• 생물정신의학
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• 제21권4호
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• pp.118-127
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• 2014

Along with language, socialization is a unique feature of the human being. There is a continuous debate regarding whether the development of socialization is innate, and conducted by the environment in the growing process, or the result of the interaction of both aspects. If socialization is the result of the interaction with the environment or is an acquired developmental process, the following question rises. "Is there a 'critical period' for the development of socialization?" Although there are a huge number of studies seeking for treatment and solutions for developmental delay or deficits of socialization, it is very complicated question to answer. Historical figures such as 'Hugh Blair' of Borgue in England, and 'the wild boy of Aveyron' in France, seem to have innate socialization deficits. Nowadays patients with non-verbal learning disorder, social communication disorder, or autism spectrum disorder seem to have genetic defects. On the other hand, Harry Harlow's monkey experiments, hikikomori of Japan, Romanian orphans and patients with reactive attachment disorder seem to display social deficits due to environmental factors. However, it is not easy to clearly draw a line between innate or acquired factors. Therefore, rather than subdividing the diseases for etiological and pathophysiological approach to heterogenous groups with the common denominator of social deficit, and for the research of pathophysiology and treatment development, the authors suggest a comprehensive concept of "social dysfunction spectrum."

• Smart Structures and Systems
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• 제22권4호
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• pp.413-424
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• 2018

The factors affecting the shear strength of the angle shear connectors in the steel-concrete composite beams can play an important role to estimate the efficacy of a composite beam. Therefore, the current study has aimed to verify the output of shear capacity of angle shear connector according to the input provided by Support Vector Machine (SVM) coupled with Firefly Algorithm (FFA). SVM parameters have been optimized through the use of FFA, while genetic programming (GP) and artificial neural networks (ANN) have been applied to estimate and predict the SVM-FFA models' results. Following these results, GP and ANN have been applied to develop the prediction accuracy and generalization capability of SVM-FFA. Therefore, SVM-FFA could be performed as a novel model with predictive strategy in the shear capacity estimation of angle shear connectors. According to the results, the Firefly algorithm has produced a generalized performance and be learnt faster than the conventional learning algorithms.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제24권2호
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• pp.145-159
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• 2005

Students' alternative concepts of evolution are similar to misconcepts and disputes which scientists had in science history. The aims of this study are to analyze the elementary children's concept in evolution based on science history. Lee (2004)'s two tests were applied to 6th grade to investigate the children's evolution concepts and genetic concepts related to the historical development of the evolution concepts. The test results were analyzed in accordance with 4 stages of science history based on Lee (2004)'s method. These stages are divided to stage 1 (Before Lamarck), stage 2 (Lamarck), stage 3 (Darwin), stage 4 (After Darwin). The major results are as follows. Most of elementary school children are fixed to the stage 2. They usually do not show the consistency of evolution concepts in the three dimensional aspects such as mechanism, time, and subjects. Many children do not have concrete meaning of gene, inheritance, sexual reproduction, mutation and could not connect these concetps and process of evolution. Also, they believe the inheritance of acquired traits and spontaneous generation. Therefore it is confirmed that they still have similar misconcepts and disputes which scientists had in transition time between stage 2 and 3 and most of children already have strong Lamarckian thought acquired from daily life experience before learning about natural selection and evolution.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제31권2호
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• pp.139-152
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• 2017

본 논문에서 미적분을 다루는 중등교과서가 미적분 역사를 어떻게 소개하고 있는지를 알아보았다. 문제점을 파악하기 위하여 우리는 기원전 350~기원전 50년에 목성의 위치를 계산하기 위하여 이루어진 바빌로니아인의 사다리꼴을 사용한 구분구적법 그리고 1000년경 이집트에서 이루어진 이븐 알 하이탐(ibn al-Haytham)의 원판을 이용한 구분구적법 등을 고찰하였다. 이를 바탕으로 미적분 역사에 대한 건설적인 서술 방안을 제시하였다. 결론적으로 우리나라 중등수학 교과서는 뉴턴과 라이프니츠가 미적분을 창안한 것으로 설명하고 그 뿌리를 고대 그리스에 둔다. 미적분의 창안은 바빌로니아와 파티마 왕조(Faṭimah Dynasty: 909-1171)(이집트)에 있으며 인도에서 멱급수의 발전이 이루어진 후 미적분이 유럽에서 발전된 것으로 교과서에 아시아 아프리카의 가치가 소개되는 것이 바람직하다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.195-207
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• 2022

