본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. 또한 두 솔루션을 기능, 사용의 용이성, 서비스지원, 기술지원 등을 비교해석 한 결과, Elastic Stack이 사용자간 커뮤니티, 오픈 솔루션면에서 빅데이터의 보안관제가 유리함을 알 수 있었다. Elastic Stack을 활용해 보안 로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 보안관제 검색 속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로 기업들이 접근 가능성을 얻을 수 있다.
2020년 개최된 OECD의 한국교육 분석 중간보고에 따르면 발표자 안드레아스 슐라이허 OECD 교육국장은 '한국 학생들은 실패에 대한 두려움과 불안감, 초조함을 많이 보인다'며 시험 점수가 괜찮아도 긴장감을 느끼는 모습에 대하여 말했다. 단적인 예시이지만 최근의 교육 발표에 언급된 만큼 한국의 학생들에게서 흔히 찾아볼 수 있는 모습이며 교육을 받으며 쉽게 겪는 일이다. 한국이 인적자원 양성 있어서 관심과 열의가 높은 만큼 그 방법에도 여러 가지 것이 고려되고 연구되고 현재의 문제에 대한 해결책과 개선점, 발전 방향이 제시되어야 하는 상황이다. 본 논문은 학교 교육의 질 개선에 있어서 배움 공간 혁신의 방안에 대해 생각해보았으며, 그 방법과 수단 중에서도 녹색환경제공의 효과와 영향에 대하여 체계적으로 분석·정리하였다. 기존에 제시된 학생들의 복합적 양상의 사회적 문제 해결에 본 학술이 작은 한 가지의 해결책과 역할이 될 수 있길 바란다.
Through this study, we aimed to capture the nature of a mathematics method course, called "the Curriculum Development and Teaching Methods in Mathematics Education" which is a pedagogy course for teaching for secondary school mathematics taught at a university located in a south eastern part of South Korea. The research participants include three junior students who took the methods course and a local high school math teacher with two professors. The research has three parts. First, we designed a method course to prepare the junior or senior students for a teaching practicum. The individual students gave a mini lecture about a secondary mathematical topic as a course requirement. Second, the three students watched a classroom video-clip of the high school teacher and analyzed his instruction before the actual classroom visits. Furthermore, by "Let's Learn" program for students, the course was associated with a local community through the students and so that they could visit the teacher's classroom three times to observe his math classroom teaching. The students discussed the difference between their own mini lectures and the actual math classroom teaching to develop an understanding of what it entails to teach an actual math class. Third, the first author supervised the students' activities in the program including their report for it to bring out their findings to the class of the method course. We found out this method course provided the students with the experience of various aspects of actual math lesson as well as learning theories about the pedagogy for teaching for secondary school mathematics. We conclude that this course gives a model for the method course in mathematics education for secondary school mathematics.
공공도서관 접근성은 도서관 이용과 밀접한 관련이 있으며, 따라서 도서관 건립 시 지역 주민의 도서관 접근성 향상과 지역 간 격차 완화, 공공도서관 입지의 효율성을 제고할 수 있는 정책이 필요하다. 이를 위해 본 연구는 GIS 분석을 통해 부산 지역 내 공공도서관의 공간적 분포 특성을 분석하고, 공급 불균형 지역을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 구체적으로 부산 지역 내 공공도서관 서비스 사각지역을 파악하고, 도서관 공급 양호 및 부족 지역 분석, 인구밀도에 근거한 공공도서관 공급 불균형 지역을 확인하여 도서관 건립을 위한 최우선 고려 지역을 도출하였다. 이 연구의 결과를 통해 부산 지역 공공도서관의 공간적 분포를 이해하고, 향후 공공도서관의 신규 입지 결정에 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
Purpose: This study aimed to develop and examine the effects of a prenatal program on environmental health behavior using cartoon comics among Korean pregnant women. Methods: This study used a non-equivalent control group pre-test/post-test design. The program used cartoon comics to explore environmental health behaviors during pregnancy. The program consisted of the following four components: environmental toxicants during pregnancy, avoiding particulate matter during pregnancy, environmental toxicants during baby care, and making a healthy environment for children. In total, 35 pregnant women participated in the study: 18 in the experimental group and 17 in the control group. Data collection and program adaptation were conducted between November 3, 2020 and January 19, 2021. The effect of the prenatal education program was evaluated by t-test and repeated measures ANOVA. Results: Learning experience (t = - 2.35, p = .025), feasibility (t = - 2.46, p = .019), satisfaction (t = - 2.23, p = .032) were higher in the experimental group than in the control group in the first post-test. Feasibility (t = - 2.40, p = .022) was higher in the experimental group than in the control group in the second post-test. Repeated-measures ANOVA showed significant interactions between time and group in environmental susceptibility (F = 9.31, p < .001), self-efficacy (F = 3.60, p = .033), and community behavior (F = 5.41, p = .007). Conclusion: This study demonstrates the need for a prenatal education program to promote environmental health perceptions and behavior during pregnancy. We suggest a prenatal class adopting the creative cartoon comics to promote the maternal environmental health behaviors.
