본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.
Multiple cohorts (e.g., current students and graduates) were formed to collect information on the entire educational process from admission to graduation regarding students' educational performances at Kosin University College of Medicine. Data that had already been collected and analyzed by different committees for different purposes were grouped into a more systematic and comprehensive system called the cohort system, enabling the necessary data to be collected promptly and analyzed in accordance with the purpose of providing meaningful information in each area of the educational process. Therefore, comprehensive cohort data that can be used for mission statement revision, curriculum development and improvement, student counseling, and student selection were established and utilized. The cohort data were collected from performance evaluation indicators including self-evaluation surveys, evaluation tools for learning outcomes, academic achievement, results of the Korean Medical Licensing Examination, and career placement. Based on the results obtained by analyzing cohort data, a comprehensive cohort report has been published. The data analyzed through the cohort were reported to each committee and used in various ways. Currently, however, only some data have been analyzed and used. In the future, after complete data collection, the cohort data can be used as meaningful basic data for achieving the institution's mission and educational goals, developing and improving the curriculum, counseling students, and selecting students through the analysis of learning performance data from student admission to graduation and after graduation.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.736-743
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2022
Construction workers experience a high rate of fatal incidents from mobile equipment in the industry. One of the major causes is the decline in the acoustic condition of workers due to the constant exposure to construction noise. Previous studies have proposed various ways in which audio sensing and machine learning techniques can be used to track equipment's movement on the construction site but not on the audibility of safety signals. This study develops a novel framework to help automate safety surveillance in the construction site. This is done by detecting the audio sound at a different signal-to-noise ratio of -10db, -5db, 0db, 5db, and 10db to notify the worker of imminent dangers of mobile equipment. The scope of this study is focused on developing a signal processing model to help improve the audible sense of mobile equipment for workers. This study includes three-phase: (a) collect audio data of construction equipment, (b) develop a novel audio-based machine learning model for automated detection of collision hazards to be integrated into intelligent hearing protection devices, and (c) conduct field experiments to investigate the system' efficiency and latency. The outcomes showed that the proposed model detects equipment correctly and can timely notify the workers of hazardous situations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.105-125
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2024
Gliomas are the most common malignant brain tumor and cause the most deaths. Manual brain tumor segmentation is expensive, time-consuming, error-prone, and dependent on the radiologist's expertise and experience. Manual brain tumor segmentation outcomes by different radiologists for the same patient may differ. Thus, more robust, and dependable methods are needed. Medical imaging researchers produced numerous semi-automatic and fully automatic brain tumor segmentation algorithms using ML pipelines and accurate (handcrafted feature-based, etc.) or data-driven strategies. Current methods use CNN or handmade features such symmetry analysis, alignment-based features analysis, or textural qualities. CNN approaches provide unsupervised features, while manual features model domain knowledge. Cascaded algorithms may outperform feature-based or data-driven like CNN methods. A revolutionary cascaded strategy is presented that intelligently supplies CNN with past information from handmade feature-based ML algorithms. Each patient receives manual ground truth and four MRI modalities (T1, T1c, T2, and FLAIR). Handcrafted characteristics and deep learning are used to segment brain tumors in a Global Convolutional Neural Network (GCNN). The proposed GCNN architecture with two parallel CNNs, CSPathways CNN (CSPCNN) and MRI Pathways CNN (MRIPCNN), segmented BraTS brain tumors with high accuracy. The proposed model achieved a Dice score of 87% higher than the state of the art. This research could improve brain tumor segmentation, helping clinicians diagnose and treat patients.
Purpose: This study aimed to describe the process of developing a validated pediatric nursing simulation scenario template using the real-time Delphi method. Methods: A panel of 13 pediatric nursing experts participated in a real-time Delphi survey conducted over two rounds. Initially, 83 items were included in the questionnaire focusing on the structure and content of the simulation scenario template. Data analysis involved calculating the content validity ratio (CVR) and the coefficient of variation to assess item validity and stability. Results: Through iterative rounds of the Delphi survey, a consensus was reached among the experts, resulting in the development of a pediatric nursing simulation scenario template comprising 41 items across nine parts. The CVR values ranged from 0.85 to 1.0, indicating a high consensus among experts regarding the inclusion of all items in the template. Conclusion: This study presents a novel approach for developing a pediatric nursing simulation scenario template using real-time Delphi methods. The real-time Delphi method facilitated the development of a comprehensive and scientifically grounded pediatric nursing simulation scenario template. Our template aligns with the International Nursing Association for Clinical Simulation and Learning standards, and provides valuable guidance for educators in designing effective simulation scenarios, contributing to enhanced learning outcomes and better preparation for pediatric clinical practice. However, consideration of cultural and contextual adaptations is necessary, and further research should explore alternative consensus criteria.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.37-47
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2024
This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.
