• Journal of Music and Human Behavior
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• v.13 no.1
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• pp.89-110
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• 2016

This study examined the effect of an interactive instrument playing program on the social interaction of adults with autism spectrum disorder (ASD). A single subject design with multiple baselines across participants was applied, and three adults with severe ASD in their late 20s living at a group home participated in this study. Participants received a total of 25 group sessions. During the intervention, participants engaged in structured instrument playing in which initiation and response to socially interactive behaviors were musically cued, and target behaviors were reinforced in the musical environment. At pre- and posttest, the frequency of initiation of and responding to social interaction behaviors were recorded and analyzed. The results of this study showed that the frequency of both initiation of, and response to, social interaction increased for all participants during the intervention phase, compared to the baseline phase. This result demonstrates that interactive instrument playing increased social behaviors of adults with ASD. It also shows that musically delivered social information can facilitate adults with ASD understanding the intention of social partners in social contexts and motivate this population to engage in social interaction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.3
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• pp.95-102
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• 2001

본 연구에서는 말뚝-지반, 말뚝-캡 상호작용을 고려한 군말뚝 거동을 해석하는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 단독말뚝의 말뚝-지반 상호작용은 하중전이법을 사용하여 비선형적인 특성을 갖는 지반스프링(p-y, t-z, q-z 곡선등)을 이용하여 모델링하였으며 Beam-column 방법을 이용하여 말뚝-지반 시스템을 수치적으로 모델링하였다. 좀 더 실제적인 군말뚝의 해석을 위해서 지반-말뚝-지반 상호작용에 의한 그룹효과와 더불어 군말뚝 내에서 말뚝의 위치 및 말뚝과 말뚝캡의 결합조건에 따른 말뚝-캡 상호작용에 의한 효과를 고려하였다. 본 연구에서는 말뚝-캡의 상호작용에 중점을 두었으며 Beam-column 방법을 이용하여 이를 해석할 수 있는 타당한 수치해석적 방법을 개발하고자 하였다. 개발된 알고리즘을 수치해석 예제를 통해 비교, 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.203-211
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• 1995

영상회의 시스템과 같이 그룹의 멤버들이 서로 다른 지점에 위치하면서 실시간으로 대화하는 시스템을 실시간 분산 그룹웨어 시스템(real-time distributed groupware system)으로 정의한다. 회의 관리는 영상회의를 원하는 사용자가 네트웍 상에서 현재 열리고 있는 회의세션을 검색하거나, 새로운 회의세션을 생성하여 영상회의를 시작시키거나, 앞으로 열릴 회의세션을 예약하거나 등의 서비스를 제공한다. 여기서 회의세션의 의미는 분산된 시스템들과 그 시스템의 사용자들이 하나의 그룹을 형성하고, 그룹내에서 클라이언트와 서버 형식의 상호작용을 하도록 하는 연결 고리로 정의한다. 본 논문에서는 이러한 서비스를 제공하는 회의 관리구조를 설계하였고, 앞으로 구현 및 확장을 할 예정이다.

• Journal of Music and Human Behavior
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• v.17 no.1
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• pp.97-125
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• 2020

This case study examined the effects of synchronization-based group music therapy for improving peer interaction of children with autism spectrum disorder (ASD). The participants were five children between the ages of 6 and 10 with ASD. A total of eight 30-minute music therapy sessions were conducted two times a week. During sessions, target behaviors (i.e., engagement in joint action, synchronized movements, eye contact, and initiation of social interaction) were observed and analyzed. Also, the PIPPS-P was completed by parents to identify behavioral changes in real-life environments from pretest to posttest. Following the intervention, all of the participants showed increases in synchronized movements with peers and attempts to initiate social interaction. In addition, parents rated their children's play behavior as being improved in their everyday living environment. These results support that synchronous movements between children with ASD, which were facilitated with rhythmic cueing, led to enhanced engagement in joint action. Considering that those movements are the basis for further social skills (e.g., play behavior), this study also indicates that synchronization-based group music therapy could be an effective therapeutic approach for improving the peer interaction of this population.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• v.25 no.2
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• pp.1-20
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• 1997

목재를 분해시키는 담자균류들은 목재 및 목질복합체에 쉽사리 침투하여 복잡한 리그노셀룰로오스 복합체를 분해시킨다. 이러한 분해에는 많은 효소시스템들이 복합적으로 작용하면서 상호 협동하는 것으로 보고되고 있다. 지금까지 일려진 효소들은 통상 3개의 그룹으로 나눌 수 있는데 그 하나는 목재성분을 직접적으로 공격하는 효소균들, 예를 들면 cellulase complex, laccase(LAC), lignin peroxidase(LIP), horse-radish peroxidase(HRP), manganese-independent peroxidase(MIP) 및 protocatechuate 3,4-dioxygenase(PCD) 등이 있고, 두번째 그룹으로서 manganese-dependent peroxidase(MnP), aryl alcohol oxidase(AAO) 및 glyoxal oxidase(GLO) 등인데, 이들 효소들은 목질을 직접적으로 공격하지 않고 제1그룹의 효소들과 협동하여 작용하는 것으로 알려지고 있다. 제3그룹의 효소들은 glucose oxidase(GOD) 및 cellobiose : quinone oxidoreductase(CBQ)로서 feedback type의 효소들로서 목재고분자의 분해시 대사의 고리를 결합시켜 주는 매우 중요한 기능을 하는 효소군들이다. 그러나 이 이외에도 다른 분해기구가 밝혀지고 있으며 기타 효소들에 의한 리그노셀룰로오스의 분해반응기구의 해명에는 상당한 시간이 걸릴 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.09a
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• pp.70-83
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• 1995

