Detection of outliers deviating normal data distribution in high dimensional data is an important technique in many application areas. In this paper, a distance-based outlier detection method using landmarks in high dimensional data is proposed. Given normal training data, the k-means clustering method is applied for the training data in order to extract the centers of the clusters as landmarks which represent normal data distribution. For a test data sample, the distance to the nearest landmark gives the outlier score. In the experiments using high dimensional data such as images and documents, it was shown that the proposed method based on the landmarks of one-tenth of training data can give the comparable outlier detection performance while reducing the time complexity greatly in the testing stage.
The COVID-19 pandemic had substantial negative impacts and caused several disruptions to the global supply chain of the shipping industry. The key challenges identified in terms of maritime manpower are the Certificates of Competency (CoC) or the expiration and/or failure to complete refresher and/or revalidation courses, which directly hinder employment retention and lost opportunities at sea. To tackle this issue directly and swiftly, the creation of the APEC SEN Distance Learning Platform was suggested and approved by APEC as part of an official project. This paper introduces the APEC-wide accessible distance learning platform with the following key topics: the organisation and operation of the platform, the themes and content to be prioritised, the process of education, training, certification, and the ways to promote accreditation, mutual recognition on CoC, education and training videos by taking collaborative actions, and the development of content.
웹을 통한 원격교육은 시간과 공간의 문제를 극복할 수 있다는 큰 장점에도 불구하고 강의실 및 집합교육에 비해 연수생 관리가 취약하다는 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제는 원격교육활동의 성취수준 및 목표도달에 대한 커다란 장애로 부담이 되고 있고 원격교육담당자에게 많은 고민을 안겨주고 있다. 원격교육담당자는 원격교육활동에 대한 연수생의 참여와 반응을 계속적으로 모니터링 해야 하고 이에 대한 적절한 피드백을 연수생에게 제공하여야 함에도 불구하고 기존의 원격교육시스템은 교수학습활동에 중점을 둔 나머지 원격교육활동에 대한 효율적 관리기능을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 원격교육의 일환으로 실시되고 있는 원격교원연수의 효율적 운영이 가능하며 교원연수가 목표로 하는 성취수준의 효과적 달성을 위해 원격교원연수의 적합한 관리요소를 추출하고 이를 시스템 또는 연수 관리자가 연수과정에 적용하여 연수생에 대한 적절한 피드백의 제공이 가능한 원격교원연수 관리시스템을 효율적으로 구현하였으며 교육과정과 컴퓨팅 환경에 따라 시스템의 유연한 변경도 가능하게 되었다.
We developed a biofeedback gait training system; a 12 m measuring walkway with a training walker which moves at prescribed velocity. The walkway measures a.11 temporal and distance factors of gait. This system provides visual feedback for distance factors and auditory one for temporal at the prescribed walking velocity. Experiments were performed on normal and degenerative knee joint subjects, and this system was verified to be very useful.
In this paper, we develop a vowel training assistant method using vowel formant statistics. Formant statistics were obtained from a PBW set consisting of 452 words from 8 persons. Then we calculated distance from input formants to each center of vowel formant space. Based on the distance, directions could be given to correct the speaker's manner of articulations, i.e. position of jaw and tongue.
웹기반 원격연수는 연수자가 교육현장에서 문제해결학습을 통해 주도적으로 문제해결을 수행하도록 구체적이며 실천적인 가능성을 높이는데 중점을 두어야 한다. 수행평가는 교육목표가 실제상황에서 달성되었는지의 여부를 확인하는 것으로 교육문제 해결의 실천적 수행학습을 통해 평가된다. 따라서 본 연구는 초등교원의 원격연수에 대한 인식도 평가결과인 수행평가의 공정성 및 객관성 문제와 원격 연수의 효율적인 평가방법을 반영하고 수행평가결과 처리에 대한 교수자의 과중한 업무 부담을 해소하고 문제수행능력을 신장하는 원격연수 수행평가 방안을 제시하였다. 본 연구 결과 문제중심의 학습 상황 제공, 그리고 개인 및 그룹별 상호작용 생성과 웹 기반 협동평가 및 동료평가를 통한 문제중심 수행평가를 제공하는 모형을 개발하였다.
