이 연구의 목적은 학생 활동 중심의 고등학교 '과학' 교과서 모델을 개발하고, 개발한 모델을 현장 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 이 연구를 위해 학생 활동 중심의 교과서 모델을 개발하기 위하여 국내 및 국외 교과서와 교육과정에 대한 문헌 연구를 수행하였으며, 선행 연구의 결과를 토대로 7E 순환 학습 모델에 기반한 교과서 개발 Framework를 개발하였다. 개발한 Framework를 토대로 '시스템과 상호작용 - 지구시스템'의 성취 기준에 대한 학생 활동 중심의 고등학교 '과학' 교과서 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 총 5차시 분량이며 시스템 사고, 융합인재교육에서 추구하는 여러 가지 목표를 반영하였다. 1~4차시까지는 최종산출물을 도출하기 위한 유기적은 연결되어 학생활동 중심의 탐구로 구성하였다. 마지막 5차시는 직업과 진로에 대하여 탐색할 수 있는 단원으로 제시하였다. 개발한 모형을 학교 현장에 투입한 후, 학생들의 반응을 살펴본 결과 수업에 대한 흥미, 교과서 내용, 산출물의 도출 등에서 학생들이 긍정적으로 응답하였다. 이러한 결과를 토대로 개발한 모델을 학교 교육과정에 적합하도록 수정 보완한 교과서가 만들어진다면 학생들의 긍정적인 변화를 이끌어낼 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2060-2077
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2019
Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.
The antioxidant activity of the stem bark from Albizzia julibrissin was evaluated for its potential to scavenge 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH) radicals, to inhibit the generation of the hydroxyl radical ($\cdot OH$), total reactive oxygen species (ROS) and to scavenge authentic peroxynitrites ($ONOO^{-}$). The methanol extract of A. julibrissin exhibited strong antioxidant activity in the tested model systems. Therefore, it was further fractionated using several solvents. The antioxidant activity of the individual fractions were in the order of ethyl acetate (EtOAc) > n-butanol (n-BuOH) > dichloromethane ($CH_2 CI-2$) > and water ($H_2O$). The ethyl acetate soluble fraction, which exhibited strong antioxidant activity, was further purified by repeated silicagel, Sephadex LH-20 and RP-18 gel column chromatography. Sulfuretin (1) and 3 ,4 ,7-trihydroxyflavone (2) were isolated as the active principles. Compounds 1 and 2 exhibited good activity in all tested model systems. Compound 1 exhibited five times more inhibitory activity on the total ROS than Trolox. Compound 2 showed six times stronger DPPH radical scavenging activity than L-ascorbic acid. These results show the possible antioxidant activity of the A. julibrissin crude extract and its major constituents.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.917-923
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2005
Scheduling is one of the main functions in construction project to determine the sequence of activities necessary to complete a project. The scheduling techniques provide important information crucial to a project's success. Highway construction project the paving activity can be considered a linear activity. Linear scheduling technique may be better suited for linear projects than other scheduling techniques. A new type of scheduling in linear project is calling Linear Scheduling Model (LSM). The Project monitoring and controlling is very ease to identify that all the stage of linear project and have more advantages.
Holographic quantitative structure-activity relationships (HQSAR) is a useful tool to correlates structures with their biological activities. HQSAR is a two dimensional (2D) QSAR methodology, which generates QSAR equations through 2D fingerprint and correlates it with biological activity. Here, we report a 2D-QSAR model for a series of fifty-one 3,4-dihydroxychalcones derivatives utilizing HQSAR methodology. We developed HQSAR model with 6 optimum numbers of components (ONC), which resulted in cross-validated correlation coefficient ($q^2$) of 0.855 with 0.283 standard error of estimate (SEE). The non-cross-validated correlation coefficient (r2) with 0.966 indicates the model is predictive enough for analysis. Developed HQSAR model was binned in to a hologram length of 257. Atomic contribution map revealed the importance of dihydroxy substitution on phenyl ring.
