목적 : 반응시간은 인지 능력과 노화에 대한 연구에서 중요한 역할을 한다. 본 연구는 컴퓨터 프로그램을 이용한 인지반응시간(Cognitive response time: CRT) 검사를 실시하여 정보처리에 대한 인지 능력의 영향을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 대구 및 경북 지역에 거주하고 있는 65~79세의 일반 노인(Normal elderly: NE) 30명과 기억성 경도인지장애(Amnestic mild cognitive impairment: aMCI) 노인 30명을 대상으로 하였다. 결과 분석은 통계 분석 프로그램 R 4.0.2(University of Auckland, Auckland, New Zealand)를 사용하였다. 결과 : CRT 검사의 세 개 하위 영역에서의 총 반응시간은 집단 및 연령에 따라 유의한 차이를 보였고, 오류율은 일부 하위 영역에서 연령 또는 집단에 따라 유의한 차이를 보였다. aMCI 집단의 CRT 검사 수행력은 전반적인 인지 및 기억 검사의 수행력과 유의한 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 결론 : 인지반응시간을 측정하는 CRT 검사를 통해 노화 및 인지 능력에 따른 정보처리과정과 처리속도의 변별적 수행을 관찰할 수 있었다. 또한, 이 검사의 수행력이 전반적인 인지 및 기억 검사와 유의한 상관성을 갖고 있음을 확인하였다. 따라서 지역사회 일반 노인의 초기 인지장애를 예측하는 간편 도구로써 CRT 검사가 의미있게 사용될 수 있기를 기대한다.
Objectives The purpose of this study is to report the effectiveness of Korean medicine on treating autism spectrum disorder (ASD) in childhood. Methods We treated an 8-years-old patient who was diagnosed with autism (grade II) with herbal medicine, acupuncture and electric moxibustion. Every 11 months, Korean-Childhood Autism Rating Scale (K-CARS) was used to assess the patient's symptom progression. Results After 21 months of Korean medicine treatment, the child's overall health was improved. Moreover, language ability, emotional control, memory and cognitive abilities got better, as well as anxiety, agitation, and aggressive behavior related to ASD were also decreased. K-CARS score at the initial stage of the treatment was 39.5 points, which can be considered as severe autism. After 11 months of the treatment, the K-CARS score was 34.5 points which is mild-moderate autism. Conclusions Korean medicine treatment can be effective in improving symptoms of ASD. However, further studies are needed to demonstrate the treatment benefits to ASD.
이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
본 논문은 기존 컴퓨팅 사고력 평가 연구를 분석하고 보완하여 형성적 관점에서 컴퓨팅 사고력을 평가하는 방안을 탐색하고, 텍스트 기반 프로그래밍 언어인 파이선을 활용한 프로그래밍 언어 학습 평가를 위한 평가 프로세스를 설계하기 위해 수행되었다. 이와 같은 목적으로 컴퓨팅 사고력 영역을 탐색하고 평가 설계에 관련된 연구를 분석하였다. 또한, 초보자가 학습하는 파이선 프로그래밍의 학습 영역을 확인하고, 파이선 학습을 통해 획득할 수 있는 컴퓨팅 사고력 영역을 규명하였다. 이들을 종합하여 컴퓨팅 사고력에 해당하는 구문을 분석하여 피드백을 제공하는 평가 방법을 설계하였다. 아울러, 순서도와 의사코드를 활용하여 아이디어를 나타내게 함으로써 반성적 사고를 통한 자기평가가 가능하게 하고, 커뮤니티를 활용한 코드공유 및 의사소통을 통해 동료피드백이 가능한 평가 프로세스를 설계하였다는 데에 본 연구의 시사점이 있다.
