인터넷을 통한 정보화의 영향으로 교육 방법에도 큰 변화를 가져왔다. 교수자와 학습자간 오프라인으로 이루어졌던 교육이 온라인상에서 이루어지게 되었고, 양질의 원격 교육을 실천하려는 노력 과정에서 LMS(Learning Management System)는 많은 발전을 하게 되었다[3]. 하지만 잘 개발된 LMS 라 할 지라도 온라인 교육에서는 오프라인 교육과 같이 교수자와 학습자의 직접적인 커뮤니케이션을 통한 상호 의견 수렴이 어렵다[4]. 따라서 본 논문에서는 LMS 기능에 확장성과 이식성을 갖는 설문 시스템을 추가 함으로써 교수자와 학습자간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하고자 한다. 또한 강의 점검, 교수전략 수립, 연구, 정책수립 및 사업추진을 위한 각종 조사에 활용하고자 한다. 본 논문의 설문 조사 시스템은 오픈 소스로 전국 대학 및 교육기관을 대상으로 무상 배포 중이며 그 활용을 검증 중이다[5].
Radiomics and deep learning have recently gained attention in the imaging assessment of various liver diseases. Recent research has demonstrated the potential utility of radiomics and deep learning in staging liver fibroses, detecting portal hypertension, characterizing focal hepatic lesions, prognosticating malignant hepatic tumors, and segmenting the liver and liver tumors. In this review, we outline the basic technical aspects of radiomics and deep learning and summarize recent investigations of the application of these techniques in liver disease.
인터넷의 급속한 확산과 웹 기반의 학습을 제공하는 시스템이 늘어남에 따라 언제, 어디서나 웹을 이용한 학습이 가능한 환경이 제공되게 되었다. 하지만 활성화된 온라인 교육에서도 면대면 강의의 장점을 완벽하게 수용하기엔 어려움이 있다[1]. 따라서 최근에 LMS(Learning Management System)를 이용한 학습에서 학습자의 학습활동 평가[1,2], 학습자의 개별학습 성향[3], 다양한 콘텐츠 자원 활용[1,4] 등에서 많은 연구와 대안이 도출되고 있다. 본 논문에서는 LMS내에 저작환경을 제공함으로써 기존의 클라이언트에서 단방향으로 이루어졌던 콘텐츠 제작을 서버단에서 제공하여 콘텐츠 제작 시 학습자 학습활동 추적 정보생성과 전달 내용의 성격, 학습자의 성향에 따른 다양한 콘텐츠를 수용 할 수 있는 시스템을 구현하였다.
Machine learning model gained the popularity in recent years as multi-national companies have incorporated machine learning in their services. Such service is called machine learning as a service (MLaSS). Such services are provided to users based on charge-per-query which triggers the motivations for adversaries to steal the trained victim model to reduce the cost of using the service. Therefore, it is important for companies that provide MLaSS to protect their intellectual property (IP) against adversaries. It has been arms race between the attack and defence in a context of the privacy of machine learning models. In this paper, we provide a comprehensive study of recent development in protecting privacy of machine learning models.
Motor skill learning can be acquired implicitly without consciousness of what is being learned. The purpose of this study was to examine the characteristics of implicit motor learning in young and elderly people using a perceptual-motor task. Forty normal young and elderly subjects participated. A modified version of the Serial Reaction Time Task (SRTT) using six blocks of twelve perceptual motor sequences was administered. The paradigm consisted of the first random sequence block followed by the four patterned blocks and another random block. In each block, the go signal consisted of an asterisk displayed in the one of the four parallel arrayed boxes in the middle of the screen. Subjects were instructed to push the corresponding response buttons as quickly as possible. Young subjects demonstrated shorter reaction times during the consecutive patterned blocks reflecting appropriate learning accomplished. Elderly subjects were able to learn a perceptual-motor task with implicit knowledge, but the performance was lower than that of the young persons. These results indicated that implicit sequence learning is still preserved in elderly adults, but the rate of learning is slower.
