International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권1호
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pp.43-48
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2019
The purpose of the study was to examine early childhood teachers' content knowledge of economic education. The subjects, 60 early childhood teachers, were asked to draw concept maps about early childhood economic education. Their concept maps were analyzed in terms of superordinate and subordinate concepts by contents and frequencies. The results were as follows. First, 248 superordinate concepts were shown, and they were categorized into nine representative terms: 'Scarcity and Choice,' 'Decision Making,' 'Monetary Value,' 'Production,' 'Consumption,' 'Distribution,' 'Restrain,' 'Reuse,' and 'Economic Education Activity.' Second, 1,440 subordinate concepts were shown, and 'coin,' 'bill,' 'saving,' 'bank,' and 'money' were frequently shown. Third, the mean numbers of subordinate concepts per superordinate concepts showed that early childhood teachers had more knowledge about 'Consumption,' 'Monetary Value,' and 'Economic Education Activity' than other superordinate concepts. The results showed the need for early childhood teachers to have more systematic and hierarchical pedagogical content knowledge on economic education.
본 연구의 목적은 초기 치매환자 가족 돌봄제공자의 공유 의사결정에 대한 인식을 탐색하는 데 있다. 이를 위해 서울시 3개 치매지원센터에 등록된 초기 치매환자를 돌보는 가족 돌봄제공자 12명(여성 8명, 평균연령=$71.4{\pm}10.4$세)을 대상으로 반 구조화된 개별 심층면담을 이용하여 수집된 자료에 대해 질적 내용분석을 시행하였다. 본 연구를 내용 분석한 결과 6개 범주, 17개의 하위 범주가 도출되었는데 구체적인 연구결과는 다음과 같다. 초기 치매환자 가족 돌봄제공자의 공유 의사결정에 관한 인식은 치매환자와의 의사소통 촉진 수단과 치매환자의 자율성 보장 수단, 치료 촉진 기회, 가족 돌봄제공자의 부담감 증가 원인, 치매환자와의 관계 악화 원인, 우선순위 변화에 따른 선택 사항의 여섯 가지 범주로 나타났다. 또한, 공유 의사결정의 상황과 시기 및 공유 의사결정에 대한 인식이 가족 돌봄제공자의 경험을 통해 만들어졌다는 점을 알 수 있었다. 따라서 치매 관련 교육 시 간접경험을 통해 공유 의사결정을 선택 사항으로 생각하는 가족 돌봄제공자들에게 공유 의사결정을 경험할 수 있는 기회 등을 제공하는 것이 공유 의사결정에 대한 인식 제고에 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다. 이상 결과에 근거하여 초기 치매환자의 자기결정권 존중과 가족 돌봄제공자들의 부담감을 감소시키기 위해 공유 의사결정을 성공적으로 할 수 있는 실제적이고 총체적인 교육 프로그램의 개발 및 평가 연구를 제언한다.
Early decision support systems (DSS) were the "passive" decision support systems in the sense that the systems only able to do what the users explicitly direct them to do. But some researchers such as Raghav Rao et al. [51 showed architectures to suggest general idea of the innovative DSS systems which offer active form of decision support, say, "active Intelligent Decision Support Systems(active IDSS)". The system can perform not only what the users want to do but some voluntary (or involuntary) intelligent works. This paper presents the issues in the design of the active IDSS in the domain of investment evaluation, a domain area where few researchers have suggested frameworks or architectures to discriminate good investment from bad one. We propose a new paradigm, by utilizing historical investment results using neural network and Multivariate Discriminant Analysis(MDA), to identify goodness of investment. A new active IDSS architecture which consists of neural network, expert system and three components of the traditional passive DSS is suggested with some scenario based results.nario based results.
This paper proposes a novel scheme to significantly reduce mode decision time by predicting optimal mode candidates. Unlike previous fast mode decision algorithms computing RDcost in a pre-defined mode order, the proposed scheme predicts optimal mode candidates and calculates their RDcosts first, increasing the possibility to satisfy early-exit conditions sooner, resulting in fast mode decision. This H.264 mode decision time reduction enables small computing power mobile devices to handle H.264 encoding effectively. Extensive simulations show that, when compared with JM10.2, AMD and LCIMS, the proposed scheme boosts H.264 encoding speed by up to 575% with a reasonable image quality degradation.
