BACKGROUND/OBJECTIVES: This research was conducted to compare lecture- and experience-based methods of nutritional education as well as provide fundamental data for developing an effective nutritional education program in elementary schools. SUBJECTS/METHODS: A total of 110 students in three elementary schools in Jeollanam-do were recruited and randomly distributed in lecture- and experience-based groups. The effects of education on students' dietary knowledge, dietary behaviors, and dietary habits were analyzed using a pre/post-test. RESULTS: Lecture- and experience-based methods did not significantly alter total scores for dietary knowledge in any group, although lecture-based method led to improvement for some detailed questions. In the experience-based group, subjects showed significant alteration of dietary behaviors, whereas lecture-based method showed alteration of dietary habits. CONCLUSIONS: These outcomes suggest that lecture- and experience-based methods led to differential improvement of students' dietary habits, behaviors, and knowledge. To obtain better nutritional education results, both lectures and experiential activities need to be considered.
The purpose of this study is to examine the effect of IIM-based science writhing lesson on the science process skills and self-directed learning in elementary science-gifted students. To verify research problems, the subjects of this study were forth-grade students selected from one classes of an elementary science-gifted class in Busan National Universty of education : the research group is composed of twenty students who were participated in IIM-based science writing lessons. During 12 weeks, the IIM-based science writing lessons was executed in the reasearch group. Post-test showed following results: First, the research group showed a significant improvement in the science process skill. We look into detailly this, the research group showed a significant improvement in the basis science skill. The sub-factor 'expectation' of the science process skill effects a significant improvement. Second, the research group showed a significant improvement in the self-directed learning. In conclusion, IIM-based science writing lesson was more effective on science process skill and self-directed learning. However, since the study has a limit on an object of the study and the applied program, the additional studies need to be conducted with an extended comparative group and program.
In recent years, multifunctional ternary nitride thin films have received extenstive attention due to its versatility in many applications. In particular, noble metal based ternary nitride thin films showed a promising properties in the application of Multifunctional heating resistor films because its good electrical properties and excellent resistance against oxidation and corrosion. In this study, we prepared multifunctional noble metal based ternary nitride thin films by atomic layer deposition (ALD) and plasma-enhanced ALD (PEALD) method. ALD and PEALD techniques were used due to their inherent merits such as a precise composition control and large area uniformity, which is very attractive for preparing multicomponent thin films on large area substrate. Here, we will demonstrate the design concept of multifunctional noble metal based ternary thin films. And, the relationship between microstructural evolution and electrical resistivity in noble metal based ternary thin films will be systemically presented. The useful properties of noble metal based ternary thin films including anti-corrosion and anti-oxidation will be discussed in terms of hybrid functionality.
Quantum error correction is a key technology for achieving fault-tolerant quantum computation. Finding the best decoding solution to a single error syndrome pattern counteracting multiple errors is an NP-hard problem. Consequently, error decoding is one of the most expensive processes to protect the information in a logical qubit. Recent research on quantum error decoding has been focused on developing conventional and neural-network-based decoding algorithms to satisfy accuracy, speed, and scalability requirements. Although conventional decoding methods have notably improved accuracy in short codes, they face many challenges regarding speed and scalability in long codes. To overcome such problems, machine learning has been extensively applied to neural-network-based error decoding with meaningful results. Nevertheless, when using neural-network-based decoders alone, the learning cost grows exponentially with the code size. To prevent this problem, hierarchical error decoding has been devised by combining conventional and neural-network-based decoders. In addition, research on quantum error decoding is aimed at reducing the spacetime decoding cost and solving the backlog problem caused by decoding delays when using hardware-implemented decoders in cryogenic environments. We review the latest research trends in decoders for quantum error correction with high accuracy, neural-network-based quantum error decoders with high speed and scalability, and hardware-based quantum error decoders implemented in real qubit operating environments.