The practical learning experience is the heart of nursing's professional program of study, have been the most widely disscussed and yet the least studied of all nursing education activities. The major goal of practical learning experience is to provide opportunities in realistic work settings that permit the nursing student to develop the knowledge, skill It attitudes of a beginning practitioner. The purpose of this study is to identify the experience of practical learning in the children's rehabilitation center by nursing students, to provide basic information for developing practical learning in pediatric nursing education. The study design was a descriptive study. Data were collected 74 cases of journaling which came from senior nursing students who cared for the handicapped children in P rehabilitation center from 24, August, 1997 to 29, Decmber, 29, 1998. The collected data were analyzed using the content analysis by Kim & Lee(1986), Kim(1987). The results are as follows : The content of practical learning in the children's rehabilitation center were classified with 5 domains. The domains were , , , , and .
We made a counter to measure the output of motor encoders for the motion error analysis of a CNC machining center, and have measured the dynamic characteristics and the position errors experimentally. Especially, we measured the radius errors for different feedrates and different radii when the CNC machining center performed a circular interpolation. We have also used an iterative learning method to reduce the radius errors and stick motion errors generated by the CNC machining center performing a circular interpolation. The results show that the proposed learning scheme can reduce the radius error and stick motion error significantly. The reduction of errors becomes more pronounced for higher feedrate and smaller radius.
최근 의료 현장에 인공지능 기술의 도입이 가속화 되고 있다. 특히, 의료영상 분석 분야의 관련된 기 시스템 및 소프트웨어의 패러다임을 변화시키고 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 적용하기 위한 학습의료영상 구성을 제안하고 이를 기반으로 X-ray 영상 중 손부위에 적용하여 오른손과 왼손을 판별하는 응용에 적용하였다. 그리고 Deep Learning Algorithm의 CNN을 개선하여 개발한 Advanced GoogLeNet를 적용하여 97%이상의 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 얻어진 인공지능에 적용하기 위한 학습데이터 셋 구성과 개선된 알고리즘은 다양한 의료영상분석에 적용하고자 한다.
In the dynamic landscape of modern machine learning, Federated Learning (FL) has emerged as a compelling paradigm designed to enhance privacy by enabling participants to collaboratively train models without sharing their private data. Specifically, Distillation-based Federated Learning, like Federated Learning with Model Distillation (FedMD), Federated Gradient Encryption and Model Sharing (FedGEMS), and Differentially Secure Federated Learning (DS-FL), has arisen as a novel approach aimed at addressing Non-IID data challenges by leveraging Federated Learning. These methods refine the standard FL framework by distilling insights from public dataset predictions, securing data transmissions through gradient encryption, and applying differential privacy to mask individual contributions. Despite these innovations, our survey identifies persistent vulnerabilities, particularly concerning the susceptibility to logit inversion attacks where malicious actors could reconstruct private data from shared public predictions. This exploration reveals that even advanced Distillation-based Federated Learning systems harbor significant privacy risks, challenging the prevailing assumptions about their security and underscoring the need for continued advancements in secure Federated Learning methodologies.
This study was designed to suggest a learning organization in a medical center by examining the factors to influence effectiveness of the learning organization. We collected the data of 586 persons who participated once or more times in the learning organization managed from 2000 to 2002 by Y Medical Center located in Seoul, and included the data of 285 persons in the final analysis. The results of the study are summarized as follows. First, as the results of examining the regression coefficients to predict the effectiveness of and satisfaction with the learning organization through the learning level, learning method and learning organization constructing level as the general variables, the important influential factors were shown as follows: 1)knowledge creation, knowledge storing, private learning, organizational learning, and learning organization construction of occupational and human levels as the factors to predict the working competency; 2) learning organization construction of the human level as the factors to assume the duty satisfaction; 3) gender, working years, private learning, team learning and organizational construction level for the prediction of the organizational commitment; and 4) medical technical service, knowledge creation, organization learning, and constructing level of the environmental and human levels for the assumption of the satisfaction with experience in the learning organization. Based on the study results of the effects in managing the learning organization, we can conclude the followings. First, the members who are in various working positions and occupations need to continuously participate in the learning organization. Second, to raise the organizational outcome from the management of the learning organization, it is necessary to establish systematic concepts in the constituents of the organizational effectiveness such as working competency improvement, duty satisfaction and organizational commitment, and the experience satisfaction of the learning organization. Finally, the future of the organization depends on the learning competencies of the organization members. To continuously exist and develop the organization, the private learning of the organizational members should be constantly spread and shared over the organizational level, and the usual innovations such as repetitive and habitual organizational learning should be generally tried out throughout the whole field of the management.
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.