본 연구는 대학 신입생의 고등학교 재학 시 선행학습경험, 내신등급, 수능수리영역등급과 대학에서의 대학수학교과성적, 대학학업성취도(GPA) 간의 관계를 보았다. 이를 통해, 고등학교 재학 시의 수학교과 학업능력이 대학 신입생의 대학수학교과성적에 어느 정도 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 연구의 목적을 위해, A대학교 2014학년 1학기에 개설된 '기초미적분학'을 수강한 이과대학 및 공과대학 신입생 193명을 대상으로 설문을 실시하고 성적 등 관련 자료를 활용하였다. 이들 자료는 기술통계, 상관분석, 차이검정, 일원변량분석(ANOVA), 사후검정 및 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 연구 대상 대학생의 90% 이상이 고등학교 재학 시 수학교과 선행학습을 한 것으로 나타났으며, 둘째, 선행학습의 효과성에 대한 인식은 필요성 인식보다 유의미하게 낮게 나타났다. 셋째, 대학수학교과성적과 대학학업성취도 간에는 높은 정적 상관관계가 있었으나, 내신등급과 대학학업성취도 간 및 수능수리영역등급과 대학수학교과성적 간에는 미미한 수준의 상관관계만 있었다. 넷째, 고교성적(내신등급, 수능수리영역등급), 선행학습노력, 선행학습만족도, 선행학습필요성이 대학수학학업성취도에 미치는 영향력은 미미한 수준이었다. 연구결과를 바탕으로, 대학수학교과의 학업성취도를 높이기 위한 방안을 제언하였다.
The purpose of this study is to analyze empirically analyze how the characteristics of participants in educational and social learning forums and the quality of events influence expectations and satisfaction of forums. The study also aims to provide strategic implications for forum organizers and give them suggestions on how to set up target audience, manage forum contents, speakers, and services, improve attendee satisfaction, and ultimately maximize overall outcomes. As exchanges among individuals, enterprises, and organizations, as well as countries are growing rapidly, the convention industry has become a key player in the market. Conventions have also become a venue for people to discuss a specific agenda or topic, exchange information and learn knowledge and insights. Especially, the forum - as part of the convention industry - plays a vital role providing educational and social learning opportunities as scholars and expertise come together to share their knowledge and experience through a variety of discussions. With its role, many of forums are taking place in recent years; however, there have been few empirical studies upon the forum itself. Also, there have been few attempts to research how the quality of forums affect participants' satisfaction along with their characteristics and how much of practical knowledge is provided throughout the events. This study is meaningful in that it is the first practical study that takes a deep understanding of the forum and sees how the quality of the forums influences participants' satisfaction and whether the characteristics of participants have a moderating effect in increasing the level of satisfaction. Forum organizers could also take a strategic approach as their major concerns are to increase the number of participants and raise degree of satisfaction by providing significant information. There are four key elements that determine success or failure of a social learning forum. The four elements are contents, speakers, services, and participants. Content plays an important role in providing rich information and knowledge for participants. Speakers are the main knowledge providers who contribute to the forum's social learning role. Also, the services provided by forum organizers such as simultaneous interpretation services, program brochures, lunch and refreshments, and the overall design of event hall can also influence the level of participants' satisfaction. Lastly, the participants and their characteristics are important since they are the ones who receive knowledge from the providers. The results of this study show that the quality of forum (content, speaker, and services) has a decisive effect on the participants' satisfaction and there are some differences in expectation among the participants in the forum. Also, some groups of participants were more likely to be stimulated by the quality of forum when determining their satisfaction. The study is modeled after MBN Y Forum 2016 and its participants' characteristics. The forum is one of the most representative social learning forums of South Korea and its audiences are mostly young people. It has analyzed how the participants' characteristics influence their satisfaction by grouping them into ${\Delta}participants$ who have invited for free and those who paid for the entrance fee, ${\Delta}first-time$ participants and returning participants, ${\Delta}voluntary$ and involuntary participants, ${\Delta}participants$ who registered through web and those who did through mobile, and ${\Delta}participants$ who registered during pre-sale opens and those who registered during general opens.
