International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.143-148
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2021
The article considers the training of specialists in education in the conditions of distance learning. It is lights up the advantages of distance learning and determined the characteristic features of distance learning of students training in the implementation of these technologies in the educational process. The article focuses on the main aspects of computerization of studies as a technological breach in methodology, organization and practical realization of educational process and informative culture of a teacher. Information technologies are intensive involved in life of humanity, educational process of schools and higher educational establishments. Intercommunication is examined between the processes of informatization of the society and education.
신경망은 데이터로부터 반복적인 학습 과정을 통해 숨어 있는 패턴을 찾아내고, 새로운 데이터의 목표값에 대한 정확한 예측에 유용한 모델링 기법이다. 본 논문은 개인적인 특성, 가정 사회적 환경, 타 교과 성적을 이용하여 학생의 컴퓨터 활용 능력 예측을 위한 다층 인식모형(MLP) 신경망을 구축하였다. 신경망의 인식률은 예측 방법으로 널리 활용되고 있는 로지스틱 회귀분석 모델과 비교하였다. 개발한 신경망에 대한 실험 결과, 개인적인 특성이 학생들의 컴퓨터 활용 능력을 가장 잘 설명하는 요소이며, 반면 가정 사회적 환경은 가장 낮은 예측 요소임을 발견하였다. 또한 본 연구의 신경망 모델은 회귀분석보다 더욱 높은 인식률을 나타냈다.
Background and Objectives: Artificial neural networks (ANNs) are flexible and nonlinear models which can be used by clinical oncologists in medical research as decision making tools. This study aimed to predict distant metastasis (DM) of colorectal cancer (CRC) patients using an ANN model. Methods: The data of this study were gathered from 1219 registered CRC patients at the Research Center for Gastroenterology and Liver Disease of Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran (January 2002 and October 2007). For prediction of DM in CRC patients, neural network (NN) and logistic regression (LR) models were used. Then, the concordance index (C index) and the area under receiver operating characteristic curve (AUROC) were used for comparison of neural network and logistic regression models. Data analysis was performed with R 2.14.1 software. Results: The C indices of ANN and LR models for colon cancer data were calculated to be 0.812 and 0.779, respectively. Based on testing dataset, the AUROC for ANN and LR models were 0.82 and 0.77, respectively. This means that the accuracy of ANN prediction was better than for LR prediction. Conclusion: The ANN model is a suitable method for predicting DM and in that case is suggested as a good classifier that usefulness to treatment goals.
The management of existing concrete bridges has become a major social concern in many developed countries due to the large number of bridges exhibiting signs of significant deterioration. This problem has increased the demand for effective maintenance and renewal planning. In order to implement an appropriate management procedure for a structure, a wide array of corrective strategies must be evaluated with respect to not only the condition state of each defect but also safety, economy and sustainability. This paper describes a new performance evaluation system for existing concrete bridges. The system evaluates performance based on load carrying capability and durability from the results of a visual inspection and specification data, and describes the necessity of maintenance. It categorizes all girders and slabs as either unsafe, severe deterioration, moderate deterioration, mild deterioration, or safe. The technique employs an expert system with an appropriate knowledge base in the evaluation. A characteristic feature of the system is the use of neural networks to evaluate the performance and facilitate refinement of the knowledge base. The neural network proposed in the present study has the capability to prevent an inference process and knowledge base from becoming a black box. It is very important that the system is capable of detailing how the performance is calculated since the road network represents a huge investment. The effectiveness of the neural network and machine learning method is verified by comparing diagnostic results by bridge experts.
본 연구는 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형 및 특성을 분석한 것이다. 소셜 미디어 뉴스는 트위터나 페이스북 등 SNS를 기반으로 자유롭게 정보를 공유하고 누구나 기사를 작성하고 편집할 수 있는 특성으로 인해 기존 미디어가 따라올 수 없을 만큼 의견의 다양성을 실현시키고 있다. 이에 구체적으로 소셜 미디어 뉴스가 어떻게 기존 미디어와 차별적으로 뉴스를 형성하고 있는지, 어떠한 뉴스 프레임으로 여론을 형성하고 있는지 살펴보고자 국내 소셜 뉴스매체인 '위키트리'를 대상으로 '대통령선거' 키워드 검색을 통해 총 419건의 기사를 추출한 후 내용분석을 실시하였다. 그 결과 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형은 보도인물, 게재유형, 정보원, 주제범주, 현 정권에 대한 태도에 따라 유의미한 차이를 보였는데 심층성이 부족하고 연성화가 뚜렷해져 기존 미디어가 가지는 정치 뉴스의 한계를 여전히 벗어나지 못하고 있는 것으로 해석된다. 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조는 개연적, 구체적이기 보다 당위적, 추상적인 것으로 나타났고 주로 감성, 전략, 일화 중심의 프레임을 사용하고 있는 것으로 나타났기 때문이다.