COVID-19 has remained one of the most serious health crises in recent history, resulting in the tragic loss of lives and significant economic impacts on the entire world. The difficulty of controlling COVID-19 poses a threat to the global health sector. Considering that Artificial Intelligence (AI) has contributed to improving research methods and solving problems facing diverse fields of study, AI algorithms have also proven effective in disease detection and early diagnosis. Specifically, acoustic features offer a promising prospect for the early detection of respiratory diseases. Motivated by these observations, this study conceptualized a speech-based diagnostic model to aid in COVID-19 diagnosis. The proposed methodology uses speech signals from confirmed positive and negative cases of COVID-19 to extract features through the pre-trained Visual Geometry Group (VGG-16) model based on Mel spectrogram images. This is used in addition to the K-means algorithm that determines effective features, followed by a Genetic Algorithm-Support Vector Machine (GA-SVM) classifier to classify cases. The experimental findings indicate the proposed methodology's capability to classify COVID-19 and NOT COVID-19 of varying ages and speaking different languages, as demonstrated in the simulations. The proposed methodology depends on deep features, followed by the dimension reduction technique for features to detect COVID-19. As a result, it produces better and more consistent performance than handcrafted features used in previous studies.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권3호
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• pp.229-245
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• 2023

The absence of excitation measurements may pose a big challenge in the application of structural damage identification owing to the fact that substantial effort is needed to reconstruct or identify unknown input force. To address this issue, in this paper, an iterative strategy, a synergy of Tikhonov regularization method for force identification and modified Jaya algorithm (M-Jaya) for stiffness parameter identification, is developed for damage identification with partial output-only responses. On the one hand, the probabilistic clustering learning technique and nonlinear updating equation are introduced to improve the performance of standard Jaya algorithm. On the other hand, to deal with the difficulty of selection the appropriate regularization parameters in traditional Tikhonov regularization, an improved L-curve method based on B-spline interpolation function is presented. The applicability and effectiveness of the iterative strategy for simultaneous identification of structural damages and unknown input excitation is validated by numerical simulation on a 21-bar truss structure subjected to ambient excitation under noise free and contaminated measurements cases, as well as a series of experimental tests on a five-floor steel frame structure excited by sinusoidal force. The results from these numerical and experimental studies demonstrate that the proposed identification strategy can accurately and effectively identify damage locations and extents without the requirement of force measurements. The proposed M-Jaya algorithm provides more satisfactory performance than genetic algorithm, Gaussian bare-bones artificial bee colony and Jaya algorithm.

• 대한소아신경학회지
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• 제25권3호
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• pp.204-207
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• 2017

Hyperornithinemia-hyperammonemia-homocitrullinuria 증후군(HHH 증후군)은 경한 학습장애에서 심각한 뇌증에 이르기까지 다양한 신경학적 증상을 보일 수 있는 신경대사질환이다. HHH 증후군은 임상 증상이나 대사 검사 결과가 뚜렷하지 않아 진단이 늦어지는 경우가 흔한데, 이러한 경우 유전자 검사로 확진하는 것이 중요하다. 저자들은 강직성 하반신 마비를 가진 소아와 무증상의 여동생에서 HHH 증후군을 진단하고 유전자 검사를 통해 SLC25A15 유전자의 c.535C>T (p.R179^*)와 c.116C>A (p.T39K) 변이를 확인하였다. p.R179^*는 일본과 중동의 HHH 환자들에서 흔히 발견되는 변이로 한국인에서도 발견됨을 확인하였고, p.T39K는 HHH 증후군을 유발하는 새로운 변이임을 최초로 보고하는 바이다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제6권2호
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• pp.175-178
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• 2009

22q11.2미세중복 증후군은 학습장애, 선천적 기형에서부터 정상에 이르기까지 다양한 표현형을 나타내는 증후군으로써, 22q11.2 미세결실 증후군인 DiGeorge 증후군과 동일한 위치에서 발생하는 질환이며, 이러한 원인은 유전적 불안정성이 높은 low-copy repeats (LCR) 부위에서 일어나는 유전체의 결손이나 중복에 의해 형성되는 것으로 보고되고 있다. 최근 array CGH가 임상분야에 적용됨에 따라 22q11.2 미세중복 증후군의 진단이 증가되고 있다. 이론적으로 22q11.2 부위의 미세중복이나 미세결실의 빈도는 동일하게 발생해야 하지만, 현재까지 미세결실에 비해 미세중복의 증례보고는 상대적으로 드물며 이는 증상이 없는 경우가 많기 때문인 것으로 알려져 있다. 특히 이전 보고에서 산전에 발견된 미세중복의 증례는 단1례 만이 보고된 바 있다. 저자들은 산전에 진단된 22q11.2 미세중복 증후군 1례의 보고를 통해 유전상담의 중요성과 array CGH의 임상 적용에 관하여 논하고자 한다.