컴퓨터의 보급이 늘어나면서 여러 분야에서 컴퓨터를 유용하게 사용하고 있다. 교육 분야 중 특히 과학을 학습하기 위한 자료로 멀티미디어를 사용하는 것들이 많다. 최근에는 학습자의 흥미와 관심을 이끌기 위해 자바나 플래시를 사용한 웹 기반 자료들이 증가하고 있다. 이렇게 컴퓨터 분양의 표현, 저장, 계산 및 통신 기술의 발달로 새로운 교육환경이 제공되고 있다. 특히 인터넷과 가상현실 기술은 교육환경에서 큰 변화를 가져올 것으로 판단되고 있다. 가상 현실 기법으로 가장 큰 특징은 실시간 상호작용이다. 최근의 연구에 의하면 학습자의 참여를 증가시키기 위해 화학 교육에서 가상현실 시뮬레이션을 사용하고 있으며 그 결과 화학의 기본 개념에 대한 이해가 진작되었고 실험실활동을 보강할 수 있다고 보고되었다. 이에 본 연구에서는 화학 교육에서 가상현실 기법의 활용 방안에 대해 고찰하였다.
유선인터넷뱅킹에 적합한 공인인증서 방식은 브라우저에 종속된 ActiveX 기반이므로, 스마트폰을 이용한 모바일뱅킹에서 활성화되기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이에 대한 대체 또는 보완 방안으로 제시되고 있으나 아직 낮은 인지도와 활용도를 보이고 있는 OTP(One Time Password)의 낮은 활용 원인을 분석하고, 모바일 환경에 적합한 새로운 보안매체로서 활성화되기 위한 시사점을 제시하고자 한다. 소비자학습모형과 정보보안에 대한 선행연구를 바탕으로 연구모형을 설정하여, 현재 OTP를 사용하고 있는 소비자를 대상으로 연구를 진행하였다. OTP의 인지된 보안성을 무결성, 기밀성, 인증성, 부인방지의 네 개 변수의 고차요인 변수로 구성하여, 인지된 보안성과 개인의 보안의식, 정보인증서비스의 사용자경험이 OTP에 대한 신뢰 및 재사용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구 결과, 개인의 보안의식이 인지된 보안성에 주는 영향과 보안성이 OTP에 대한 신뢰에 주는 영향, 신뢰가 재사용의도에 주는 영향의 유의함이 검증되었다. 또한, 보안성의 인지에는 부인방지가 상대적으로 가장 큰 영향력을 가짐을 알 수 있었다. 이러한 결과를 중심으로 OTP의 활용도를 높이기 위한 연구의 시사점이 제시되었다.
Objectives: The purpose of this study is to identify the associated factors with subjective oral symptoms experience of obesity adolescents. Methods: The study subjects were targeting 8,139 obesity adolescents and 55,601 non-Obesity adolescents who completed 2016 Korean Youth Risk Behavior Web-based survey. Dependent variables were subjective oral symptoms experiences of fracture teeth, pain, throbbing pain, periodontal pain & bleeding, mucosal disease and bad breath. Independent variables were demographic characteristics of the subjects, oral health behaviors, health behaviors and eating habits. Results: Obesity adolescents were 12.8% with 61.9% subjective oral symptoms experience. Regarding the related factors of subjective oral symptoms experience of obesity adolescents, the factors were identified to be significantly higher in high school (OR=1.72) compared to middle school, learning achievement was higher in middle (OR=1.09) and lower (OR=1.31) compared to high, economic status was higher in lower (OR=1.09) compared to high, sealant experience (OR=1.10) and scaling experiences (OR=1.12) responded no were higher compared to responded yes, smoking experiences responded yes(OR=1.08) were higher compared to responded no, sweet drink (OR=1.14) and fastfood (OR=1.13) consumption were higher in consumption compared to non-consumption and females (OR=0.46) were higher than males. Oral symptoms experience were lower that father and mother's level of education were under high school graduation (OR=0.86) compared to unknown, economic status was in case of middle (OR=0.93) compared to high, tooth brushing was lower in under 1 time (OR=0.76), 2 times (OR=0.61) compared to more than 3 times, vigorous physical activities responded no (OR=0.75) were lower, compared to yes, vegetable consumption was lower in non-consumption (OR=0.68) compared to consumption. Conclusions: Subjective oral symptoms experiences were identified higher in obesity adolescents than non-obesity adolescents. It would be useful to use the results of this study to reduce oral symptoms and necessary to develop a program system considering characteristics of obesity adolescents.
빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.