소셜네트워크게임(Social Network Game, 이하 SNG)의 가장 큰 특징은 SNS의 사회관계망을 바탕으로 실제로 알고 있는 지인들과의 경쟁과 협력을 통해 게임플레이가 진행된다는 점에 있다. 그러나 기존 게임분야 연구에서 경쟁과 도전감이 게임 몰입 등에 영향을 미치는 선행요인으로써 중요하게 다루어져 왔음에도 불구하고 SNG에서 이루어지는 지인 간 순위경쟁의 특성을 고려한 깊이 있는 연구는 부족한 실정이다. 더불어 SNG에서는 지인들이 경쟁의 대상인 동시에 도전의 대상이 될 수 있다는 점을 고려하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 SNS의 사회관계망을 기반으로 하는 모바일 퍼즐 SNG의 지인 간 순위경쟁 특성을 사회비교이론의 자기평가유지모형 선행연구를 통해 분석하여 경쟁심과 도전감에 영향을 미치는 요인으로써 비교대상의 성취정도 (큰 순위차이, 작은 순위차이), 비교대상과의 친밀감 (강한 유대관계, 약한 유대관계)의 두 요인을 규명하고 이러한 요인 및 요인 간 상호작용이 순위경쟁상황에서 플레이어의 경쟁심과 도전감에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 결과적으로 순위차이가 큰 경쟁대상보다 순위차이가 비교적 작은 경쟁대상을 우선적으로 노출시킬 때, 더불어 유대관계가 약한 경쟁대상보다 유대관계가 강한 경쟁대상을 우선적으로 노출시킬 때 플레이어의 경쟁심을 자극하여 도전감을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 SNG 순위표 콘텐츠 디자인의 실무에 있어 그 활용 가치가 클 것으로 기대할 수 있다.
This study investigates the effect of perceived risk on attitude toward mobile Social Network Services (SNSs). First, we understand that perceived risk of SNSs is a multidimensional concept, and we study the relationship between attitude and perceived risk such as social risk, performance risk, and privacy risk in SNS environments. Subsequently, the relationships between these multidimensional concepts of perceived risk and attitude are investigated. The result indicates that social, performance, and privacy risk have negative effects on attitude. In addition, the moderated effect of individual characteristic variables such as hedonic value and self-construal are confirmed as mitigating factors that alleviate the negative impact of perceived risk. The Findings show that customers who perceive SNSs to be risky are more likely to have a negative attitude toward SNSs. However, the negative impact of perceived risk on their attitude toward SNSs is alleviated in customers with high hedonic value. Similarly, the negative impact of perceived risk on their attitude toward SNS is weaker with customers in interdependent self-construal. This paper presents effective segmentation variables, such as consumer's motivation (hedonic value) and psychological variable (self-construal), which mitigate the risk perception of customers. Therefore, it provides practical guidelines for the marketing managers in terms of who to target and what kind of strategies to implement in terms of these segmentation variables to approach consumers more efficiently.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.381-386
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2020
Global construction and engineering consulting (E&C) firms are actively seeking entry into overseas markets based on loan projects from multilateral development banks to provide a basis for entry into overseas markets and sustainable growth. Bids on these projects are competitive between global top firms in terms of the technical level and price due to the limited number of projects; thus, developing a successful partnership to complement competence has become an essential element to win bids. In this regard, many studies have analyzed enterprises through characteristic analyses or the derivation of influential factors from the past social networks based on social network analysis (SNA). However, few studies have been conducted to reflect the process of changes to analyze collaborative relationships. Thus, this study aims to identify dynamic changes in past social networks and develop a model that can predict changes in the relationships between E&C firms based on similarities or differences between firms, presenting a methodology to target firms for appropriate collaboration. The analysis results demonstrate that the sensitivity of the developed prediction model was 70.26%, which could accurately predict 163 out of 232 actual cooperative cases.
SNG는 현실의 사용자 정체성을 바탕으로 가상 공간으로 진입한다. 현실의 공간에서 게임공간으로 쉽고 빠르게 진입할 수 있으며, 또한 쉽게 빠져나올 수 있다. 이같은 가상과 현실의 자유로운 넘나듦을 위해 캐릭터와 공간이미지, 게임플레이 등이 모두 상징적 현실성을 띠고 있다. 본 고에서는 이러한 상징적 현실성이 게임 속 가상세계로 구축되어가는 SNG의 게임 플레이 과정에 주목하고, 이것이 보드리야르가 말한 시뮬라시옹의 질서를 따르고 있음을 확인하고자 했다. 분석 결과 SNG는 게임플레이 초반에는 최대한 사실성을 반영하여 게임 공간으로 쉽게 진입할 수 있도록 했으며, 점차 사실성을 은폐하고, 사실성의 부재를 은폐하고 왜곡함으로써 순수한 시뮬라크르의 단계에 이르고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 시뮬라시옹의 질서에 따른 게임플레이 과정은 MMORPG와 같은 기존의 온라인 게임이 순수한 시뮬라크르의 단계로 바로 진입하는 것과 비교할 때, 뚜렷하게 구분되는 SNG의 게임성이라고 할 수 있다.
본 연구는 사회 연결망 분석 기법(SNA)을 통하여 최근 10년간 중국대학의 과학연구 및 개발의 효율성 평가현황과 연구동향을 파악하는데 목적이 있다. 분석에 사용된 자료는 중국의 CNKI 학술 자료집에서 589개의 논문을 추출하여 과학 연구 개발 효율성 평가와 직접적으로 관련된 190개의 논문을 선택하여 분석하였다. 분석 결과 중국대학의 과학기술 연구 효율성 평가 현황, 연구 트렌드 파악, 과학 연구개발에 미치는 주요 요인 및 과학연구의 교류를 촉진하는 주요 요인을 확인할 수 있었다. 본 연구는 대학의 과학 연구 개발을 촉진하고, 과학 연구 관리를 강화하며 지식 교류를 촉진하는 긍정적인 의미를 제공할 수 있다. 이 연구는 실제 중국 연구 환경의 과학 연구 동향을 종합적으로 분석하는 데 한계가 있다. 후속 연구는 중국과 다른 나라의 동향을 비교할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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