Seunghee Kang;Jeongseok Lee;Gunhee Cho;Jeongrak Sohn;Jongdae Bang
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1433-1439
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2009
Best value is the ultimate goal of the owner and can thus have diverse meanings according to the project characteristic, owner's purpose, user groups' payment capability, etc.. Recently, resettlement problems of the marginalized members in the urban regeneration area have been issued in Korea because they have no capability to purchase (or lease) redeveloped housing (or apartment). It means that a minimized production cost for reducing supply price of housing is a key factor in establishing the best value of the marginalized members. The lowest-price bidding system serves the purpose of ensuring a minimized production cost, but due to the low-cost investments, it creates various problems, such as sloppy construction, lowered quality, an increased LCC, and worsening profitability for builders. Thus, to help them resettle, it is necessary to supply affordable housing geared towards a certain appropriate quality and minimum construction costs. Towards this end, this study aimed to propose a cost reduction bidding system based on a technical proposal. The proposed technical-proposal-based cost reduction bidding system consists of the following components: work-unit-based, project-unit-based, and construction-period-reducing technical proposals. These components are evaluated to select the best bidder for a given project. The technical proposal based cost reduction bidding system proposed herein is expected to provide facilities with appropriate supply prices and appropriate quality levels, to bolster the technological competitiveness of builders.
This research proposes the index optimization as a classification task and application of the graph based KNN. We need the index optimization as an important task for maximizing the information retrieval performance. And we try to solve the problems in encoding words into numerical vectors, such as huge dimensionality and sparse distribution, by encoding them into graphs as the alternative representations to numerical vectors. In this research, the index optimization is viewed as a classification task, the similarity measure between graphs is defined, and the KNN is modified into the graph based version based on the similarity measure, and it is applied to the index optimization task. As the benefits from this research, by modifying the KNN so, we expect the improvement of classification performance, more graphical representations of words which is inherent in graphs, the ability to trace more easily results from classifying words. In this research, we will validate empirically the proposed version in optimizing index on the two text collections: NewsPage.com and 20NewsGroups.
In the global Internet, a constraint-based routing algorithm performs the function of selecting a routing path while satisfying some given constraints rather than selecting the shortest path based on physical topology. It is necessary for constraint-based routing to disseminate and update link state information. The triggering policy of link state updates significantly affects the volume of update traffic and the quality of services (QoS). In this letter, we propose an adaptive triggering policy based on link-usage statistics in order to reduce the volume of link state update traffic without deterioration of QoS. Also, we evaluate the performance of the proposed policy via simulations.
In the virtual environment, reality can be enhanced by offering the motion based on a motion simulator in harmony with visual and auditory modalities. In this research the Stewart-Gough-platform-based motion simulator has been developed. Implementation of vehicle dynamics is necessary in the motion simulator for realistic sense of motion, so bicycle dynamics is adopted in this research. In order to compensate for the limited range of the motion simulator compared with the real vehicle motion, washout algorithm composed of high-pass filter, low-pass filter and tilt coordination is usually employed. Generally, the washout algorithm is used with fixed parameters. In this research a new approach is proposed to tune the filter parameters based on fuzzy logic in real-time. The cutoff frequencies of the filters are adjusted according to the workspace margins and driving conditions. It is shown that the washout filter with the fuzzy-based parameters presents better performance than that with the fixed ones.
The purpose of this study was to explore an intrinsic concept of 'company innovativeness' based on qualitative data obtained from 54 practitioners with at least 5 year-experience in the industry. Data were analyzed based on the grounded theory and Nvivo 2.0 program. Based on results, seven theme were generated. Seven intrinsic theme include 5 intrinsic concepts such as learning orientation, excellence of human resource, treatment for employees, market orientation and work efficiency, and 2 performance concepts such as business performance and innovation performance. These diverse concepts were considered as an important guideline in judging whether a company is innovative or not. In addition, diverse programs were provided by companies for a purpose of enhancing company innovativeness. Based on results, a research model was suggested to be elaborated in future studies. Implications and suggestions were generated based on results.
Solving the disclosure problem of sensitive information with the k-nearest neighbor query, location dummy technique, or interfering data in location-based services (LBSs) is a new research topic. Although they reduced security threats, previous studies will be ineffective in the case of sparse users or K-successive privacy, and additional calculations will deteriorate the performance of LBS application systems. Therefore, a model is proposed herein, which is based on geohash-encoding technology instead of latitude and longitude, memcached server cluster, encryption and decryption, and authentication. Simulation results based on PHP and MySQL show that the model offers approximately 10× speedup over the conventional approach. Two problems are solved using the model: sensitive information in LBS application is not disclosed, and the relationship between an individual and a track is not leaked.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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