This study aims to investigate effects of brain-based learning. 27 primary studies were selected through rigorous search process and analyzed through meta-analytic methods. Research findings are as follows. First, the total effect size was .67. Second, the effect of dependent variables was academic achievement, cognitive domain, and affective domain in order. Third, with respect to types of cognitive domain, the effect was self-regulation, creativity, competence, communication, and research ability in order. Fourth, the effect of affective domains was sociality, learning interest, and subject attitude in order. Fifth, regarding development of cognitive ability, the effect size was combined, brain training, learning environments, and right brain activities in order. Sixth, the effect of learning activities was memory improvement and attention enhancement in order.
Groundwater flow in a fractured rock mass is related to the geometric characteristics of the fracture system. The objective of this study aims to analyze the probabilistic density function of fracture properties md their relations to the hydraulic conductivity in volcanic rocks of the northern Yosu area. Fracture characteristics were investigated by core logging and acoustic televiewer logging in four boreholes and the hydraulic conductivity was obtained from the constant pressure injection and fall-off tests. The 303 fractures were grouped into three sets by their orientation and three fracture types by the degree of opening in aperture. As a result of the study, the hydraulic conductivity in the test section intersected by open and semi-open fractures, conductive fractures, and set 1 fractures was very high, while closed fractures did rarely affect the hydraulic conductivity. It was recognized that the hydraulic conductivity in a fractured rock mass was preferentially affected by the aperture size of conductive fractures and fracture intersection frequency and size, secondly.
The purpose of the present study was to investigate the effects of in-vehicle noise types and levels of intensity on drivers' driving speed estimation. Noise generated from the vehicle engine and musical sound sampled from the Korean pop were employed as the types of in-vehicle noise and their levels of intensity were systematically manipulated. In experiment 1 where the effect of the engine noise levels on speed estimation was observed, drivers showed the tendencies of driving faster than the targets speeds under lower noise intensity condition whereas driving slower under higher noise intensity condition. In experiment 2 where both musical sample and the engine noise were provided, drivers' subjective speed estimation was affected by the engine noise as revealed experiment 1, but not by musical sample. When the data from the both experiments were combined and analyzed, an interacting effect of engine noise levels and music sample levels was found: if the intensity of music sample was enough to overwhelm the engine noise, the drivers drove faster than lower engine noise level condition in the experiment 1. This result indicates that although the music sample is not the direct auditory cue of speed estimation as observed in the experiment 2, intense level of music sample can affect drivers' speed estimation when it is coupled with the lower engine noise level.
The PIC design method is assigning different stacking sequences for each shell element through the preliminary FE analysis. In previous study, machine learning was applied to the PIC design method in order to assign the region efficiently, and the training data is labeled by dividing each region into tension, compression, and shear through the preliminary FE analysis results value. However, since buckling is not considered, when buckling occurs, it can't be divided into appropriate loading type. In the present study, it was proposed PIC-NTL (PIC design using novel technique for analyzing load type) which is method for applying a novel technique for analyzing load type considering buckling to the conventional PIC design. The stress triaxiality for each ply were analyzed for buckling analysis, and the representative loading type was designated through the determined loading type within decision area divided into two regions of the same size in the thickness direction of the elements. The input value of the training data and label consisted in coordination of element and representative loading type of each decision area, respectively. A machine learning model was trained through the training data, and the hyperparameters that affect the performance of the machine learning model were tuned to optimal values through Bayesian algorithm. Among the tuned machine learning models, the SVM model showed the highest performance. Most effective stacking sequence were mapped into PIC tube based on trained SVM model. FE analysis results show the design method proposed in this study has superior external loading resistance and energy absorption compared to previous study.
본 논문은 영상 처리에 의해 광학렌즈의 먼지 및 이물질의 유무를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 현재 사용되고 있는 비접촉 검사용 비젼 시스템은 마스크 기법을 활용하여 기준 영상에 비해 어느 정도의 잡음이 있는지를 검사한다. 그러나 조명의 정도, 반사 및 이물질의 유형에 따라 검출하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 파란색 LED 광원을 수평축에 설치하여 양각 부분의 에지들을 더욱 강조하는 시스템을 구현하였다. 이물질 검출은 간단한 소벨 에지 마스크를 사용하고 이물질의 크기에 따라 먼지 및 이물질에 대한 판단을 결정하였다. 크기 및 색상이 틀린 렌즈를 사용하여 실험한 결과 일반 영상에서 검출한 것보다 파란색 LED 광원과 영상처리에 의해 잡음 및 이물질을 강건하게 검출하여 렌즈의 자동 검사용 로봇 비젼 시스템에 적용이 가능하다.
Purpose: In order to aggregate effect of the improvement of binocular vision function by vision therapy, total mean effect size, mean effect size by dependent variables, and effect size by characteristics of the subjects and characteristics of treatment were analyzed by meta-analysis. Methods: We analyzed data from 14 Korean National primary studies, which reported effects of vision therapy programs, using meta-analysis. Results: The effect size of total mean was 1.207, which showed high effect. The mean effect size according to the subcategory of the binocular dysfunctions was the highest for vergence dysfunctions group (2.989), followed by accommodative dysfunctions group (0.868) and group with both vergence dysfunctions and accommodative dysfunctions (0.692). The effect size according to the characteristics of the subjects was the highest in the vision therapy conducted in the binocular dysfunctions group (2.509) that had no other dysfunctions. The mean effect size according to the number of programs was the highest (2.310) for 7 times a week. Vision therapy for improving the binocular functions was the most effective (2.019) in 8 weeks later from vision therapy start. Conclusions: It can prove that the therapy for the improvement of binocular vision function is effective through that each result of the vision therapy effect is converted to mean effect size, and being objectifying the mean effect size.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2000.11a
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pp.17-22
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2000
시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.
Wear simulation test have been conducted in mild, severe and transient wear regions by a four-ball wear tester. Wear particles are separatively deposited by the RPD technique, and quantitatively analysed in terms of wear particles size distribution. Characteristics of the wear particle size distribution are compare to the results of wear tests through both weibull parameters and center moment method of the weibull distribution function.
최근 항공기 사고가 빈번하게 발생하는 가운데, 2000년 이후부터 현재까지 발생한 항공기 사고 총 257건 가운데 52번의 사고가 항공기사용사업체에서 발생하였다. 이는 항공사업의 크기와 항공기보유대수에 비해 큰 비중을 차지하는 것을 나타낸다. 그러나 현행 법령 및 제도 등은 항공기사용사업의 업무영역 및 특성을 고려한 안전요건이 충족되어있지않은 실정이다. 본 연구는 최근 발생한 항공기 사고 유형 및 안전요소를 분석하고, AHP 기법을 이용하여 안전요소별 중요도를 도출한 후 그 결과를 기반으로 안전방안에 대해 살펴보고자한다.
원전 설비에 대한 포괄적이고 실제적인 정보를 담고 있는 정보 모델이 데이터 중심적 관리의 핵심이다. 이 디지털 정보 모델은 원전 설비나 설비를 구성하고 있는 부분들의 상세 사항을 적정 수준까지 보여줄 뿐 아니라 특정된 규칙에 맞도록 데이터를 저장, 분류, 전달해 주고 상호 연결도 시켜준다. 여기서의 데이터란 현재 운영중인 설비의 특성은 물론, 가동 변수, 중량, 부품들의 크기, 재질의 유형, 설치되어 있는 설비들의 상대적 위치와 관련 부품들의 배치 상태 등을 담은 데이터와 운영 데이터를 말한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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