This study examined the effects of scaffolding types (Toulmin's Argument Pattern: TAP or Argumentation Vee Diagram: AVD) and individual metacognition levels (low or high) on students' learning achievement in online collaborative argumentation. A total of 191 Chinese undergraduates took part in this study. They were randomly assigned to either the TAP scaffolding, AVD scaffolding, or no scaffolding condition. They were teamed up in small groups of two or three students to argue with their peers using SNS as the online collaborative argumentation environment. The results revealed that students in the TAP and AVD scaffolding conditions did not gain significantly higher retention or transfer scores than students without scaffolding. However, students in the TAP scaffolding condition significantly outperformed those in the AVD scaffolding condition on transfer scores. Individual metacognition did not significantly affect learning achievement in online collaborative argumentation. Additionally, there was no significant interaction effect between scaffolding types and individual metacognition levels on retention or on transfer. The findings have implications for scaffolding design for online collaborative argumentation and also suggest that more attention should be paid to social metacognition rather than to individual metacognition when students work collaboratively.
In this paper, we propose a method to classify the skeletal maturity with a small amount of hand wrist X-ray image using deep learning-based meta-learning. General deep-learning techniques require large amounts of data, but in many cases, these data sets are not available for practical application. Lack of learning data is usually solved through transfer learning using pre-trained models with large data sets. However, transfer learning performance may be degraded due to over fitting for unknown new task with small data, which results in poor generalization capability. In addition, medical images require high cost resources such as a professional manpower and mcuh time to obtain labeled data. Therefore, in this paper, we use meta-learning that can classify using only a small amount of new data by pre-trained models trained with various learning tasks. First, we train the meta-model by using a separate data set composed of various learning tasks. The network learns to classify the bone maturity using the bone maturity data composed of the radiographs of the wrist. Then, we compare the results of the classification using the conventional learning algorithm with the results of the meta learning by the same number of learning data sets.
In recent years, using Deep Learning methods to apply for medical and biomedical image analysis has seen many advancements. In clinical, using Deep Learning-based approaches for cancer image analysis is one of the key applications for cancer detection and treatment. However, the scarcity and shortage of labeling images make the task of cancer detection and analysis difficult to reach high accuracy. In 2015, the Unet model was introduced and gained much attention from researchers in the field. The success of Unet model is the ability to produce high accuracy with very few input images. Since the development of Unet, there are many variants and modifications of Unet related architecture. This paper proposes a new approach of using Unet++ with pretrained EfficientNet as backbone architecture for breast tumor cell nuclei segmentation and uses the multi-organ transfer learning approach to segment nuclei of breast tumor cells. We attempt to experiment and evaluate the performance of the network on the MonuSeg training dataset and Triple Negative Breast Cancer (TNBC) testing dataset, both are Hematoxylin and Eosin (H & E)-stained images. The results have shown that EfficientUnet++ architecture and the multi-organ transfer learning approach had outperformed other techniques and produced notable accuracy for breast tumor cell nuclei segmentation.
As the number of IOT devices is growing rapidly, various 'see-thru connection' techniques have been reported for efficient communication with them. In this paper, we propose a deep learning based IOT device recognition system for interaction with these devices. The overall system consists of a TensorFlow based deep learning server and two Android apps for data collection and recognition purposes. As the basic neural network model, we adopted Google's inception-v3, and modified the output stage to classify 20 types of IOT devices. After creating a data set consisting of 1000 images of 20 categories, we trained our deep learning network using a transfer learning technology. As a result of the experiment, we achieve 94.5% top-1 accuracy and 98.1% top-2 accuracy.
본 연구는 유추 거리 및 수학적 지식과 학습의 전이 사이의 관계를 규명하기 위해 수행되었다. 구체적으로 유추적 거리에 따라 구분된 세 가지 전이 문제 해결에서 차이를 보이는지, 그리고 각 전이 문제를 성공적으로 해결하는데 기여하는 수학적 지식은 무엇인지를 분석하였다. 분석 결과 세 가지 종류의 전이 문제 해결에서 통계적으로 유의한 차이를 보였으며 유추 거리가 증가할수록 성공률은 점차적으로 감소하였다. 또한 사실 지식 보다는 개념적 지식이 전이 문제를 해결하는데 긍정적으로 기여하였다. 이상의 결과를 토대로 본 연구는 학습의 전이를 위해 수학 수업은 어떠한 점에 초점을 맞추어야 하는지, 그리고 유추 거리라는 새로운 구인을 찾고 그것이 전이에 미치는 영향을 실증적으로 규명했다는 점에서 의의를 찾을 수 있었다.
