본 논문의 목적은 중학생 개인변인과 환경변인이 학생들의 학업열의와 학업소진에 미치는 영향을 살펴봄으로써 중학생의 학업문제에 대한 이해를 높이고, 청소년 학업관련 문제를 위한 다양한 해결방안을 모색하는데 기초적 자료를 제공하는 것이다. 중학생 388명을 대상으로 중학생들의 학업열의와 학업소진에 있어 환경변인인 부모관계, 친구관계, 교사관계, 개인변인인 삶의 만족도, 행복감, 자아존중감, 자율성, 주의집중, 끈기, 우울의 영향력 정도를 확인하고자 위계적 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과는 첫째, 학업열의에 영향을 미치는 요인은, 주의집중, 교사관계, 끈기, 자아존중감, 삶의 만족도, 부모관계, 우울, 행복감순으로 나타났다. 둘째, 학업소진에 영향을 미치는 요인은 우울, 교사관계, 친구관계, 부모관계, 끈기, 자아존중감, 주의집중 순으로 나타났다. 학업열의는 환경변인보다 개인변인이 더 많은 영향을 미치는 요인들로 나타났고, 학업소진은 개인변인보다 환경변인이 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이후 이러한 연구결과가 우리나라 중학생의 학업소진을 예방하고 학업열의를 일으키기 위한 방향과 시사점을 제안하였다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제29권2호
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pp.47-53
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2018
Objectives: This study aimed to develop the attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD)-After School Checklist (ASK) to evaluate the severity of ADHD symptoms and self-management ability in children and adolescents in South Korea. Additionally, we evaluated the reliability and validity of the scale. Methods: We developed the ASK to evaluate the effect of ADHD psychopathologies on self-management and interpersonal impulsivity. We investigated the reliability and validity of the scale with 1349 parents (male 56.9%; 1202 parents of non-ADHD children, 147 parents of children with ADHD) in Seoul and Gyeonggi Province, Korea. Results: According to the construct validity test using principal constant analysis with the varimax rotation method, two factors explained 60.7% of the cumulative variance in ASK scores. Cronbach's alpha for the whole scale was 0.71. There was no statistical difference between mean ASK scores at test and retest. Mean total ASK scores of the ADHD group were significantly higher than those of the non-ADHD group (p<0.001). Conclusion: The ASK can be used as a reliable and valid tool to evaluate not only self-management capability of children and adolescents with ADHD in their academic and everyday life, but also their impulsiveness in interpersonal relationships.
최근 빠르게 성장하고 있는 숙박 공유경제 시장에서 품질에 대한 불확실성은 사용자의 만족도에 영향을 미치는 위험요소지만, 이는 시설 제공자가 공개하는 정보를 통해 완화될 수 있다. 그 중 시설 제공자의 본인에 대한 자기소개는 사용자와의 정서적 교류를 통해 심리적 거리를 제거함으로써 공유 성과에 긍정적 영향을 미친다. 본 연구는 대표적인 숙박공유경제 플랫폼인 Airbnb에서 호스트의 자기소개가 포함하는 정보의 종류에 따라 공유성과에 미치는 영향을 분석하고, Airbnb의 숙소 유형에 따라 차이를 분석하였다. 이를 위해 호스트가 공개하는 자기소개 텍스트를 문장별로 분리하고 비지도 학습기반의 딥러닝 방법인 Attention-Based Aspect Extraction 방법을 활용하여 각 문장이 포함하는 의미를 추출하였다. 추출된 의미를 토대로 자기소개 텍스트가 포함하는 의미가 공유성과에 미치는 영향과 숙소 유형에 따른 교호작용 효과를 분석하였다. 연구결과, 숙소 유형별로 호스트의 특정 성향이 공유성과에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였고, 이를 통해 숙소 유형에 따라 공유성과를 극대화하기 위한 마케팅 전략에 대한 실증적인 함의를 제공한다.
최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.147-153
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2018
This study is about the interactive self-portrait which provides the experience of self-consciousness reflection of the viewer to modern people who are easily alienated in rapid social change. We proposed interactive self-portrait is implemented by an interactive mirror that reproduces the appearance of the viewer acquired using a webcam. The interactive mirror, which can directly project its own image, is drawn by searching news articles in real time and using the extracted characters as pixel information in real time. The viewer has the opportunity to experience a new style of active self-expression while watching his/herself composed of news characters that are issues of modern society. The virtual self-portrait designed with news characters can attract viewers' attention by visually expressing the interests of modern people and can act as an incentive to generate positive interaction.
Digital textbooks draw attention as a new format of educational material, using the advantages of information technology; this innovative learning tool requires consideration as a part of successful and effective learning. The main purpose of the article is to investigate the mediating role of self-regulation between digital literacy and learning outcomes (academic performance and learning motivation) when using digital textbooks as a learning tool in Middle School English. Both descriptive and regression analysis were used as data analyses methods. The main findings of this study were as follows: first, digital literacy and self-regulation significantly predicted academic performance and learning motivation; second, self-regulation fully mediated between digital literacy and academic performance; third, self-regulation partially mediated between digital literacy and learning motivation. The research results proved the effects of digital literacy and self-regulation on the learning outcomes and mediating role of self-regulation between digital literacy and learning outcomes. These results help to design and implement effective lessons when using a digital textbook in Middle school English.
