• Educational Technology International
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• 제24권2호
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• pp.169-202
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• 2023

This study aims to develop instructional design strategies included in educational programs that can effectively improve the educational data literacy of pre-service teachers. We used the design and development model proposed by Richey and Klein and investigated its internal and external validity. Internal validity assessment involved the input of five experts who evaluated the initial instructional strategies. We conducted an educational data literacy education program with 29 pre-service teachers from Korean colleges and graduate schools for external validity. The effectiveness of the program was verified by the Wilcoxon Rank Sum Test, which revealed a meaningful statistical difference between Wilcoxon Rank Sum Test post-scores after the four weeks of online classes. Therefore, this study developed instructional strategies followed by the steps of data-based decision-making: the final instructional strategies encompass 21 strategies, categorized for implementation before, during, and after classes, accompanied by 38 detailed guidelines. This approach bears notable significance as it encapsulates actionable and effective instructional strategies thoughtfully tailored to the unique circumstances and educational setting of the field, as well as the specific characteristics and requirements of the learners.

• 유통과학연구
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• 제22권1호
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• pp.25-36
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• 2024

Purpose: The study attempts to explore the operational performance of the existing Malaysian logistics companies and the extent of their adoption of digitalization. The role of digitalization in enhancing the performance of companies in the logistics industry in Malaysia, for value creation, is the topic of study. Research design, data and methodology: A qualitative research method with a semi-structured interview approach was applied and judgmental sampling was used as the sampling technique to collect data. The research has chosen nine companies in the logistics industry in Peninsular Malaysia, with the interviews aimed at eleven members of top and middle-level management. Data analysis was performed using logical system techniques to examine and evaluate data, reorganizing feedback, comparing it with literature, and transforming it into structured, valuable information after interviews. Results: The study revealed mixed opinions on digitalization in logistics, despite its potential benefits such as improved operational efficiency, real-time information, and customer service. However, high costs may hinder financial performance and require revisions due to stakeholder involvement. Conclusions: The Malaysian logistics industry's adoption of digitalization is gaining traction, with most companies satisfied with their status. However, challenges like cost and inefficiency persist, prompting calls for government support to improve efficiency and reduce costs while ensuring sustainable transportation.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제24권1호
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• pp.89-98
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• 2024

This review delved into the intricate relationship between the gastrointestinal microbiome and gastric cancer, particularly focusing on post-treatment alterations, notably following gastrectomy, and the effects of anticancer therapies. Following gastrectomy, analysis of fecal samples revealed an increased presence of oral cavity aerotolerant and bile acid-transforming bacteria in the intestine. Similar changes were observed in the gastric microbiome, highlighting significant alterations in taxon abundance and emphasizing the reciprocal interaction between the oral and gastric microbiomes. In contrast, the impact of chemotherapy and immunotherapy on the gut microbiome was subtle, although discernible differences were noted between treatment responders and non-responders. Certain bacterial taxa showed promise as potential prognostic markers. Notably, probiotics emerged as a promising approach for postgastrectomy recovery, displaying the capacity to alleviate inflammation, bolster immune responses, and maintain a healthy gut microbiome. Several strains, including Bifidobacterium, Lactobacillus, and Clostridium butyricum, exhibited favorable outcomes in postoperative patients, suggesting their potential roles in comprehensive patient care. In conclusion, understanding the intricate interplay between the gastrointestinal microbiome and gastric cancer treatment offers prospects for predicting responses and enhancing postoperative recovery. Probiotics, with their positive impact on inflammation and immunity, have emerged as potential adjuncts in patient care. Continued research is imperative to fully harness the potential of microbiome-based interventions in the management of gastric cancer.

• 경영정보학연구
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• 제7권2호
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• pp.183-194
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• 2005

본 연구는 전통적인 오프라인 기업인 (주)풀무원의 정보기술을 이용한 조직변환에 관한 사례 분석을 통해 e-비즈니스 환경 하에서의 전략적 조직변환, 즉 e-Transformation을 위한 전략적 연계(strategic alignment model) 방안을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 e-Transformation을 위한 경영과 정보기술의 전략적 연계 방안은 경영전략, 정보기술전략,정보기술기반구조 및 프로세스, 조직기반구조 및 프로세스의 4가지 영역간의 연계를 중심으로 하고 있으며, 다음과 같은 순서로 진행된다. 1) 경영전략을 수행하기 위한 정보기술전략 수립; 2) 정보기술전략을 수행하기 위한 정보기술기반구조 및 프로세스 구축; 3) 정보기술기반구조 및 프로세스를 근간으로 한 조직기반구조 및 프로세스 변화 본 연구의 결과는 이론적으로는 Henderson and Venkatraman(1994)이 제시한 전략적 연계모형(Strategic Alignment Model)을 근간으로 e-Transformation 수행을 위한 전략적 연계방안을 사례를 통해 실증적으로 제시한 점이며, 실무적으로는 전통기업이 e-Transformation 추진을 위한 실행 가능한(feasible) 하나의 접근방안을 제시한 점이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권1호
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• pp.9-20
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• 2007

