• 제목/요약/키워드: Normal learning

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에탄올에 중독된 흰쥐의 학습능력에 미치는 지구자의 효과 (Effect of Fruits of Hovenia dulcis Thunb. on Learning Ability of Ethanol-induced Rats)

  • 임종필;최훈;송정모
    • 한국약용작물학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.232-235
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    • 2003
  • 지구자 물 추출물이 에탄올 중독된 흰쥐의 학습능력에 미치는 영향을 실험하기 위하여 정상군(normal), 25% 에탄올 투여군(control) 및 지구자 물 추출물과 에탄올을 함께 투여한 검액투여군(sample)으로 나누어 10일간 각 약물을 투여한 후 11일째 1일 3회 직선수로 실험을 시행하고, 다음날부터 3일간 1일 3회씩 실험한 T-미로실험을 시행한 결과, normal군은 직선 수로실험과 T-미로실험에서 학습에 의하여 목표점 도달 소요시간이 유의성 있게 단축되고, control군은 기억력쇠퇴로 인하여 학습능력이 현저히 감소하나, 지구자의 물 추출물을 계속적으로 투여한 sample군의 경우 에탄올 중독으로 저하된 학습 능력에 유의성 있는 회복을 나타냈다.

유전자 발현 데이터 기반 구강암에서의 세포 조성 차이 분석 (Distinct cell subtype composition using gene expression data in oral cancer)

  • 이제근
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권8호
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    • pp.59-65
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    • 2019
  • 암 조직에는 다양한 형태의 세포가 존재하지만, 이들의 조성을 실험적으로 확인하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현 데이터에 통계적 기계학습 모델을 적용하여 각 샘플의 세포 조성을 추론하고, 이러한 세포 조성이 암조직과 정상 조직간에 차이가 있는지를 확인하였다. 두 가지 서로 다른 회귀 모델을 이용하여 세포 조성을 예측한 결과 CD8 T cell과 Neutrophil이 구강암 조직에서 정상 조직에 비해 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 비지도학습 중 하나인 t-SNE를 적용하여, 유추된 세포 조성에 의해 정상 조직과 구강암 조직이 서로 군집을 이루고 있음을 확인하였고, 지도 학습 기반의 다양한 분류 알고리즘들을 이용하여 세포 조성 정보를 이용하여 구강암과 정상 조직을 예측하는 것이 가능함을 보였다. 이 연구는 구강암의 면역 세포 침투에 대한 이해도를 증진하는데에 도움을 줄 수 있을 것이다.

영향력분포도를 이용한 강화학습의 학습속도개선 (An improvement of the learning speed through Influence Map on Reinforcement Learning)

  • 신용우
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.109-116
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    • 2017
  • 보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그러므로 게임은 학습을 오래하여야 한다. 그러나 강화학습은 학습초기에 학습속도가 느려지는 단점이 있다. 그러므로 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 영향력분포도를 고려한 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 기존 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험 결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.

학습곡선을 이용한 수요관리의 효과 추정 (Estimation of the Effect of DSM Program by Analyzing the Learning Curve of a Product)

  • 최준영;송경빈
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제53권4호
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    • pp.208-213
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    • 2004
  • In this paper, a new method for the estimation of the effect of DSM program is proposed. By identifying the learning curve of high efficient induction motor, the effect of DSM program applied to that product can be estimated. The learning curve of normal induction motor, to which no DSM program is applied, is identified also. Both learning curves, which are different shapes, means different teaming ratio. It can be concluded that DSM program makes the learning curve of the product change the shape. It also can be concluded that DSM program has influence on the sale of the product to which it is applied.

학습곡선을 이용한 수요관리의 효과 추정 (Estimation of the Effect of DSM Program by Analyzing the Learning Curve of a Product)

  • 최준영;송경빈
    • 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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    • 제53권4호
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    • pp.208-208
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    • 2004
  • In this paper, a new method for the estimation of the effect of DSM program is proposed. By identifying the learning curve of high efficient induction motor, the effect of DSM program applied to that product can be estimated. The learning curve of normal induction motor, to which no DSM program is applied, is identified also. Both learning curves, which are different shapes, means different teaming ratio. It can be concluded that DSM program makes the learning curve of the product change the shape. It also can be concluded that DSM program has influence on the sale of the product to which it is applied.

딥러닝기반 토마토 병해 진단 서비스 연구 (A Study on the Deep Learning-Based Tomato Disease Diagnosis Service)

  • 조유진;신창선
    • 스마트미디어저널
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    • 제11권5호
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    • pp.48-55
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    • 2022
  • 토마토 작물은 병해에 노출이 쉽고 단시간에 퍼지므로 병해에 대한 늦은 조치로 인한 피해는 생산량과 매출에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서, 토마토의 병해에 대해 누구나 현장에서 간편하고 정확하게 진단하여 조기 예방을 가능하게 하는 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사전에 ImageNet 전이 학습된 딥러닝 기반 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해 및 정상인 경우의 클래스를 분류하고 서비스를 제공하는 시스템을 구성한다. Plant Village 데이터 셋으로부터 토마토 병해 및 정상을 분류한 잎의 이미지 셋을 합성곱을 사용하여 조금 더 가벼운 신경망을 구축한 딥러닝 기반 CNN구조를 갖는 MobileNet, ResNet의 입력을 사용한다. 2가지 제안 모델의 학습을 통해 정확도와 학습속도가 빠른 MobileNet를 사용하여 빠르고 편리한 서비스를 제공할 수 있다.