El-Rab, Sanaa M.F. Gad;Basha, Sakeenabi;Ashour, Amal A.;Enan, Enas Tawfik;Alyamani, Amal Ahmed;Felemban, Nayef H.
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제31권12호
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pp.1656-1666
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2021
Dental pathogens lead to chronic diseases like periodontitis, which causes loss of teeth. Here, we examined the plausible antibacterial efficacy of copper nanoparticles (CuNPs) synthesized using Cupressus macrocarpa extract (CME) against periodontitis-causing bacteria. The antimicrobial properties of CME-CuNPs were then assessed against oral microbes (M. luteus. B. subtilis, P. aerioginosa) that cause periodontal disease and were identified using morphological/ biochemical analysis, and 16S-rRNA techniques. The CME-CuNPs were characterized, and accordingly, the peak found at 577 nm using UV-Vis spectrometer showed the formation of stable CME-CuNPs. Also, the results revealed the formation of spherical and oblong monodispersed CME-CuNPs with sizes ranged from 11.3 to 22.4 nm. The FTIR analysis suggested that the CME contains reducing agents that consequently had a role in Cu reduction and CME-CuNP formation. Furthermore, the CME-CuNPs exhibited potent antimicrobial efficacy against different isolates which was superior to the reported values in literature. The antibacterial efficacy of CME-CuNPs on oral bacteria was compared to the synergistic solution of clindamycin with CME-CuNPs. The solution exhibited a superior capacity to prevent bacterial growth. Minimum inhibitory concentration (MIC), minimum bactericidal concentration (MBC), and fractional inhibitory concentration (FIC) of CME-CuNPs with clindamycin recorded against the selected periodontal disease-causing microorganisms were observed between the range of 2.6-3.6 ㎍/ml, 4-5 ㎍/ml and 0.312-0.5, respectively. Finally, the synergistic antimicrobial efficacy exhibited by CME-CuNPs with clindamycin against the tested strains could be useful for the future development of more effective treatments to control dental diseases.
Purpose: This study presents the development of a group video communication-based cognitive behavioral therapy (CBT) program for depressed pregnant women. It also provides the results of a preliminary test of its effects on their depression, automatic thoughts, and dysfunctional attitudes. Methods: In this quasi-experimental single-group pre- and posttest design study, 13 pregnant women participated in a 4-week, eight-session group CBT program, based on Beck's cognitive theory and using video communications from November 2020 to January 2021. Pregnant women between 14 and 32 weeks who were members of an online maternity and parenting community and residing in the cities of Changwon and Gimhae, Korea, were invited to voluntarily participate. Trained nurses led CBT sessions of 3-4 participants per group via video communication. Participants were assessed pre- and postintervention with self-report questionnaires for measurement of depression, automatic thought, and dysfunctional attitude after normality test according to the Shapiro-Wilk test of the variables. The data were analyzed using paired t-test and Pearson correlation coefficients. Results: Depression (t=7.90, p<.001), automatic thoughts (t=4.89, p<.001), and dysfunctional attitudes (t=2.42, p=.032) significantly decreased after the 4-week online program. There were statistically significant correlations among the three variables. Conclusion: This program was found to be effective in reducing depression, automatic thoughts, and dysfunctional attitudes. Above findings suggest that a group CBT program using video communication can be an effective therapeutic modality that helps pregnant women at risk for depression alleviate their negative emotions related to depression.