목적: 본 연구는 폭주부족(convergence insufficiency: C.I) 피검사자의 시기능 훈련에 의한 양성융합여력(positive fusion reverse: PFR) 및 사위 변화에 미치는 영향들을 연구하였다. 방법: 대상자는 T안경원의 11명의 폭주부족 피검사자(원거리 정위인 폭주부족 5명, 원거리 외사위인 폭주부족 6명)이며, 피검사자에게 평균 2달 동안 시기능 훈련을 시켰다. 결과: 연구 결과는 시기능 훈련 후 폭주부족 피검사자의 사위와 PFR은 훈련전보다 유의하게 낮아져 있었다(p<0.05). 그리고 폭주부족 피검사자를 원거리 정위 폭주부족(distance orthophoria convergence insufficiency: DO-CI) 그룹과 원거리 외사위 폭주부족(distance exophoria convergence insufficiency: DE-CI) 그룹으로 분리한 조사결과에서도 유사한 결과를 나타냈다. 결론: 본 연구에서 시기능 훈련이 폭주부족 피검사자의 사위와 PFR의 개선 영향이 있는 것으로 나타났다.
코로나19는 직업능력개발 분야의 교육훈련 환경을 크게 변화시켰다. 상대적으로 집체훈련 비중이 큰 직업능력개발훈련은 일부 훈련과정을 온라인 방식으로 전환하여 온라인과 오프라인을 병행하는 학습 방식이 직업능력개발훈련 현장에 실현되고 있다. 본 연구는 이러한 상황에 주목하여 기존의 집체 방식의 직업능력개발훈련을 대체할 수 있는 비대면 원격훈련시스템을 구축하기 위한 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 대학, 공공 고등직업훈련기관, 민간 직업훈련기관 등의 학습자들을 대상으로 비대면 교육 경험을 조사하여 교육환경과 교육목적이 상이한 학습자들의 비대면 학습경험을 분석하였다. 이를 토대로 비대면 교육을 위한 원격훈련시스템 구축 방안의 초안을 구성하여, 비대면 원격훈련시스템 초안에 대한 델파이 조사를 통해 비대면 교수학습 전략, 학습 및 운영 지원 방안 등 원격훈련시스템 구축안을 제안하였다.
Background: Obstacle training affects lower limb muscle activity, balance, reducing the risk of falls, and making gait more stable. Objects: This study aimed to investigate the effects of aquatic and ground obstacle training on balance and muscle activity in patients with chronic stroke. Methods: The study subjects included 30 patients with stroke, who were divided into aquatic ($n_1=15$) and ground ($n_2=15$) groups. Groups underwent obstacle training three times per week, 30 min per session, for six weeks that went as follows: walking over sites with the paralyzed leg, stepping onto and down from a box step, and walking over obstacles with the non-paralyzed leg. Results: The experimental results were obtained by comparing muscle activity. Activity of the rectus femoris, biceps femoris, tibialis anterior, and gastrocnemius were significantly increased in the aquatic group (p<.05). Activity of the biceps femoris and tibialis anterior were significantly increased in the ground group (p<.05); however, the rectus femoris and gastrocnemius were not significantly different. In the comparison of maximal distance regarding the limits of stability, it was significantly increased on the non-affected side, affected side, and anterior and posterior distance in the aquatic group (p<.05). It was significantly increased in the non-affected side and anterior and posterior distance the ground group (p<.05); however, maximal distance on the affected side distance was not significantly different. Conclusion: Gait training with aquatic and ground obstacles is effective for improving balance and gait ability of patients with stroke. However, it was more effective for the aquatic group than for the ground group.
Existing LDA uses the transform matrix that maximizes distance between classes. So we have to convert from an image to one-dimensional vector as training vector. However, in 2D-LDA, we can directly use two-dimensional image itself as training matrix, so that the classification performance can be enhanced about 20% comparing LDA, since the training matrix preserves the spatial information of two-dimensional image. However 2D-LDA uses same calculation schema for transformation matrix and therefore both LDA and 2D-LDA has the heteroscedastic problem which means that the class classification cannot obtain beneficial information of spatial distances of class clusters since LDA uses only data correlation-based covariance matrix of the training data without any reference to distances between classes. In this paper, we propose a new method to apply training matrix of 2D-LDA by using WPS-LDA idea that calculates the reciprocal of distance between classes and apply this weight to between class scatter matrix. The experimental result shows that the discriminating power of proposed 2D-LDA with weighted between class scatter has been improved up to 2% than original 2D-LDA. This method has good performance, especially when the distance between two classes is very close and the dimension of projection axis is low.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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