음성감정인식을 위한 훈련 데이터는 감정 레이블링의 어려움으로 인해 충분히 확보하기 어렵다. 본 논문에서는 음성감정인식의 성능 개선을 위해 트랜스포머 기반 모델에 대규모 음성인식용 훈련 데이터를 통한 전이학습을 적용한다. 또한 음성인식과의 다중작업학습을 통해 별도의 디코딩 없이 문맥 정보를 활용하는 방법을 제안한다. IEMOCAP 데이터 셋을 이용한 음성감정인식 실험을 통해, 가중정확도 70.6 % 및 비가중정확도 71.6 %를 달성하여, 제안된 방법이 음성감정인식 성능 향상에 효과가 있음을 보여준다.
본 연구의 목적은 치매교육훈련을 받은 요양보호사들의 학습전이 수준과, 학습전이에 미치는 영향요인간의 관계 및 설명력을 살펴보는데 있다. 서울시와 경기도에 근무하는 요양보호사 중 치매교육훈련을 수료한 후 3개월 이상 12개월 미만인 자를 연구대상으로 하였고, 총 279명에 받은 설문지를 바탕으로 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 치매교육훈련 학습자의 자기효능감이 높을수록, 교육훈련설계 중 교육방법과 강사역량이 높을수록, 업무환경 중 전이기회가 높을수록 학습전이가 높게 나타났다. 이러한 결과는 학습전이를 향상시키기 위하여 요양보호사의 자기효능감 증진, 업무현장에서 적용할 수 있는 실무 중심의 교육훈련, 장기요양업무관련 실무경험이 많은 강사선정의 중요성, 업무현장에서 요양보호사에게 더 많은 전이기회가 제공되어야 함을 시사한다.
In this study, we propose a technique to automatically generate transfer documents using sensor data from livestock manure transfer systems. The research involves analyzing sensor data and applying machine learning techniques to derive optimized outcomes for livestock manure transfer documents. By comparing and contrasting with existing documents, we present a method for automatic document generation. Specifically, we propose the utilization of Gradient Boosting, a machine learning algorithm. The objective of this research is to enhance the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. Currently, stakeholders including producers, transporters, and processors manually input data into the livestock manure transfer management system during the disposal of manure and liquid byproducts. This manual process consumes additional labor, leads to data inconsistency, and complicates the management of distribution and treatment. Therefore, the aim of this study is to leverage data to automatically generate transfer documents, thereby increasing the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. By utilizing sensor data from livestock manure and liquid byproduct transport vehicles and employing machine learning algorithms, we establish a system that automates the validation of transfer documents, reducing the burden on producers, transporters, and processors. This efficient management system is anticipated to create a transparent environment for the distribution and treatment of livestock manure and liquid byproducts.
콘크리트 구조물의 적절한 유지관리를 위해서 다양한 결함에 대해 사전에 파악하고 유지관리하는 것이 필요하다. 현재 방법으로는 규모가 큰 사회기반시설물의 점검 시 효율성, 안전성, 신뢰성에 문제가 있어 새로운 점검 방식의 도입이 필요하다. 최근에는 영상에 대한 딥러닝 기술이 발달함에 따라 콘크리트 결함 분류 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 균열 외에 오염과 박락 등에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 사전에 학습된 딥러닝 모델에 대한 전이학습을 통한 다양한 콘크리트 결함 유형 분류 모델을 개발하고, 정확도를 저하시키는 요인을 도출 및 향후 발전 방향을 제시하였다. 이는 향후 콘크리트 유지관리 분야에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.
기계학습을 위한 패턴인식을 위해서는 학습데이터의 양이 많을수록 그 성능이 향상된다. 하지만 일상에서 검출해내야하는 패턴의 종류 및 정보가 항상 많은 양의 학습데이터를 확보할 수는 없다. 따라서 일반적인 기계학습을 위해 적은데이터셋을 의미있게 부풀릴 필요가 있다. 본 연구에서는 기계학습을 수행할 수 있도록 데이터를 증강시키는 기법에 관해 연구한다. 적은데이터셋을 이용하여 기계학습을 수행하는 대표적인 방법이 전이학습(transfer learning) 기법이다. 전이학습은 범용데이터셋으로 기본적인 학습을 수행한 후 목표데이터셋을 최종 단계에 대입함으로써 결과를 얻어내는 방법이다. 본 연구에서는 ImageNet과 같은 범용데이터셋으로 학습시킨 학습모델을 증강된 데이터를 이용하여 특징추출셋으로 사용하여 원하는 패턴에 대한 검출을 수행한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.