유전자들의 그룹은 복잡한 상호작용들을 통해 세포의 기능이 조절되며 이러한 상호작용을 하는 유전자 그룹들을 유전자 조절 네트워크 (GRNs: Gene Regulatory Networks)라고 한다. 이전의 유전자 발현 분석 기법인 군집화와 분류는 단지 상동성에 의한 유전자들 사이의 소속을 결정하는 데에는 유용하나 분자 활동에서의 같은 클래스에서 발견되어지는 유전자들 사이의 조절 관계를 식별할 수 없다. 더욱이 유전자들이 어떻게 연관되는 지와 유전자들이 서로 어떻게 조절하는지에 대한 매커니즘의 이해가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 시계열 마이크로어레이 데이터로부터의 유전자들의 조절 관계를 발견하기 위해서 빈발 패턴 마이닝과 연쇄 규칙을 이용한 새로운 접근법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 빈발 패턴 마이닝 적용을 위한 적절한 데이터 변환 방법을 제안하였고 FP-growth을 이용하여 유전자 발현 패턴들을 발견한다. 그런 다음, 연쇄 규칙을 이용하여 빈발한 유전자 패턴들로부터 유전자 조절 네트워크를 구축하였다. 마지막으로 제안된 기법의 검증은 공개된 유전자들의 조절 관계와 실험 결과의 일치함을 보임으로써 평가하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.542-554
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• 1997

In this paper, we present a resource conscious approach to designing distributed real-time systems as an extension of our original approach [8][9] which was limited to single processor systems. Starting from a given task graph and a set of end-to-end constraints, we automatically generate task attributes (e.g., periods and deadlines) such that (i) the task set is schedulable, and (ii) the end-to-end timing constraints are satisfied. The method works by first transforming the end-to-end timing constraints into a set of intermediate constraints on task attributes, and then solving the intermediate constraints. The complexity of constraint solving is tackled by reducing the problem into relatively tractable parts, and then solving each sub-problem using heuristics to enhance schedulability. In this paper, we build on our single processor solution and show how it can be extended for distributed systems. The extension to distributed systems reveals many interesting sub-problems, solutions to which are presented in this paper. The main challenges arise from end-to-end propagation delay constraints, and therefore this paper focuses on our solutions for such constraints. We begin with extending our communication scheme to provide tight delay bounds across a network, while hiding the low-level details of network communication. We also develop an algorithm to decompose end-to-end bounds into local bounds on each processor of making extensive use of relative load on each processor. This results in significant decoupling of constraints on each processor, without losing its capability to find a schedulable solution. Finally, we show, how each of these parts fit into our overall methodology, using our previous results for single processor systems.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.200-209
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• 2019

미래 값을 예측할 때, 학습 오차(training error)를 최소화하여 추정된 모형은 보통 많은 테스트 오차(test error)를 야기할 수 있다. 이것은 추정 모델이 주어진 데이터 집합에만 집중하여 발생하는 모델 복잡성에 따른 과적합(overfitting) 문제이다. 일부 정규화 및 리샘플링 방법은 이 문제를 완화하여 테스트 오차를 줄이기 위해 도입되었지만, 이 방법들 또한 주어진 데이터 집합에서만 국한 되도록 설계되었다. 본 논문에서는 테스트 오차 최소화 문제를 학습 오차 최소화 문제로 변환하여 테스트 오차를 줄이기 위한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 이 변환을 수행하기 위해 주어진 데이터 집합에 대해 의사(pseudo) 데이터라고 하는 새로운 데이터를 추가하였다. 그리고 적절한 의사 데이터를 만들기 위해 결측 데이터 보정법의 세 가지 유형을 사용하였다. 예측 모델로서 선형회귀모형, 자기회귀모형, ridge 회귀모형을 사용하고 이 모형들에 의사 데이터 방법을 적용하였다. 또한, 의사 데이터로 조정된 최적화 방법을 활용하여 환경 데이터 및 금융 데이터에 적용한 사례를 제시하였다. 결과적으로 이 논문에서 제시된 방법은 원래의 예측 모형보다 테스트 오차를 감소시키는 것으로 나타났다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권13호
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• pp.5181-5186
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• 2014

