KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.6
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pp.2018-2043
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2022
Nowadays, COVID-19 infections are influencing our daily lives which have spread globally. The major symptoms' of COVID-19 are dry cough, sore throat, and fever which in turn to critical complications like multi organs failure, acute respiratory distress syndrome, etc. Therefore, to hinder the spread of COVID-19, a Computerized Doughty Predictor Framework (CDPF) is developed to yield benefits in monitoring the progression of disease from Chest CT images which will reduce the mortality rates significantly. The proposed framework CDPF employs Convolutional Neural Network (CNN) as a feature extractor to extract the features from CT images. Subsequently, the extracted features are fed into the Adaptive Dragonfly Algorithm (ADA) to extract the most significant features which will smoothly drive the diagnosing of the COVID and Non-COVID cases with the support of Doughty Learners (DL). This paper uses the publicly available SARS-CoV-2 and Github COVID CT dataset which contains 2482 and 812 CT images with two class labels COVID+ and COVI-. The performance of CDPF is evaluated against existing state of art approaches, which shows the superiority of CDPF with the diagnosis accuracy of about 99.76%.
A machine learning platform is proposed for the diagnosis of a severe accident progression in a nuclear power plant. To predict the key parameters for accident management including lost signals, a long short term memory (LSTM) network is proposed, where multiple accident scenarios are used for training. Training and test data were produced by MELCOR simulation of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident at unit 3. Feature variables were selected among plant parameters, where the importance ranking was determined by a recursive feature elimination technique using RandomForestRegressor. To answer the question of whether a reduced order ML model could predict the complex transient response, we performed a systematic sensitivity study for the choices of target variables, the combination of training and test data, the number of feature variables, and the number of neurons to evaluate the performance of the proposed ML platform. The number of sensitivity cases was chosen to guarantee a 95 % tolerance limit with a 95 % confidence level based on Wilks' formula to quantify the uncertainty of predictions. The results of investigations indicate that the proposed ML platform consistently predicts the target variable. The median and mean predictions were close to the true value.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.8
no.4
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pp.501-510
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2004
The activation of the latest ICT(Information and Communication Technology)education has been putting more importance on the education of the application SW(software). By the way, the geometric progression of knowledge and the fast development of computer technology have continuously created new SW. Accordingly, the previous traditional SW learning paradigm runs into various problems. This study starts from the recognition of such problems. In this study, the SW adaptability is defined as the ability that learners can efficiently find and apply the suitable functions of SW to those problems in the problematic circumstances as well as promote retention and metastasis. With these premises, this paper makes an inquiry into the teaching-learning method. Besides, This paper explores the SW usability and the principles of UI(User Interface) design and deduces the SW learning strategy. Furthermore, it probes problems of the SW teaching-learning of the demonstration practice method and proposes the inquiring master for SW adaptability teaching-learning model.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.36
no.1
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pp.29-43
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2016
There have been much efforts to reconstruct the science curriculum focusing on Disciplinary Core Ideas(DCI) in many countries such as America and Europe, the most practical effort has been to design a curriculum with learning progressions(LPs). LPs describe stepwise how students can systematically move toward the understanding of more sophisticated ideas or scientific activities and explain in succession the process of understanding the ideas while the students learn. In this study, a LP for ecosystems has been developed, and the developed LP is then evaluated accordingly. The Ecosystem is one of the DCI of the life science in Next Generation Science Standards(NGSS). The development process of the LP was set at step 4(Development, Assessment, Analysis, and Amendment), and developed through an iterative process of sequences. As a result of analyzing the developed LP, an assessment based on the LP provides reliable information to identifying student ability. This study proposes the development process of the LP and its methodological aspects to use Core Achievement Standards, Ordered Multiple-Choice items and the Rasch model. In addition, using the empirically proven LP suggests a way of strengthening curriculum linked to educational content, teaching methods and assessment. Utilizing the proposed development process in this study will be to present the standard into the direction of becoming part of the curriculum. Currently, the state of domestic research for the LP is still lacking. This study determined the development process of the LP and the need to conduct future research on the LPs.
The purpose of this study was to develop a scenario suited for our clinical situations and evaluate the application possibility by evaluating students' problem solving ability and learning satisfaction in simulation learning. This study consisted of contents which could be applied for varied situations such as complications and symptoms related to liver cirrhosis, looking into hyperkalemia symptoms of patients with liver cirrhosis in emergency unit. The stage of developing scenario was organized in the order of setting simulation learning objectives and situations of scenario, making algorithm, writing checklists of clinical performance appraisal, and debriefing. The scenario was constructed with monitor setting(actions), patient/mannequin(actions), expected interventions(events), and cues in chronological order, according to the scenario progression outline of Jeffries (2007). The scenario was used in 2011, consisting of 4-5 people per group of 53 senior nursing students who registered for 'clinical performance appraisal' course. The problem solving ability improved from a score of 4.05 before simulation learning to a score of 4.30 after simulation learning (t=-3.97, p<.001). The score for learning satisfaction after the simulation learning was high (4.09/5). Considering that simulation learning encouraged students to be the main body of class, this learning method can be the effective way of nursing education.