This study was done to investigate whether cholic acid derivatives have anti-stress activity in various stress models. Two cholic acid derivatives, ursodeoxycholic acid (UDCA) and tauroursodeoxycholic acid (WDCA), were used. physical, psychological, chemical and environmental stress models were performed. Adrenal weight, serum glucose levels and ALP activity were elevated in restraint stress model, but this elevation was prevented by UDCA treatment. Moreover, UDCA and TUDCA inhibited exploratory and spontaneous movements in oscillation stress model. In alcohol-induced stress model, TUDCA improved rotarod performance. UDCA and TUDCA significantly reduced the involution of lymphoid organs and the increment of WBC counts in cold stress model. These findings suggest that choric acid derivatives have antistress effects in various stress models.
This research focused on the examination of a "Goodness of Fit" model with reference to the interaction effects of temperament and context. Two hundred forty 5th graders from urban and rural areas were administered the EAS (Emotionality, Activity, Sociability) and the Perceived Competence scales. The degree of satisfaction of mothers with their children's temperament was assessed for the context measure. Results of hierarchical multiple regression analyses showed that the interaction of children's emotion and mothers' satisfaction with children's emotion explained perceived social competence and general self-worth. This result supported the goodness of fit model. However, interaction effects were not found in children's perception of cognitive and physical competence. Also, children's activity and sociability showed strong main effects on perceived competence. It implies that activity and sociability should be applied to the personological model. The implication of the findings for following studies of goodness of fit model were discussed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권4호
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pp.291-297
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2013
Chaotic dynamics have been studied by many researchers in the fields of biology, physics, and engineering. Interest in chaos is also expanding to the social sciences such as politics, economics, and others, including the prediction of societal events. The concept of leisure has developed from a passive concept correlated with relaxation, entertainment, and ideology formation into a positive concept that assumes a more active role. As information and communications technology develops, digital leisure activity is expected to continue spreading. This expansion of digital leisure function correctly, as well as. Traditional leisure activity functions correctly more, whereas digital leisure activity is predicted to function incorrectly more often. In this paper, we propose a mathematical addiction model of digital leisure that deals with its dysfunctions such as addiction to digital leisure, including computer games, internet search, internet chatting, and social media. Herein, to solve addiction to digital leisure, we propose a model derived from a nicotine addiction.
지구 온난화의 주범인 온실가스 배출량을 규제하고자 하는 전 세계적인 기조에 따라 건설 분야에서도 이와 관련하여 다양한 노력이 시도되고 있다. 그 일례로 LCA (Life cycle Assessment) 방법론 도입을 통해 $CO_2$ 배출량을 정량적으로 측정하려는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 그러나 일반 제조업에서 수행되고 있는 기존의 LCA 방법론은 다양한 자재의 투입과 복잡한 생산구조를 가지고 있는 건설업에 활용되기에는 많은 한계가 있다. 이에 본 연구는 보다 정확하고 세분화된 환경영향 평가를 도출할 수 있도록, 기존 LCA 방법론에 ABC원가관리방식을 도입한 Activity-based LCA 모델을 제안하였다. 이를 기반으로 대표적 온실가스인 $CO_2$의 주요 배출 Activity와 각각 배출량에 대한 정확한 예측이 가능하도록 하는 모델을 제시하였으며, 실제 시공 중인 건물의 커튼월 시스템 공정을 대상으로 하여 그 유용성을 검증하였다.
Kim, Hyun-Ah;Lee, Eun-Jung;Chun, Jun-Chul;Kim, Kwang-Hoon Pio
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2121-2142
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2011
In this paper, we propose an e-Learning process control model that aims to graphically describe and automatically generate the manifest of sequencing prerequisites in packaging SCORM's content aggregation models. In specifying the e-Learning activity sequencing, SCORM provides the concept of sequencing prerequisites to be manifested on each e-Learning activity of the corresponding tree-structured content organization model. However, the course developer is required to completely understand the SCORM's complicated sequencing prerequisites and other extensions. So, it is necessary to achieve an efficient way of packaging for the e-Learning content organization models. The e-Learning process control model proposed in this paper ought to be an impeccable solution for this problem. Consequently, this paper aims to realize a new concept of process-driven e-Learning content aggregating approach supporting the e-Learning process control model and to implement its e-Learning process modeling system graphically describing and automatically generating the SCORM's sequencing prerequisites. Eventually, the proposed model becomes a theoretical basis for implementing a SCORM-based e-Learning process management system satisfying the SCORM's sequencing prerequisite specifications. We strongly believe that the e-Learning process control model and its modeling system achieve convenient packaging in SCORM's content organization models and in implementing an e-Learning management system as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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