International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.22
no.12
/
pp.116-124
/
2022
Information and communication technologies used in the social sphere are born due to the development of computer technologies. The main task of the distance learning process in higher education institutions is not to provide information, but to teach how to obtain and use it. The purpose of the article: to identify innovative approaches in the training of specialists in higher education institutions in the context of distance learning. Various innovative approaches to organizing the work of students of higher educational institutions in the context of distance learning are considered. Based on the conducted research, it is concluded that each of the approaches described by us outlines the study of the phenomenon of professional training of a specialist in the condition of distance learning. All the described approaches significantly contribute to the improvement of professional training of specialists, encourage students to self-improvement, professional development and enrich their professional competence in modern conditions. The emergence and spread of innovative technologies means not only a change in the activity itself and its inherent means and mechanisms of its implementation, but also a significant restructuring of goals, value orientations, specific knowledge, skills and abilities. Therefore, the current stage of the development of civilization, scientific and technological progress requires the emergence of such specialists who would have broad humanitarian thinking, would have good psychological training, would be able to build professional activities according to laws that take into account the relationship between economic productivity and creativity, as well as the desire of the individual for constant renewal, self-realization. Only such qualities will help you master the specifics of innovative technologies well. We see the prospects in the study of innovative approaches to training specialists in higher education institutions in the condition of distance learning in foreign countries.
Wind speed forecasting is critical for a variety of engineering tasks, such as wind energy harvesting, scheduling of a wind power system, and dynamic control of structures (e.g., wind turbine, bridge, and building). Wind speed, which has characteristics of random, nonlinear and uncertainty, is difficult to forecast. Nowadays, machine learning approaches (generalized regression neural network (GRNN), back propagation neural network (BPNN), and extreme learning machine (ELM)) are widely used for wind speed forecasting. In this study, two schemes are proposed to improve the forecasting performance of machine learning approaches. One is that optimization algorithms, i.e., cross validation (CV), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO), are used to automatically find the optimal model parameters. The other is that the combination of different machine learning methods is proposed by finite mixture (FM) method. Specifically, CV-GRNN, GA-BPNN, PSO-ELM belong to optimization algorithm-assisted machine learning approaches, and FM is a hybrid machine learning approach consisting of GRNN, BPNN, and ELM. The effectiveness of these machine learning methods in wind speed forecasting are fully investigated by one-year field monitoring data, and their performance is comprehensively compared.
Purpose: This study was conducted to examine effects of a learning portfolio by identifying the learning of nursing students taking a learning portfolio-utilized nursing management class. Methods: A non-equivalent control group pretest-posttest design was used. Participants were 83 senior students taking the nursing management course in one of the Departments of Nursing at 2 Universities. Experimental group (n=42) received a learning portfolio-utilized nursing management class 15 times over 15 weeks (3 hours weekly). Self-directed learning abilities, approaches to learning and learning flow of the participants were examined with self-report structured questionnaires. Data were collected between September 2 and December 16, 2014, and were analyzed using chi-square test, Fisher's exact test, independent t-test and ANCOVA with SPSS/PC version 21.0. Results: After the intervention the experimental group showed significant increases in self-directed learning abilities, deep approaches to learning and learning flow compared to the control group. However, no significant difference was found between groups for surface approaches to learning. Conclusion: Learning activities using the learning portfolios could be effective in cultivating the learning competency for growth of knowledge, technology and professionalism by increasing personal concentration and organization ability of the nursing students so that they can react to the rapidly changing environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.6
no.10
/
pp.2650-2662
/
2012
Due to the semantic gap issue, the performance of automatic image annotation is still far from satisfactory. Active learning approaches provide a possible solution to cope with this problem by selecting most effective samples to ask users to label for training. One of the key research points in active learning is how to select the most effective samples. In this paper, we propose a novel active learning approach based on sparse graph. Comparing with the existing active learning approaches, the proposed method selects the samples based on two criteria: uncertainty and representativeness. The representativeness indicates the contribution of a sample's label propagating to the other samples, while the existing approaches did not take the representativeness into consideration. Extensive experiments show that bringing the representativeness criterion into the sample selection process can significantly improve the active learning effectiveness.