프로그래밍 실습은 반드시 프로그램이 설치된 곳에서 교육을 해야하며 교사중심의 강의식 수업만으로는 충분한 학습이 어려운 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 제7차 교육과정의 이론적 토대가 되는 구성주의 교육관(자기주도적학습, 문제중심학습)에 입각하여 Visual Basic 프로그램 학습을 교수자와 학습자 모두에게 효율적이고 긍정적 효과를 얻을 수 있는 수준별 학습 모형으로, 웹이 가지는 긍정적인 효과를 상호보완 하여 설계하였다. 웹 코스웨어는 튜터 시스템과 ActiveX를 이용하여 Visual Basic프로그램을 웹에서도 가능하도록 구현 하였다. 코스웨어를 적용 결과 학생 개개인의 능력 수준에 맞는 수준별 교육과정의 학습방법으로 학습자에 게 다양한 학습 기회를 제공하며, 성취도와 학습의욕을 높일 수 있었다. 또한 오류 수정 학습의 제공으로 문제해결 능력과 논리적 사고 능력을 신장시킬 수 있었다.
The language of the newborn, like that of adults, is one of gesture, posture, and expression(Lewis, 1980). Helping parents understand and respond to their newborn's cues will make caring for their baby more enjoyable and may well provide the foundation for a communicative bond that will last lifetime. Infant state provides a dynamic pattern reflecting the full behavioral repertoire of the healthy infant(Brazelton, 1973, 1984). States are organized in a predictable emporal sequence and provide a basic classification of conditions that occur over and over again(Wolff, 1987). They are recognized by characteristic behavioral patterns, physiological changes, and infants' level of responsiveness. Most inportantly, however, states provide caregivers a framework for observing and understanding infants' behavior. When parents know how to determine whether their infant is sleep, awake, or drowsy, and they know the implications, recognition of states has for both the infant's behavior and for their caregiving, then a lot of hings about taking care of a newborn become much easier and more rewarding. Most parents have the skills and desire to do what is best for their infant. The skills 7373parents bring to the interaction are: the ability to read their infant's cues: to stimulate the baby through touch, movement, talking, and looking at: and to respond in a contingent manner to the infant's signals. Among the crucial skills infants bring to the interaction are perceptual abilities: hearing and seeing, the capacity to look at another for a period of time, the ability to smile, be consoled, adapt their body to holding or movement, and be regular and predictable in responding. Research demonstrates that the absence of these skills by either partner adversely affects parent-infant interaction and later development. Observing early parent-infant interactions during the hospital stay is important in order to identify parent-infant pairs in need of continued monitoring(Barnard, et al., 1989).
본 연구는 2009 개정 교육과정의 도입에서 관심이 모아지고 있는 세 주제, 창의성, 다문화, 그리고 수학적 성향을 중심으로 미래 평가의 바람직한 방향을 모색해보고자 하였다. 창의성을 올바르게 평가하기 위해서는 융통성에 대한 평가문항의 활용뿐만 아니라 유창성, 정교성, 독창성에 관한 문항개발도 이루어져야함을 제기하였다. 다문화영역에서는 단순히 한국어 교과만이 아니라 수학교과에서도 다양한 학습방법과 다양한 평가방법을 통해서 다문화권 학생이 언어적 능력을 향상시킬 수 있고 동시에 수학적 능력을 평가 받을 수 있는 다양한 형태의 이중 언어 프로그램에 따른 평가방법을 제공하여야 한다. 또한, 우리나라 학생의 매우 낮은 수준의 수학적 성향은 고등교육에서 인재양성에 부정적인 영향을 미치므로 수학에 대한 흥미와 자신감 등의 성향을 향상될 수 있게 먼저 교수 학습이 이루어져야하며 다양한 유형의 설문지를 개발하고 면담기법을 이용한 과정평가에 더욱 노력해야한다.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
This study focused on the comprehension of texts written either in Korean script (Hangul) or Chinese script (Hanja). For this purpose, we measured the reading time and the correct response in text comprehension tasks with 104 Korean-Chinese children who were either 10 or 19 years old. There was a main effect of script : The reading time of Hanja texts was shorter than that of Hangul or Hangul Hanja mixed texts. But the older subjects who spent the same reading time in both Hangul and Hanja texts showed the longer reading time in Hangul Hanja mixed texts revealing the interaction between age and script. The correct response rate on the comprehension task was the highest in Hangul text. The results were discussed in relation to the independent dual language processing systems in Korean-Chinese.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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