Flipped learning research has been applied in various educational fields since 2015 and the educational effects have been discussed in previous literature. In the beauty field, flipped learning research is insufficient; in particular, it is difficult to find research on flipped learning specifically concerning nail beauty education. The purpose of this study is to develop a model for applying flipped learning to nail beauty education which should involve practical training based on theory. Such an approach is considered effective. Data were collected and analyzed focusing on previous studies with flipped learning applied as a research method. The subject of the research is "Nail Color Design 1", a common nail major elective subject at J college. The "Nail Color Design 1" course is a practice-oriented course in the form of theory and practical classes. Consequently, the flipped learning education model for nail beauty was designed by reflecting learners' needs through the ADDIE instructional design model. It was applied based on the education structure of the Pre-class, In-class, and Post-class of the PARTNER instructional learning model. This study deviates from the traditional practical education model, and has educational significance as a practical model in which flipped learning is applied to nail beauty subjects and self-reflection is derived through project practice.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권5호
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pp.501-516
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2023
Knowledge distillation (KD) refers to extracting knowledge from a large and complex model (teacher) and transferring it to a relatively small model (student). This can be done by training the teacher model to obtain the activation function values of the hidden or the output layers and then retraining the student model using the same training data with the obtained values. Recently, relational KD (RKD) has been proposed to extract knowledge about relative differences in training data. This method improved the performance of the student model compared to conventional KDs. In this paper, we propose a new method for RKD by introducing a new loss function for RKD. The proposed loss function is defined using the area difference between the teacher model and the student model in a specific hidden layer, and it is shown that the model can be successfully compressed, and the generalization performance of the model can be improved. We demonstrate that the accuracy of the model applying the method proposed in the study of model compression of audio data is up to 1.8% higher than that of the existing method. For the study of model generalization, we demonstrate that the model has up to 0.5% better performance in accuracy when introducing the RKD method to self-KD using image data.
Times series modeling plays an important role in the field of engineering, Statistics, Biomedicine etc. Model identification is one of crucial steps in the modeling of an AutoRegreesive Moving Average(ARMA(p, q)) process for real world problems. Many techniques have been developed in the literature (Salas et al., McLeod et al. etc.) for the identification of an ARMA(p, q) Model. In this paper, a new technique called The Generalised Parameters Technique is formulated for seasonal and non-seasonal ARMA model identification. This technique is very simple and can e applied to any given time series. Initial estimates of the AR parameters of the ARMA model are also obtained by this method. This model identification technique is validated through many theoretical and simulated examples.
In this paper, we extend the conditional unrelated question model which was suggested by Lee and Hong(2000) to two-sample case when there is no information about the true proportion of the unrelated character Y. Conditions are obtained under which the proposed model is more efficient than Carr et al.\`s conditional modal and Greenberg et al.'s two-sample unrelated question model.
In this paper, we consider the asymptotic properties of regression quantile estimators for the nonlinear regression model when dependent variables are subject to censoring time, and propose the sufficient conditions which ensure consistency and asymptotic normality for regression quantile estimators in censored nonlinear regression model. Also, we drive the asymptotic relative efficiency of the censored regression model with respect to the ordinary regression model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권3호
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pp.645-654
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2004
In this paper, we develop the Bayesian test procedure for the intraclass correlation coefficient in the unbalanced one-way random effect model based on the reference priors. That is, the objective is to compare two nested model such as the independent and intraclass models using the factional Bayes factor. Thus the model comparison problem in this case amounts to testing the hypotheses $H_1:\rho=0$ versus $H_2:{\rho}{\neq}0$. Some real data examples are provided.
Owing to the rising concerns about the safety of nuclear power plants (NPP), it is essential to study the venturi scrubber in detail, which is a key component of the filtered containment venting system (FCVS). FCVS alleviates the pressurein containment byfiltering and venting out the contaminated air. Themain objective of this research was to perform a CFD investigation of different configurations of a circular, non-submerged, self-priming venturi scrubber to estimate and improve the performance in the removal of elemental iodine from the air. For benchmarking, a mass transfer model which is based on two-film theory was selected and validated by experimental data where an alkaline solution was considered as the scrubbing solution. This mass transfer model was modified and implemented on a unique formation of two self-priming venturi scrubbers in series. Euler-Euler method was used for two-phase modeling and the realizable K-ε model was used for capturing the turbulence. The obtained results showed a remarkable improvement in the removal of radioactive iodine from the air using a series combination of venturi scrubbers. The removal efficiency was improved at every single data point.
Luevanos-Rojas, Arnulfo;Lopez-Chavarria, Sandra;Medina-Elizondo, Manuel
Geomechanics and Engineering
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제14권1호
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pp.61-69
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2018
The first part shows the optimal contact surface for T-shaped combined footings to obtain the most economical dimensioning on the soil (optimal area). This paper presents the second part of a new model for T-shaped combined footings, this part shows a the mathematical model for design of such foundations subject to axial load and moments in two directions to each column considering the soil real pressure acting on the contact surface of the footing with one or two property lines restricted, the pressure is presented in terms of an axial load, moment around the axis "X" and moment around the axis "Y" to each column, and the methodology is developed using the principle that the derived of the moment is the shear force. The classic model considers an axial load and a moment around the axis "X" (transverse axis) applied to each column, i.e., the resultant force from the applied loads is located on the axis "Y" (longitudinal axis), and its position must match with the geometric center of the footing, and when the axial load and moments in two directions are presented, the maximum pressure and uniform applied throughout the contact surface of the footing is considered the same. To illustrate the validity of the new model, a numerical example is presented to obtain the design for T-shaped combined footings subjected to an axial load and moments in two directions applied to each column. The mathematical approach suggested in this paper produces results that have a tangible accuracy for all problems.
This paper is a study of the central structural unit model of the sandwich core structure. The applied model is based on the honeycomb structure formed by the truss, the H-shaped honeycomb structure formed by adding the truss of H shape to the space of the center portion, and the honeycomb structure formed by the plate. Applied material property is AISI 304 stainless steel, which has cost effectiveness and easy to get near place. The truss diameter of the model is three different type: 1mm, 2mm and 3mm. ABAQUS software is obtained to do the analysis and applied test is quasi-static loading. Boundary conditions for the analysis are that vertical direction loading at top place without any rotation and bottom surface is fixed. The test results show that the H-truss model has the highest stiffness and yield strength. Therefore, it is hoped that more and more researching for the development of a unit model in sandwich core structure has been investigating and that the developed sandwich core model can be applied into various industrial fields such as mechanical or aerospace industries.
The viscosity of a shear-thickening fluid damper (STFD) can increase dramatically when the STFD undergoes high-rate of excitation. Therefore, accurate numerical modelling of the STFD has been considered difficult due to this distinct feature. This study aims to develop a numerical model to accurately simulate the response of the STFD. First, a STFD is designed, fabricated, and installed in the laboratory. Then, performance tests are conducted in which sine waves with nine frequencies at three amplitude levels are adopted as the displacement excitations to the STFD. A novel numerical model which contains two parameter sets of the discrete Bouc-Wen model as well as two parameters for transiting the two parameter sets. Therefore, a total number of eighteen parameters need to be identified in the damper model. The symbiotic organisms search is applied to optimize the parameters. Numerical simulation results demonstrate that the proposed STFD model with transit parameter sets outperforms the conventional discrete Bouc-Wen model. The proposed STFD model can be applied to analyses of structures in which STFDs are installed in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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