Shin, Chang Yell;Kim, Hae-Sun;Cha, Kwang-Ho;Won, Dong Han;Lee, Ji-Yun;Jang, Sun Woo;Sohn, Uy Dong
Biomolecules & Therapeutics
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v.26
no.3
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pp.274-281
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2018
A previous study in humans demonstrated the sustained inhibitory effects of donepezil on acetylcholinesterase (AChE) activity; however, the effective concentration of donepezil in humans and animals is unclear. This study aimed to characterize the effective concentration of donepezil on AChE inhibition and impaired learning and memory in rodents. A pharmacokinetic study of donepezil showed a mean peak plasma concentration of donepezil after oral treatment (3 and 10 mg/kg) of approximately $1.2{\pm}0.4h$ and $1.4{\pm}0.5h$, respectively; absolute bioavailability was calculated as 3.6%. Further, AChE activity was inhibited by increasing plasma concentrations of donepezil, and a maximum inhibition of $31.5{\pm}5.7%$ was observed after donepezil treatment in hairless rats. Plasma AChE activity was negatively correlated with plasma donepezil concentration. The pharmacological effects of donepezil are dependent upon its concentration and AChE activity; therefore, we assessed the effects of donepezil on learning and memory using a Y-maze in mice. Donepezil treatment (3 mg/kg) significantly prevented the progression of scopolamine-induced memory impairment in mice. As the concentration of donepezil in the brain increased, the recovery of spontaneous alternations also improved; maximal improvement was observed at $46.5{\pm}3.5ng/g$ in the brain. In conclusion, our findings suggest that the AChE inhibitory activity and pharmacological effects of donepezil can be predicted by the concentration of donepezil. Further, $46.5{\pm}3.5ng/g$ donepezil is an efficacious target concentration in the brain for treating learning and memory impairment in rodents.
Unlike in-person classes, such as classroom classes, various variables affect learning effectiveness in online classes. In online classes, the teacher must recognize various variables of learners in advance, and if there are variables that hinder learning, students can increase the concentration of learning attention by removing them. Therefore, it is necessary to study which variables distract attention. In this study, factors that inhibit attentional attention that may occur in online classes were selected, and factors analysis was conducted through questionnaires. As a result of the study, the factors of class progression, environment and device manipulation were indicated as the factors that hinder the attention in online classes. According to the results of this study, plans to increase attention in on-line classes were suggested.
Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.
There is no doubt that science -and, therefore, science education- is central to the lives of all (NGSS, 2013). This manuscript focuses on ideas in astronomy that are at the foundation of elementary students' understanding of the discipline: the apparent motion of the sun explaining the day / night cycle on Earth. According to prior research demonstrating that neither children nor adults hold a scientific understanding of the big ideas of astronomy (NRC, 1996), understanding of concepts may base students' progress towards more advanced understanding in the domain of astronomy. We have analyzed the logic of the domain and synthesized prior research assessing children's spatial representation from an earth- and a space based perspective to develop a set of learning trajectories that describe how students' initial ideas about apparent celestial motion as they take school science can be build upon. In this study elementary students' representations were compared by their resident context including urban and rural. This study may present a first look at the use of a learning progression framework in analyzing the structure of astronomy education. We discuss how this work may eventually lead towards the development and empirical testing of how children learn to describe and explain apparent patterns of celestial motion.
The purpose of this study is to analyze the elementary teachers' professional performance about science teaching practice according to their personal variables. For this study, professional performance test was modified based on Woo's 'framework for progression and learning in the professional development of elementary teachers' science teaching practice', which included 6 elements such as 'lesson plans', 'creating the learning environment', 'inquiry', 'conceptual understanding', 'practical application', and 'assessment'. And then it conducted to 79 elementary teachers. The collected data were analyzed by the statistical package SPSS. The results of this study were as follows: There was statistically significant difference in the sub-domains of professional performance according to teachers' career, experience of training program, deciding method of exclusive subject. But there was almost no significant difference in other personal variables, such as gender, major, etc. Findings suggest that there are needs of further study about interaction effects of personal variables affecting teachers' professional performance of science teaching practice in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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