Inflammation plays an important role in the outcome of patients with cystic fibrosis (CF). It may develop due to cystic fibrosis transmembrane conductance regulator protein dysfunction, pancreatic insufficiency, or prolonged pulmonary infection. Fecal calprotectin (FC) has been used as a noninvasive method to detect inflammation. Therefore, the aim of the current meta-analysis was to investigate the relationship between FC and phenotype severity in patients with CF. In this study, searches were conducted in PubMed, Science Direct, Scopus, and Embase databases up to August 2021 using terms such as "cystic fibrosis," "intestine," "calprotectin," and "inflammation." Only articles published in English and human studies were selected. The primary outcome was the level of FC in patients with CF. The secondary outcome was the relationship between FC and clinical severity. Statistical analysis was performed using Comprehensive Meta-Analysis software. Of the initial 303 references, only six articles met the inclusion criteria. The mean (95% confidence interval [CI]) level of FC was 256.5 mg/dL (114.1-398.9). FC levels were significantly associated with pancreatic insufficiency (mean, 243.02; 95% CI, 74.3 to 411.6; p=0.005; I2=0), pulmonary function (r=-0.39; 95% CI, -0.58 to -0.15; p=0.002; I2=60%), body mass index (r=-0.514; 95% CI, 0.26 to 0.69; p<0.001; I2=0%), and Pseudomonas colonization (mean, 174.77; 95% CI, 12.5 to 337.02; p=0.035; I2=71%). While FC is a reliable noninvasive marker for detecting gastrointestinal inflammation, it is also correlated with the severity of the disease in patients with CF.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.63-74
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2022
Repressive measures in the Crimea against the Ukrainian media and the ban on the entry of international and Ukrainian monitoring missions created the conditions for the function of providing information to be performed by representatives of civil society. Such a phenomenon was called Crimean citizen journalism and became a post-occupation phenomenon characteristic of the Crimean information sphere. The journalists' activities are aimed at reporting on human rights violations and repression against Ukrainian citizens who find themselves in conditions of information bans and restrictions. Crimean citizen journalism, which connects the peninsula with the mainland of Ukraine, is monothematic in nature, and its emergence has become a form of nonviolent resistance to the occupation of Crimea. The purpose of the study is to cover the characteristic features, the development of common Crimean citizen journalistic movement features as a social phenomenon, a phenomenon that arose after the occupation through the identification of a modern journalist portrait. The study uses the general scientific method of empirical research as the main one, the sociological method of a questionnaire survey, as well as the methods of classification, generalisation, observation, statistical calculation. An analysis of a survey of Crimean citizen journalists demonstrates the existence of an active, mobile community in Crimea that seeks to provide information and human rights nonviolent resistance to the occupation.
Disease threatens plant growth and recognizing the type of disease is essential to making a remedy. In recent years, deep learning has witnessed a significant improvement for this task, however, a large volume of labeled images is one of the requirements to get decent performance. But annotated images are difficult and expensive to obtain in the agricultural field. Therefore, designing an efficient and effective strategy is one of the challenges in this area with few labeled data. Transfer learning, assuming taking knowledge from a source domain to a target domain, is borrowed to address this issue and observed comparable results. However, current transfer learning strategies can be regarded as a supervised method as it hypothesizes that there are many labeled images in a source domain. In contrast, unsupervised transfer learning, using only images in a source domain, gives more convenience as collecting images is much easier than annotating. In this paper, we leverage unsupervised transfer learning to perform plant disease recognition, by which we achieve a better performance than supervised transfer learning in many cases. Besides, a vision transformer with a bigger model capacity than convolution is utilized to have a better-pretrained feature space. With the vision transformer-based unsupervised transfer learning, we achieve better results than current works in two datasets. Especially, we obtain 97.3% accuracy with only 30 training images for each class in the Plant Village dataset. We hope that our work can encourage the community to pay attention to vision transformer-based unsupervised transfer learning in the agricultural field when with few labeled images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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