Background: Toxocariasis is a zoonotic parasitic disease caused by Toxocara canis and Toxocara cati in humans. Various types of T. canis are important. Purpose: The current study aimed to investigate the prevalence of Toxocara spp. in pediatrics in the context of a systematic review and meta-analysis. Methods: The MEDLINE (PubMed), Web of Sciences, Embase, Google Scholar, Scopus, and Cumulative Index of Nursing and Allied Health databases were searched to identify peer-reviewed studies published between January 2000 and December 2019 that report the prevalence of Toxocara spp. in pediatrics. The evaluation of articles based on the inclusion and exclusion criteria was performed by 2 researchers individually. Results: The results of 31 relevant studies indicated that the prevalence of Toxocara spp. was 3%-79% in 10,676 cases. The pooled estimate of global prevalence of Toxocara spp. in pediatrics was 30 (95% confidence interval, 22%-37%; I2=99.11%; P=0.00). The prevalence was higher in Asian populations than in European, American, and African populations. Conclusion: Health policymakers should be more attentive to future research and approaches to Toxocara spp. and other zoonotic diseases to improve culture and identify socioeconomically important factors.
최근 빅 데이터의 중요성이 부각되면서 데이터 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. R 언어는 데이터 분석을 목적으로 고안된 언어로서, 사용자들은 R언어의 다양한 통계, 머신러닝, 데이터 마이닝 패키지의 알고리즘을 활용하여 데이터를 효과적으로 분석 할 수 있다. 그러나 R 언어는 분석 결과를 어플리케이션으로 만들어 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 PHP, Java등과 같은 다른 언어를 통해 R 스크립트를 호출하는 법이 제안되었다. 그러나 이러한 개발 방식은 R 이외에도 다른 언어를 혼용해서 작성해야 하는 번거로움이 있다. 본 연구에서는 R 언어의 Plumber 패키지를 활용하여 다른 언어를 사용하지 않고 오직 R 언어만을 이용하여 API를 작성하는 방법을 제안하였다. 또한 API를 구현할 때 고려해야할 보안 이슈와 해결 방안에 대해서도 제시하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 이용하여 웹 응용 프로그램을 개발 한다면 높은 생산성과 개발의 편리성, 운영의 효율성을 기대할 수 있다.
트위터 사용자는 팔로우, 리트윗 등을 사용하여 자신이 관심 있어 하는 트윗을 찾는다. 하지만 사용자가 3억여 명에 달하는 트위터에서 사용자가 관심 있는 트윗을 찾기는 힘든 일이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 맞춤형 트윗 추천 시스템을 개발하였다. 우선, 사용자에게 추천할 수 있을 만한 가치가 있는 트윗을 수집하기 위해 현재 트랜드를 수집하고, 트랜드에 대해 이야기하는 인기 있는 트윗들을 수집한다. 이후 사용자를 분석하고 맞춤형 트윗을 추천하기 위해 사용자의 트윗과 수집한 트윗을 범주화한다. 최종적으로 웹서비스를 이용하여 사용자에게 본인과 카테고리가 일치하는 트윗과 관심사가 일치하는 사용자를 추천해준다. 결과적으로 67.2%로 적절한 트윗을 추천하였다.
Han, Seunghoon;Lim, Byounghee;Lee, Hyemi;Bae, Soo Hyun
Translational and Clinical Pharmacology
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제26권4호
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pp.166-171
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2018
Although there are many commercially available training software programs for pharmacokinetics, they lack flexibility and convenience. In this study, we develop simulation software to facilitate pharmacokinetics education. General formulas for time courses of drug concentrations after single and multiple dosing were used to build source code that allows users to simulate situations tailored to their learning objectives. A mathematical relationship for a 1-compartment model was implemented in the form of differential equations. The concept of population pharmacokinetics was also taken into consideration for further applications. The source code was written using R. For the convenience of users, two types of software were developed: a web-based simulator and a standalone-type application. The application was built in the JAVA language. We used the JAVA/R Interface library and the 'eval()' method from JAVA for the R/JAVA interface. The final product has an input window that includes fields for parameter values, dosing regimen, and population pharmacokinetics options. When a simulation is performed, the resulting drug concentration time course is shown in the output window. The simulation results are obtained within 1 minute even if the population pharmacokinetics option is selected and many parameters are considered, and the user can therefore quickly learn a variety of situations. Such software is an excellent candidate for development as an open tool intended for wide use in Korea. Pharmacokinetics experts will be able to use this tool to teach various audiences, including undergraduates.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 반려견에 대한 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로부터 반려견 행동을 분류하는 방법을 구현한다. 반려견 객체 탐지를 위해서 Darknet YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지로부터 행동 패턴 분류는 구글에서 제공하고 있는 Teachable Machine을 이용하였다. 학습된 Teachable Machine은 구글 드라이브에 저장되어 node.js 서버 상에서 ml5.js로 구현하여 사용할 수 있다. 분류된 행동 패턴 결과는 사용자의 스마트 폰 또는 PC로 실시간 전송되며, 언제 어디서든 확인 가능할 수 있게 node.js 서버에서 socket.io 모듈을 사용해서 상호반응 웹 서버를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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