본 연구는 대학 산림교육 발전을 목적으로 S 대학교 산림과학과 4학년 "도시림관리학 및 실습" 전공과목에 e-PBL (e-Project-based learning) 학습법을 적용한 사례를 소개한다. 특히 2020년 코로나-19 확산으로 비대면 학사 운영 상황에서 학습자들은 온라인 매체를 주로 활용하여 학교숲을 대상으로 프로젝트를 수행하고 결과물을 발표하였다. 학습자 중심의 e-PBL 학습법은 학습자들이 프로젝트 주제를 직접 선정하고 수행함으로써 자기주도학습, 문제해결능력과 의사소통능력 및 책임감 등을 향상시킬 수 있다. 학습자들의 e-PBL 학습성과에 대해 5점 리커트 척도를 이용하여 조사한 결과, 학습자들은 e-PBL 학습법을 통해 동기부여 및 흥미를 유발할 수 있었으며(4.17점), 전공지식에 대한 이해도를 높일 수 있었다(4.17점). 또한, 학습자들은 의사소통능력(4.33점), 문제해결능력(4.25점), 의사결정능력(4.21점)을 향상시킬 수 있었다고 응답하는 등 전반적으로 e-PBL 학습법에 대해 만족하였다. 특히 학습자들은 팀원들과 밀접한 의사소통과 상호협력이 문제 및 전공지식에 대한 이해력 향상에 효과적이었다고 응답하였다. 향후 산림교육에 적합한 e-PBL 학습모델을 개발이 필요하며, 효율적 수업시간의 운영과 e-PBL 학습법 지침 및 제도적 지원이 마련됨으로써 보다 효율적이고 성공적인 산림교육의 발전을 기대한다.
Objectives: This study conducted practical training to improve the proper usage of personal protective equipment(PPE), which greatly impacts workplace safety and health management. Personal protective equipment education was conducted through active participation, without theoretical modules, and aimed to identify the effects of repeated practical education and determine ways to increase participant satisfaction. Methods: Study data were analyzed using the IBM SPSS Statistics ver.29 software. First, participants' general characteristics were analyzed with frequency analysis. Second, the normality and equality of variances (Leven's test) were tested for the dependent variables prior to statistical analyses to determine the use of parametric tests. In general, normality is assumed when the sample size is 30 or more per the central limit theorem (Park et al., 2014). As our sample size of health management workers was 43, normality can be assumed. However, to ensure rigor of the study, we examined skewness and kurtosis. The results confirmed that the data were normally distributed. Third, the effects of repeated PPE training were analyzed using paired t-tests. Fourth, differences in satisfaction with PPE training according to the safety and health job position and safety and health certification were analyzed with t-test and Welch's t-test. For parameters that did not meet the assumption of equal variances, the Welch's t-test was performed. Results: Repeated PPE training improved the educational outcomes, and the improvements were significant in the 1st and 2nd respiratory PPE and safety and hygiene PPE training evaluations (p<.001). In terms of safety and health job position, repeated training led to improvements in educational outcomes, with significant improvements observed among supervisors and specialized health management institution workers in the 1st and 2nd training evaluations (p<.005). In terms of safety certification, repeated training led to improvements in educational outcomes, with significant improvements observed among both certified and non-certified individuals (p<.005). Regarding satisfaction with PPE training according to safety and health job positions, specialized health management institution workers showed greater satisfaction than supervisors, with significant differences in the satisfaction for expertise of lecture, work relevance, and lecturer's attitude (p<.001). Regarding satisfaction with PPE training according to safety and health certification, satisfaction was higher among certified individuals, with significant differences in satisfaction for work relevance and lecture attitude (p<.05) Conclusions: PPE education should be recommended to be provided as practical training. Repeated training can enhance educational outcomes for individuals with inadequate knowledge and understanding of PPE prior to education. For individuals with high levels of pre-existing knowledge and understanding of PPE, the results show that various training experiences should be provided to enhance their satisfaction. Therefore, it suggests that the workplace should actively seek educational media and methods to acquire expertise and skills in wearing personal protective equipment and improve the ability to use
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[게시일 2004년 10월 1일]
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