Bai, Xue-Dong;Cheng, Wen-Chieh;Ong, Dominic E.L.;Li, Ge
Geomechanics and Engineering
/
v.25
no.1
/
pp.59-73
/
2021
There frequently exists inadequacy regarding the number of boreholes installed along tunnel alignment. While geophysical imaging techniques are available for pre-tunnelling geological characterization, they aim to detect specific object (e.g., water body and karst cave). There remains great motivation for the industry to develop a real-time identification technology relating complex geological conditions with the existing tunnelling parameters. This study explores the potential for the use of machine learning-based data driven approaches to identify the change in geology during tunnel excavation. Further, the feasibility for machine learning-based anomaly detection approaches to detect the development of clayey clogging is also assessed. The results of an application of the machine learning-based approaches to Xi'an Metro line 4 are presented in this paper where two tunnels buried in the water-rich sandy soils at depths of 12-14 m are excavated using a 6.288 m diameter EPB shield machine. A reasonable agreement with the measurements verifies their applicability towards widening the application horizon of machine learning-based approaches.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
/
v.18
no.4
/
pp.442-451
/
2012
Purpose: The purpose of this study was to identify effects of action learning approaches on learning outcomes of students taking nursing management courses. Methods: The questionnaire surveys were completed between March 2011 and June 2012 by 109 undergraduate seniors in the nursing department of C University. Survey data were obtained 3 times: before, in and after the study of nursing management. The course consisted of lectures and clinical practices. Learning outcomes were measured through problem solving skills, team efficacy, and class satisfaction. Collected data were analyzed using repeated measures ANOVA with the SPSS 20.0 program Results: Scores for problem solving skills (F=13.67, p<.001) and team efficacy (F=4.49, p=.012) showed statistically significant increases after the course. The scores also increased significantly after the lectures for 5 of 9 problem solving skill subscales: analysis skill, divergent thinking, decision making, assessment, feedback, and after the clinical practices for 2 subscales: divergent thinking, and execution and risk taking. Class satisfaction score also increased after both the lectures and the clinical practices. Conclusion: The findings from this study suggest that an action learning approaches for nursing management courses would be a useful teaching and learning method to achieve learning outcomes.
We applied machine learning of semi-supervised learning, transfer learning, and federated learning as examples of AI use cases that can be applied to the three major industries(Automobile industry, Energy industry, and AI/Healthcare industry) of Gwangju Metro-city, and established an ML strategy for AI services for the major industries. Based on the ML strategy of AI service, practical approaches are suggested, the semi-supervised learning approach is used for automobile image recognition technology, and the transfer learning approach is used for diabetic retinopathy detection in the healthcare field. Finally, the case of the federated learning approach is to be used to predict electricity demand. These approaches were tested based on hardware such as single board computer Raspberry Pi, Jaetson Nano, and Intel i-7, and the validity of practical approaches was verified.
Seo Young Park;Ji Eun Park;Hyungjin Kim;Seong Ho Park
Korean Journal of Radiology
/
v.22
no.10
/
pp.1697-1707
/
2021
The recent introduction of various high-dimensional modeling methods, such as radiomics and deep learning, has created a much greater diversity in modeling approaches for survival prediction (or, more generally, time-to-event prediction). The newness of the recent modeling approaches and unfamiliarity with the model outputs may confuse some researchers and practitioners about the evaluation of the performance of such models. Methodological literacy to critically appraise the performance evaluation of the models and, ideally, the ability to conduct such an evaluation would be needed for those who want to develop models or apply them in practice. This article intends to provide intuitive, conceptual, and practical explanations of the statistical methods for evaluating the performance of survival prediction models with minimal usage of mathematical descriptions. It covers from conventional to deep learning methods, and emphasis has been placed on recent modeling approaches. This review article includes straightforward explanations of C indices (Harrell's C index, etc.), time-dependent receiver operating characteristic curve analysis, calibration plot, other methods for evaluating the calibration performance, and Brier score.
Ali, Syed Mubarak;Ghani, Imran;Latiff, Muhammad Shafie Abd
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.9
no.1
/
pp.446-465
/
2015
In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.
Phase unwrapping is an essential procedure for interferometric synthetic aperture radar techniques. Accordingly, a lot of phase unwrapping methods have been developed. Deep-learning-based unwrapping methods have recently been proposed. In this paper, we reviewed state-of-the-art deep-learning-based unwrapping approaches in terms of 1) the approaches to predicting unwrapped phases, 2) deep learning model structures for phase unwrapping, and 3) training data generation. The research trend of the approaches to predicting unwrapped phases was introduced by categorizing wrap count segmentation, phase jump classification, phase regression, and deep-learning-assisted method. We introduced the case studies of deep learning model structure for phase unwrapping, and model structure optimization to relate the overall phase information. In addition, we summarized the research trend of the training data generation approaches in the views of phase gradient and noise in the main. And the future direction in deep-learning-based phase unwrapping was presented. It is expected that this paper is used as guideline for exploring future direction of deep-learning-based phase unwrapping research in Korea.
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.