화자 검증에서 화자 임베딩 구축은 중요한 이슈이다. 일반적으로, 화자 임베딩 인코딩을 위해 자기주의 메커니즘이 적용되어졌다. 이전의 연구는 마지막 풀링 계층과 같은 높은 수준의 계층에서 자기 주의를 학습시키는 데 중점을 두었다. 이 경우, 화자 임베딩 인코딩 시 낮은 수준의 계층의 영향이 감소한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 잔차 네트워크를 사용하여 Masked Cross Self-Attentive Encoding(MCSAE)를 제안한다. 이는 높은 수준 및 낮은 수준 계층의 특징 학습에 중점을 둔다. 다중 계층 집합을 기반으로 각 잔차 계층의 출력 특징들이 MCSAE에 사용된다. MCSAE에서 교차 자기 주의 모듈에 의해 각 입력 특징의 상호 의존성이 학습된다. 또한 랜덤 마스킹 정규화 모듈은 오버 피팅 문제를 방지하기 위해 적용된다. MCSAE는 화자 정보를 나타내는 프레임의 가중치를 향상시킨다. 그런 다음 출력 특징들이 합쳐져 화자 임베딩으로 인코딩된다. 따라서 MCSAE를 사용하여 보다 유용한 화자 임베딩이 인코딩된다. 실험 결과, VoxCeleb1 평가 데이터 세트를 사용하여 2.63 %의 동일 오류율를 보였다. 이는 이전의 자기 주의 인코딩 및 다른 최신 방법들과 비교하여 성능이 향상되었다.
Objectives : This study reports on the cases of four ADHD patients who treated with herbal medication based on Disease Pattern Identification Diagnostic System (DPIDS). Methods : Two children and two adults were diagnosed with ADHD according to DSM-V, and Galgeunhwangryeonhwanggeum-tang was administered. The parents of the two children completed the Korean ADHD Rating Scale (K-ARS) before and after treatment, while the other patients used the Korean ADHD Self Rating Scale (K-ASRS). The patients' somatic symptoms and other issues were evaluated through interviews. Results : In the first case, the K-ARS scale exhibited a change from 28 to 3. The patient demonstrated improvements in attention, concentration, and social behavior, along with the elimination of self-injurious behavior. In the second case, the K-ARS scale showed a change from 41 to 9. The patient in the third case demonstrated improved chronic fatigue, increased attention, work efficiency, and enhanced social skills, leading to maintaining employment for over six months for the first time in their life after the treatments. Additionally, the patient in the fourth case demonstrated improved work concentration and relief in nocturia. Conclusions : In this study, four patients exhibited improvements in symptoms of attention deficit, hyperactivity, and impulsivity before and after herbal treatment, leading to enhanced academic and social relationships. As the patients progressed in their health restoration, symptoms related to the genitourinary system also showed improvement.
This research aims to examine the effects of engineering students' self-regulated learning strategies on writing self-efficacy, perceptions of writing feedback, and learning presence. To achieve this purpose, firstly, differences in self-regulated learning strategies, writing self-efficacy, perceptions of writing feedback, and learning presence were investigated among engineering and non-engineering students. Secondly, the effects of self-regulated learning strategies, as perceived by engineering students, on writing self-efficacy, perceptions of writing feedback, and learning presence were explored. A total of 196 engineering and non-engineering students from one university in Korea responded to a survey based on a four-variable scale. The findings were as follows: firstly, there were significant differences in self-regulated learning strategies, writing self-efficacy, perceptions of writing feedback, and learning presence by major. Secondly, positive correlations between self-regulated learning strategies, writing self-efficacy, perceptions of writing feedback, and learning presence were identified in terms of sub-factors of those variables. Thirdly, engineering students' self-regulated learning strategies predicted writing self-efficacy, perceptions of writing feedback, and learning presence. The practical implications of these findings are discussed herein, with particular attention to education for the promotion of self-regulated learning strategies and their application to writing courses, as well as diverse learning environments.
Unlike in previous generations of mobile technology, machine learning (ML)-based self-healing research trend are currently attracting attention to provide high-quality, effective, and low-cost 5G services that need to operate in the HetNets scenario where various wireless transmission technologies are added. Self-healing plays a vital role in detecting and mitigating the faults, and confirming that there is still room for improvement. We analyzed the research trend in self-healing framework and ML-based fault detection, fault diagnosis, and fault compensation. We propose that to ensure that self-healing is a proactive instead of being reactive, we have to design an ML-based self-healing framework and select a suitable ML algorithm for fault detection, diagnosis, and outage compensation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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