학습장애의 진단 평가와 교육학적 개입 (Diagnostic evaluation and educational intervention for learning disabilities)

  • 홍현미
    • Journal of Medicine and Life Science
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    • 제19권1호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • Learning disabilities (LD), also known as learning disorders, refers to cases in which an individual experiences lower academic ability as compared to the normal range of intelligence, visual or hearing impairment, or an inability to peform learning. Children and adolescents with learning disabilities often have emotional or behavioral problems or co-existing conditions, including depression, anxiety disorders, difficulties with peer relationships, family conflicts, and low self-esteem. In most cases, attention deficit and hyperactivity disorder coexists. As learning disabilities have the characteristics of a difficult heterogeneous disease group that cannot be attributed to a single root cause, they are diagnosed based on an interdisciplinary approach through medicine and education, such as mental health medicine, education, psychology, special education, and neurology. In addition, for the accurate diagnosis and treatment of learning disabilities, the diagnosis, prescription, treatment, and educational intervention should be conducted in cooperation with doctors, teachers, and psychologists. The treatment of learning disabilities requires a multimodal approach, including medical and educational intervention. It is suggested that educational interventions such as the Individualized Education Plan (IEP) and the Response to Invention (RTI) should be implemented.

머신러닝과 GLCM을 이용하여 갑상샘 초음파영상의 결절분류에 관한 연구 (Image Classification of Thyroid Ultrasound Nodules using Machine Learning and GLCM)

  • 정예나;예수영
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.317-325
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    • 2024
  • 본 연구는 갑상샘 초음파 영상에서 정상영상과 결절영상을 GLCM과 머신러닝을 이용하여 분류하고자 하였다. 부산 소재 S병원에 내원하여 갑상샘 초음파를 이용하여 갑상선 결절 진단받은 600명을 대상으로 연구를 진행하였다. 갑상샘 초음파 영상에서 ROI 50 X 50 픽셀 크기로 설정 하고 GLCM을 이용하여 21개의 파라메터와 4가지 각도를 사용하여 갑상샘 정상 패턴과 갑상샘 결절 패턴을 분석하였다. 분석된 자료는 MATLAB 모델 중 SVM모델과 KNN모델을 이용하여 진단 결과가 정상과 결절을 구별할 수 있도록 하였다. 그 결과 갑상샘 결절 분류율의 정확도는 SVM모델은 94%, KNN모델은 91%으로 나타났다. 두 모델 모두 90% 이상의 정확도를 나타내었는데 이는 갑상샘 정상과 갑상샘 결절의 분류를 위해 머신러닝을 이용할 경우 분류율이 우수하다는 것을 알 수 있다. ROC곡선에서도 SVM 모델에 대한 ROC 곡선은 전반적으로 KNN모델과 비교해 ROC곡선이 높으며, 이는 KNN모델보다 표본 내 성능이 높다는 결과가 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 SVM 모델이 갑상샘 결절 진단에서 높은 정확도를 보여주었다. 이 결과는 향후 의료 진단보조 도구로서의 연구에 기초자료로 활용될 수 있으며, 머신러닝 기술이 의료 서비스의 질적 개선에 기여할 것으로 기대된다.

뇌파측정을 이용한 비염 환아와 정상아의 주의집중력에 관한 연구 (The Study of Cognitive Function and EEG Spectrum Difference between Allergic Rhinitis and Normal Children)

  • 이남열;김윤희;한재경
    • 대한한방소아과학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.1-12
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    • 2007
  • Objectives : Allergic children have known to have multiple behavior problems. Among them, attentional ability disorder is one of the most common problems. This study is to examine relationship between learning ability and allergic rhinitis by analyzing EEG status of children. Methods : We analyzed cognitive functions of two different children groups; 21 children with allergic rhinitis and 19 normal children with CANS 3000(Central & Autonomic Nervous System, LAXTHA Inc., Korea), cognitive functions assessment program by EEG. Results : 1. According to mean active EEG rhythm of Theta, Alpha, SMR, M-beta, there were no significant difference between allergic rhinitis and the normal group. 2. According to mean active EEG rhythm of right H-beta, Gamma wave allergic rhinitis group's value was significantly higher than that of the normal group. 3. According to mean cognitive strength, response, concentration, left / right brain activity and learning ability score, there were no significant difference between allergic rhinitis and the normal group. 4. According to mean workload score, allergic rhinitis group's value was significantly higher than that of the normal group. Conclusions : It is likely that allergic rhinitis group, which showed relatively high frequency EEG rhythm, is more fragile to stress and less active on mental processing. Along side with physical examination, psychological assessment should also be conjugated on treating children with allergic rhinitis.

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SCORM 기반 이러닝 교육효과에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 (A Study on the impact factors that affect the effectiveness of education in SCORM based e-learning)

  • 임규건;양우진
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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    • pp.163-182
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    • 2008
  • 이러닝 산업이 성장하면서 SCORM이라는 사실상 국제표준이 개발되었고 국내 외 활용이 증가하고 있다. 이렇게 SCORM 기반 이러닝을 통하여 학습하는 수강생이 증가되고 있는 상황에서 SCORM 기반 이러닝 교육효과에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 일반 콘텐츠 수강생의 교육효과에 미치는 요인과 비교하여 SCORM 표준을 적용 할 때의 수강생 교육효과에 영향을 미치는 요인의 변화를 분석하였다.

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