Mean-reverting analysis refers to a way of estimating the underlining tendency after new data has evoked the variation in the equilibrium state. In this paper, we propose a new method to interpret the specular portraits of Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia by applying K-means unsupervised learning algorithm on electrocardiogram(ECG) data. Aiming at this purpose, we applied a mean-reverting model to analyse Heart Rate Variability(HRV) in terms of the modified poincare plot by considering PVC rhythm as the component of disrupting the homeostasis state. Based on our experimental tests on MIT-BIH ECG database, we can find the fact that the specular patterns portraited by K-means clustering on mean-reverting HRV data can be more clearly visible and the Euclidean metric can be used to identify the discrepancy between the normal sinus rhythm and PVC beats by the relative distance among cluster-centroids.
본 연구개발의 목적은 학습자가 학습문제를 능동적인 구성주의적 문제중심학습(PBL)으로 해결하는 것으로 학습문제 유형에 따른 웹 서비스 및 주제별 웹사이트 자동구축을 통한 상호작용 구현에 중점을 두었다. 학습자가 문제 중심으로 My학습에서 자신의 문제점을 파악하거나 자기 주도적으로 유형 및 사례를 파악한 뒤 필요한 상담을 선정하거나 진단지를 통한 처방 전략에 따라 관련 자료, 상담 및 강의를 지정된다. 상담관리전략인 처방은 개인별, 전문가별로 나누어 학습자는 학습자료 및 실시간/비실시간 강의를 제공받고 전문가는 파일 업로드 및 다운로드, 게시판, 채팅, 회원관리, 온라인강의 등을 자동 생성 및 제공뿐만 아니라 폰트 및 배경의 설정까지 가능하도록 되어있다. 본 연구 결과를 통하여 상담자는 웹 기반 학습상담 시스템을 주제별 개별상담체제로 운용하게 되며 학습자는 문제 상황을 중심으로 학습상담 과정과 처방에 대한 구성주의적 접근이 가능하게 된다.
인터넷기술의 눈부신 발전으로, 대학 및 교육기관에서는 인터넷을 통하여 많은 e-learning 강좌를 제공하고 있어 시간과 거리상 제약을 받고 있는 많은 학생들에게 혜택을 주고 있다. 그럼에도 불구하고, 대부분의 웹기반 강좌는 공학기술교육의 필요성을 충족시킬 수 없었다. 본 논문에서는 산업 자동화 교육 훈련을 위한 웹기반 PLC 실험실의 설계와 구현을 제안하였다. 제안된 웹기반 PLC 실험실 시스템은 가상실험실과 원격실험실로 구성하였다. 웹기반 PLC 실험실은 많은 추가 비용 없이 교육의 질을 높이면서 등록된 학생들이 집에서 접속이 가능하다. 학생들은 웹 카메라의 도움으로 인터넷을 통하여 실제와 같은 PLC 실험을 보다 잘 경험 할 수 있다.
Training 벡터 집합이 Cluster를 이루는 경우, 벡터 양자화에서 영상과 음성의 압축에 사용되는 코드북의 코드벡터는 Cluster의 중심벡터로 간주된다. 본 연구에서는 Training 벡터 간의 Euclidean 거리가 최소가 되는 벡터를 찾는 과정에서 얻어지는 Euclidean 거리분포를 관찰하여 적절한 Cluster수와 그 중심벡터를 결정할 수 있는 방법을 제시하고, 제안된 방법이 기존의 LBG 알고리즘이나 Competitive 학습 알고리즘에 의한 영상 압축보다 약 4[dB] 이상 향상된 SNR을 얻을 수 있음을 보인다.
가상대학에서는 언제 어디서나 마우스나 키보드를 몇 번 누름으로써 쉽게 강의를 듣고 공부 할 수 있다. 많은 사람들은 가상대학이 시간을 절약할 수 있으며, 학습을 향상시킬 수 있으리라고 믿고 있다. 가상대학 강좌를 선택한 학생이 얼마나 학습했는지를 점검하기 위해서 강사는 얼마나 많은 학생이 이해했으며 학생들의 어려운 문제점이 무엇인지 반드시 알아야 한다. 이러한 조건들이 점검되지 못한다면, 가상대학 강좌는 매우 어렵고 지루하게 느껴질 것이다. 본 논문에서는 이해한 학생과 이해하지 못한 학생을 가르치는 쌍방향 지능형 강의 시스템을 소개한다. 컴퓨터 모의 실험결과 쌍방향 가상 수업 시스템이 이해하지 못한 학생을 고려하지 않은 기존의 단방향 가상 수업시스템보다 훨씬 효과적인 것을 입증했다.
Nazari, Behzad;Hussin, AB Razak Bin Che;Niknejad, Naghmeh
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.79-89
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2021
Electronic learning (e-learning) empowers the higher education in providing sustainable instruction during the infrequent circumstance when the wide-spreading disastrous challenge of the COVID-19 results in the closure of various sectors in the society. During this time, e-learning serves the levels of the education sector such as higher education well by delivering and receiving materials from distance with respect to movement restrictions imposed by the government, for example the Movement Control Order (MCO) in Malaysia. In this qualitative survey, the existing e-learning challenges and the recommended solutions to the problems from the senior lecturers' perspectives were collected through an online open-ended questionnaire. A number of five senior lecturers out of eight at the Universiti Teknologi Malaysia (UTM) answered the questionnaire. The UTM has been capable of providing e-learning courses for all of its lecturers and students during the closure of higher education institutions owing to the pernicious health conditions stemmed from the crisis of the COVID-19. The major existing challenges found in the e-learning program at the UTM and the suggested solutions to address them are listed and the main themes are illustrated in the word cloud format using the NVivo software. In the end, the conclusion is paragraphed and the future work is proposed. Overall, the purpose of this study is to address the e-learning challenges and to prepare a list of recommendations that can serve as solutions from the standpoint of the UTM senior lecturers during the MCO in Malaysia.