Tumors have evolved numerous mechanisms by which they can escape from immune surveillance. One of these is to produce immunosuppressive cytokines. Transforming growth factor-${\beta}$(TGF-${\beta}$) is a pleiotropic cytokine with a crucial function in mediating immune suppression, especially in the tumor microenvironment. TGF-${\beta}$ produced by T cells has been demonstrated as an important factor for suppressing antitumor immune responses, but the role of tumor-derived TGF-${\beta}$ in this process is poorly understood. In this study, we demonstrated that knockdown of tumor-derived TGF-${\beta}$ using shRNA resulted in dramatically reduced tumor size, slowing tumor formation, prolonging survival rate of tumor-bearing mice and inhibiting metastasis. We revealed possible underlying mechanisms as reducing the number of myeloid-derived suppressor cells (MDSC) and $CD4^+Foxp3^+$ Treg cells, and consequently enhanced IFN-${\gamma}$ production by CTLs. Knockdown of tumor-derived TGF-${\beta}$ also significantly reduced the conversion of na$\ddot{i}$ve $CD4^+$ T cells into Treg cells in vitro. Finally, we found that knockdown of TGF-${\beta}$ suppressed cell migration, but did not change the proliferation and apoptosis of tumor cells in vitro. In summary, our study provided evidence that tumor-derived TGF-${\beta}$ is a critical factor for tumor progression and evasion of immune surveillance, and blocking tumor-derived TGF-${\beta}$ may serve as a potential therapeutic approach for cancer.

• 예술경영연구
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• 제55호
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• pp.5-38
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• 2020

본 연구는 문화예술생태계에 출현한 새로운 종(種, species)으로서 생태계의 선순환 구조에 새로운 역동을 만들어내고 있는 '하비프러너'라는 존재에 주목하고, 그들의 활동이 함의하는 개인적, 사회적, 경제적 가치와 문화예술생태계 구조에 끼치는 영향을 고찰하였다. 하비프러너는 자신이 좋아하는 취미를 전문적인 일로 기획하여 사업으로 확장, 발전시켜 나가는 사람으로서, 취미나 여가 활동이 지속적 노력을 통해 전문화될 수 있으며 이를 통해 직업적 경력으로 개발될 수 있다는 새로운 가능성을 제시한다. 본 연구는 취미나 여가 활동 중에서도 큰 비중을 차지하는 문화예술교육분야에 초점을 맞추고, 문화예술 관련 취미 활동이 전문성을 획득하며 직업화되는 현상을 5인의 하비프러너를 통해 탐색하고, 그들의 활동이 문화예술 생태계 구조에 끼치는 영향을 현상학적 연구 방법을 통해 고찰하였다. 하비프러너의 활동은 공공 생활의 질을 향상하고 활력을 불어넣는 중요한 사회적 자본으로 기능하며, 문화예술계의 새로운 동력이 되어 문화예술 시장(marketplace) 속의 수요와 공급에 지대한 영향을 미치고 있음을 본 연구를 통해 확인하였다. 아울러, 하비프러너는 전문 예술가가 예술 소비자에게 직접 전달할 수 없는 다양한 가치들을 보충하는 역할을 하면서, 문화예술생태계의 선순환 구조에 주요한 매개체로 기능한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.40-51
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• 2007

학업성취도 향상을 위해 정규 수업 이외에도 과외, 학원수강, 교육방송 시청 등 다양한 교육이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 방학 중 학습방법과 생활습관이 학업성취도 변화에 미치는 영향을 분석하기 위한 데이타 마이닝 접근법을 제안한다. 우선, 학업성취도에 영향을 미치는 방학중의 학습방법과 생활습관에 대한 다양한 요소를 도출한다. 다음으로, 마이닝 기법 중 의사결정트리와 연관 규칙을 사용하기 위한 데이타 변환 및 분석 방법을 제안한다. 마지막으로, 설문조사를 통해 수집한 현실의 구체적 데이터에서 의사결정트리를 생성하고 연관 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 중학생들에 대한 설문조사를 분석한 결과, 의사결정트리의 경우 네 가지 의미있는 결과를 도출하였다. 첫째, 상위권 학생들의 경우 학원수강이 성적을 향상시키는 것으로 나타났다. 둘째, 대부분 학생들의 경우 인터넷 학습사이트 이용은 성적을 하락시키는 것으로 나타났다. 셋째, 성적 변화에 큰 영향을 미칠 것으로 예상했던 과외는 실제로 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 넷째, 다양한 학습방법의 병행은 오히려 성적 하락의 요인이 되는 것으로 파악되었다. 다음으로, 연관 규칙 추출 결과, 방학 중 활동 사이에는 특이한 규칙이 없는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제시한 데이타 마이닝 접근법 및 결과는 학생들의 방학 중 생활 지도나 학습 계획 수립에 많은 도움이 될 수 있다고 사료된다.