정보기술과 커뮤니케이션 네트워크의 발전은 개인 컴퓨팅(personal computing)에서 그룹 컴퓨팅(group computing)으로의 전환을 촉진하고 있 다. 이러한 경영환경에서 컴퓨터를 매개체로 한 커뮤니케이션에 관한 연구는 중요한 연구과제가 되고 있다. 이 연구의 목적은 컴퓨터를 매개체로 한 다양 한 회의양식과 과업유형의 차이가 그룹 결과에 어떤 영향을 미치며, 그룹의 상호작용 과정의 변화가 그룹 결과에 미치는 영향을 조사하는데 있다. 세가 지 서로 다른 회의양식과 세가지 과업유형이 실험실 실험으로 수행된다. 적 응구조화 이론에 기초한 연구 모델이 정립되었으며, 연구 모델의 정확한 검 증을 위해 종단 연구(longitudinal study)가 행해진다. 적응구조화 이론은 정 보기술, 사회구조, 그리고 인간 상호작용간의 관계를 설명해 주며, 이 연구를 위한 이론적 기반을 제공하고 있다. 그룹 커뮤니케이션 과정의 정확한 분석 을 위해 SYMLOG를 이용해 그룹 구성원의 커뮤니케이션을 코딩하여 조사 한다. 실험 환경의 구축은 표준 그룹웨어인 Lotus Notes를 이용한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.1
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• pp.117-126
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• 2020

This study was conducted to explore the effect of the type of dashboard on online group discussion activities based on learning analysis. The experimental research was conducted among 51 learners from a university by dividing them into 2 groups. Group A provided participation and interaction dashboard, and group B provided the discussion topics and message type dashboard. First, pre-tests were conducted on attitudes toward computer writing and the level of motivation that could affect online discussion activities. Then the students participated three different topics of online group discussions. The participation and interaction data were automatically collected through the dashboard, and learning outcome data were collected through post-tests. The results showed level of participation in Group B (M=47.56, SD=2.37) that provided discussion topics and message type dashboard was significantly higher than the level of participation in Group A (M=38.13, SD=2.21) that provided participation and interaction dashboard. On the other hand, there were no differences in the level of interaction and learning outcomes. In future studies, we suggest that the dashboard effects based on the learners' characteristics should be carried out because the learners' characteristics may affect the use of the dashboard.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.10
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• pp.373-380
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• 2022

This paper presents a deep learning based group synchronization that supports networked immersive interactions between remote users. The goal of group synchronization is to enable all participants to synchronously interact with others for increasing user presence Most previous methods focus on NTP-based clock synchronization to enhance time accuracy. Moving average filters are used to control media playout time on the synchronization server. As an example, the exponentially weighted moving average(EWMA) would be able to track and estimate accurate playout time if the changes in input data are not significant. However it needs more time to be stable for any given change over time due to codec and system loads or fluctuations in network status. To tackle this problem, this work proposes the Deep Group Synchronization(DeepGroupSync), a group synchronization based on deep learning that models important features from the data. This model consists of two Gated Recurrent Unit(GRU) layers and one fully-connected layer, which predicts an optimal playout time by utilizing the sequential playout delays. The experiments are conducted with an existing method that uses the EWMA and the proposed method that uses the DeepGroupSync. The results show that the proposed method are more robust against unpredictable or rapid network condition changes than the existing method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.4
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• pp.14-25
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• 2021

The purpose of this study is to explore what are the interactive factors of synchronous online education in university and identify the level of interaction. This study used mixed research method. As a result of the interaction level, it was recognized that face-to-face education could be more interactive than synchronous online education. Synchronous online education could have better interactive between instructor and learner, and among learners than asynchronous online education. Factors which influencing the interaction were as follows: small group activities and scaffolding, diversification of communication channels and integration of learner's question in learning content. Detrimental elements were distance felt between instructor and learners, low intimacy among learners, content-focused lecture, restrictions on non-verbal communication, unstable systems and misusing microphones. The necessary factors to promote interaction are planning interactive class activities, etc. Based on the results, it was to suggest what kinds of efforts are needed to make interaction more effective in terms of teaching and learning method & activity, tool & system, and environment.