기계학습은 데이터를 기반으로 한 컴퓨터를 학습시켜 컴퓨터 스스로 데이터의 경향성을 파악하게 하여 새로운 입력 데이터의 출력을 예측하도록 하는 알고리즘이다. 기계학습은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다. 지도학습은 데이터에 대한 레이블이 주어진 상태로 기계를 학습시키는 방법이다. 즉, 데이터 및 레이블의 쌍을 통해 해당 시스템의 함수를 추론하는 방법으로 새로운 입력 데이터에 대해서 추론한 함수를 이용하여 결과를 예측한다. 그리고 예측하는 결과 값이 연속 값이면 회귀분석, 예측하는 결과 값이 이산 값이면 분류로 사용된다. 새로운 붓꽃 데이터 Sepal length(5.01)과 Sepal width(3.43)을 이용하여 기초 데이터와 유클리드 거리를 분석하였다. 분석결과, 테이블 3의 8번(5, 3.4, setosa), 27번(5, 3.4, setosa), 41번(5, 3.5, setosa), 44번(5, 3.5, setosa) 그리고 40번(5.1, 3.4, setosa)의 데이터 순으로 유사도가 높은 붓꽃으로 분류되었다. 따라서 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.
This paper is about implementation issues for use of the Internet technology in education. An examination of the current status of virtual university provides guidance for subsequent prototype development. A virtual university is the Internet based process by which students increase their specific knowledge and skills via electronic interaction with content and people. Virtual university enables colleges and universities to provide students and faculty with network access to courseware and educational materials on multimedia servers free from time and geography constraints. In this paper, we present a prototype instruction support system (ISS). The ISS consists of the following components in architecture: Internet, software, hardware, database systems, users, and workflow. The ISS also assists several functions as follows: lecture notes, register processes, attendance checks, built-in boards, grading systems, questions and answers, electronic libraries, chats, and search engines. Our work will provide a guideline for the development of a virtual classroom for distance education and learning.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.35-42
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2022
The article deals with the role of extra-curricular work by means of multimedia technologies in order to improve the quality of training of future specialists. An important condition for achieving high results in training specialists is the optimal combination of classroom and independent extra-curricular work of students by means of multimedia technologies. Very significant is the development of student independence, the formation of skills of independent search activity, the ability to take responsibility, independently solve a problem, find constructive solutions, a way out of a crisis situation, and so on. Extra-curricular work forms students' ability to master the techniques of analysis, synthesis, generalization, comparison; develops flexibility of thinking; opens up opportunities for the development and stabilization of positive learning motives to activate the process of mastering knowledge by means of multimedia technologies as a means of forming the personality of a highly qualified specialist. The concept of multimedia as one of the priority areas of Information Technology, which plays a particularly important role in the process of informatization of education, is revealed, and its advantages in education are shown. The advent of multimedia systems optimizes transformations in education, in many areas of professional activity, science, art, etc. The necessity of distance learning to improve the quality of training of future specialists using multimedia technologies in extra-curricular work is justified. The effectiveness of pedagogical support in the process of distance learning is achieved by the following conditions, which is revealed in the article. Various forms and types of extra-curricular work of students that are used in the modern practice of the educational environment of a higher education institution are described. Scientific and informational activity is considered a key area of information activity. The analysis of scientific and information activities in the field of education allows us to identify its main functions, which emphasize the growing role of scientific information in the education system, in particular, extra-curricular work using multimedia technologies. Operational, complete, accurate, targeted information that meets objective and subjective needs becomes an important link between the field of management, science and practice.
정보이론적 학습의 한 성능기준인 두 오차확률분포간 유클리드거리(MEDE)는 비선형 (결정 궤환, DF) 등화 알고리듬에 채택되었고 심각한 채널 왜곡과 충격성 잡음이 있는 환경에서 탁월한 성능을 보였다. 그러나 이 MEDE-DF 알고리듬은 과중한 계산 복잡성이라는 문제를 지니고 있다. 이 논문에서는 MEDE-DF 알고리듬을 위한 반복적 ED를 먼저 유도하고 그 다음 전후방 영역에 대해 가중치 기울기를 반복적으로 추정하는 식을 유도하였다. MEDE-DF 알고리듬의 반복적 기울기 추정방식의 효과를 입증하기위해 곱셈 계산량을 비교하였고 충격성 잡음과 수중 통신 환경에서 모의 실험한 MSE 성능 결과를 비교하였다. 제안한 DF 방식과 기존의 MEDE-DF 알고리듬의 곱셈 계산량 비는 샘플사이즈 N 에 대해 $2(9N+4):2(3N^2+3N)$로 나타나면서도 충격성 잡음과 수중통신 채널환경에서 동일한 MSE 학습 성능을 유지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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