Due to its impressive compression performance, the H.264 video coder is highlighted in the video communications industry, such as DMB (Digital Multimedia Broadcasting), PMP (Portable Multimedia Player), etc. The main bottleneck to use the H.264 coder lays in the computational complexity, i.e. five times more complex than the market leading MPEG-4 Simple Profile codec. In this paper, we propose the hierarchical mode decision method for intraframe coding for the reduction of the computation complexity of the encoder. By determining the mode group early, the propose algorithm can skip the computationally demanding computation in the mode decision. The proposed algorithm is composed of three steps: $16{\times}16$ mode decision, $4{\times}4$ mode-group decisions, and final mode decision among the selected mode group. The simulation results show that the proposed algorithm achieves 20% to 50% reduction in the computational complexity compared with the conventional algorithm.
The emergence of mucosal healing as a treatment goal that could modify the natural course of Crohn's disease and the accumulating evidence showing that biologics are most effective in achieving mucosal healing, along with the success of early treatment regimens for rheumatoid arthritis, have led to the identification of early Crohn's disease and development of the concept of catching the therapeutic window during the early disease course. Thus, an increasing number of pediatric gastroenterologists are adopting an early biologic treatment strategy with or without an immunomodulator. Although early biologic treatment is effective, cost and overtreatment are issues that limit its early use. Currently, there are insufficient data on who will benefit most from early biologics, as well as on who will not need early or even any biologics. For now, top-down biologics should be considered for patients with currently known high-risk factors of poor outcomes. For other patients, close, objective monitoring and accelerating the step-up process by means of a treat-to-target approach seems the best way to catch the therapeutic window in early pediatric Crohn's disease. The individual benefits of immunomodulator addition during early biologic treatment should be weighed against its risks and decision on early combination treatment should be made after comprehensive discussion with each patient and guardian.
본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.
최근 국내 건설산업에는 생산성 저하, 기능 인력 유입 부족, 품질 저하, 안전사고 증대 우려 등 다양한 문제점들이 나타남에 따라, 이를 해결하기 위한 대안으로 Off-Site Construction (OSC)이 주목을 받고 있다. 그에 따라, 건설 프로젝트의 주체들은 기존의 현장 타설 공법뿐만 아니라, OSC의 도입 또한 하나의 대안으로 고려를 하고 있다. OSC의 도입은 초기 단계에서의 의사결정이 매우 중요함에도 불구하고, 합리적인 의사 결정을 위한 방법론이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 프로젝트 특성을 도출하여 그에 대한 공사 난이도 지수를 선정하고 각 공법별 cost model을 개발하여 표준 공사비를 산정하여 최종 공사비 점수를 도출하는 의사 결정 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 의사 결정 시스템을 활용하여 초기 단계에서 OSC 공법의 효율적인 도입을 위한 의사 결정을 할 수 있을 것으로 기대한다.
Anterior crossbite is a common malocclusion in the early deciduous dentition. Even today, many these malocclusion patients are not treated until the mixed or permanent dentition. And the purpose here is to emphasize the need for early diagnosis and possible treatment for these anterior crossbite malocclusions and their associated facial patterns. Case histories of 4 patients selected from the author's practice are presented. Different methods of treatment are evaluated. Some improvement was achieved in all patients from an early interceptive regimen, although ultimately corrective orthodontic treatment may still be needed in some. It is concluded that early interception of deciduous anterior crossbite malocclusion should by attempted in patients ; there should be no delemma in reaching such a decision. And it is essential for diagnosis and treatment to determine exact variations in growth when some appliance are used, it is recommended that growth-related records be made as early as possible.
본 논문은 HEVC 인코딩 속도 향상을 위한 고속 CU (Coding Unit) 결정 방법을 제안한다. 본 논문에서는 계산 복잡도 감소와 속도향상을 위하여 CU, PU (Prediction Unit), 그리고 TU (Transform Unit) 의 결정을 두 단계로 나누어 실시한다. 첫번째 단계에서는 LCU (Largest Coding Unit)내 각 CU의 깊이를 결정하며, 이때 $2N{\times}2N$ PU의 선택 비율이 높다는 통계적 특성을 고려하여 $2N{\times}2N$ PU만을 사용한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 결정된 CU의 깊이 정보를 이용하여, 해당 깊이에서 정확한 PU와 TU를 결정한다. 또한, 두 번째 과정에서는 보다 효율적인 복잡도 감소 효과를 얻기 위하여 제안하는 스킵을 이용한 CU 조기 종료 알고리듬 이용한다. 제안하는 방법은 모든 깊이에서, 모든 종류의 PU와 TU의 결정을 통한 부호화 과정을 거치지 않기 때문에 계산 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있으며, 기존의 HEVC 레퍼런스 소프트웨어인 HM3.3 대비 약 2% 정도의 비트율이 증가하면서, 약 50% 의 복잡도 감소 효과를 얻을 수있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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