consider the possible heterogeneity in outcomes between trials. Such variations can be regarded as random effects. Thus, random-effect models such as HGLMs (hierarchical generalized linear models) are very useful. In this paper, we propose a HGLM framework for analyzing the binominal response data which may have variations in the odds-ratios between clinical trials. We also present the prediction intervals for random effects which are in practice useful to investigate the heterogeneity of the trial effects. The proposed method is illustrated with a real-data set on 22 trials about respiratory tract infections. We further demonstrate that an appropriate HGLM can be confirmed via model-selection criteria.

• 한국도서관정보학회지
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• 제36권1호
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• pp.415-440
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• 2005

본 연구는 의미적 상호운용이 가능한 학술지 공동이용 시스템 구축에 기초자료 제공을 목적으로 학술지의 메타데이터 시스템의 체계에 관해 분석하였다. 학술지 정보의 특성을 고려하여 학술지 메타데이터 형식을 학술지 식별자 정보, 학술지 서지정보와 학술지 소장정보로 구분하여 고찰하였다. 학술지 식별자 정보는 학술지에 정보관리 시스템의 주요키로서, 디지털정보 매체가 일반화되고 있는 시점에 이에 대한 고려가 중요하다. 학술지 서지정보 형태는 전통적으로 MARC 포맷을 활용하여 왔지만, 앞으로 MARC의 풍부한 메타데이터 요소와 DCMI의 간편성을 조화시킨 서지정보 표현 방식이 필요하다. 학술지 소장정보 표현에는 ANSI/NISO Z39.71 등 최근에 제안된 메타데이터 표준안이 간편하면서 다양한 소장 형태를 표현하기에 적합하며, 제공하는 학술지 정보 서비스 형태에 따라 기술 수준의 정도가 차별화 되어야 한다. 현재의 컴퓨터 기술은 정보의 표현과 처리가 XML 중심이기 때문에, 학술지 메타데이터 기술도 XML 기반이어야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.134-137
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 따라서 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 또한 분석을 위한 분석이라고도 말한다. 우리나라 학술지에 게재된 대사증후군 위험요인에 콩 식품 중재에 관련된 연구들을 계량적으로 통합하고 검토해보기 위해 진행하였다. 본 연구는 대사증후군 위험요인에 대한 문헌적 고찰을 통해 선행연구를 살펴보고 열거된 요인에 관한 실증 분석된 연구들을 메타분석하기 위해 2000년-2016년 국내 학술지에 게재된 연구논문을 대상으로 하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.403-414
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• 2011

최근 안드로이드 기반의 스마트 폰이 널리 사용되고 있으며, 이를 이용한 다양한 응용이 개발중이다. 그 중 한 애플리케이션에서 생성한 데이터를 다른 애플리케이션으로 전달하는 경우가 빈번하게 발생한다. 그러므로 한 애플리케이션에서 발생하는 메타데이터를 다른 애플리케이션으로 쉽게 전달하거나 공유할 수 있는 방법이 필요하다. 안드로이드에서 애플리케이션이 생성한 메타데이터는 Java 객체로 만들어진다. 안드로이드에서 기존의 데이터 전달 방법으로는 클립보드와 인텐트 그리고 컨텐트 프로바이더가 있다. 하지만 이 방법들은 모두 레코드 형태로 데이터를 전달하도록 되어 있다. 그러므로 개발자는 객체를 전달하기 위해 마샬링과 언마샬링하는 과정을 직접 구현해야 한다. 본 논문에서는 애플리케이션에서 만든 임의의 타입의 객체를 전송할 수 있는 메타서비스를 설계하고 구현하였다. 메타서비스를 이용할 경우 클립보드와 컨텐트 프로바이더에서 객체를 전송하기 위해 구현해야하는 복잡한 과정을 줄여서 버그를 줄이고 코드를 간단히 작성할 수 있도록 하여 생산성을 증진 시킬 수 있도록 하였다.

• 대한약침학회지
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• 제24권3호
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• pp.107-121
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• 2021

Objectives: The purpose of this study is to analyze the efficacy of traditional Chinese medicine (TCM) injections specified in the clinical guideline for COVID-19 by conducting a meta-analysis of viral pneumonia data. Methods: TCM injections data on viral pneumonia were collected until July 31, 2021. CNKI, PubMed, EMBASE, and the Cochrane electronic database were used to collect the clinical data. "COVID-19," "Viral pneumonia," "Tanreqing," "Xiyanping," "Reduning," "Xingnaojing," "Xuebijing," "Shenmai," "Shengmai," and "Shenfu" were used as keywords. All data collected were mainly about TCM injections and viral pneumonia. Furthermore, studies that included results such as the total effective rate, cough disappearance time, antipyretic time, lung rhomboid disappearance time, and adverse drug reaction were collected for the meta-analysis to identify the efficacy of TCM injections. However, data unrelated to TCM injections specified in the clinical guidelines for COVID-19 or viral pneumonia were excluded. The quality of included RCTs was assessed by the Cochrane Risk of Bias Tool, and Review Manager 5.3 software was used to conduct the meta-analysis. Results: A total of 18 studies with 1540 patients were included in this study. The results of the meta-analysis showed that the total effective rate OR = 4.61 (95% CI 2.92, 7.25, p = 1.00/ I² = 0%); the cough disappearance time: SMD -1.23 (-1.37, -1.09, p < 0.00001/ I² = 94%); the antipyretic time: SMD -1.26 (-1.40, -1.11, p < 0.00001/ I²=94%); lung rhomboid disappearance time: SMD -1.17 (-1.33, -1.02, p < 0.00001/ I² = 89%); and adverse drug reaction was OR 0.36 (95% CI 0.20, 0.64, p = 0.21/ I² = 30%). From the results, the treatment group (TCM injection) showed better efficacy than the control group (Western medication). Conclusion: Xiyanping, Reduning, and Tanreqing injections may yield benefits as COVID-19 treatments. However, clinical trials on TCM injections for the treatment of COVID-19 are still lacking. More high-quality clinical trials are still required.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.163-172
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• 2022

Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.