• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.2018-2043
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• 2022

Nowadays, COVID-19 infections are influencing our daily lives which have spread globally. The major symptoms' of COVID-19 are dry cough, sore throat, and fever which in turn to critical complications like multi organs failure, acute respiratory distress syndrome, etc. Therefore, to hinder the spread of COVID-19, a Computerized Doughty Predictor Framework (CDPF) is developed to yield benefits in monitoring the progression of disease from Chest CT images which will reduce the mortality rates significantly. The proposed framework CDPF employs Convolutional Neural Network (CNN) as a feature extractor to extract the features from CT images. Subsequently, the extracted features are fed into the Adaptive Dragonfly Algorithm (ADA) to extract the most significant features which will smoothly drive the diagnosing of the COVID and Non-COVID cases with the support of Doughty Learners (DL). This paper uses the publicly available SARS-CoV-2 and Github COVID CT dataset which contains 2482 and 812 CT images with two class labels COVID⁺ and COVI^-. The performance of CDPF is evaluated against existing state of art approaches, which shows the superiority of CDPF with the diagnosis accuracy of about 99.76%.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권6호
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• pp.2266-2273
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• 2024

A machine learning platform is proposed for the diagnosis of a severe accident progression in a nuclear power plant. To predict the key parameters for accident management including lost signals, a long short term memory (LSTM) network is proposed, where multiple accident scenarios are used for training. Training and test data were produced by MELCOR simulation of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident at unit 3. Feature variables were selected among plant parameters, where the importance ranking was determined by a recursive feature elimination technique using RandomForestRegressor. To answer the question of whether a reduced order ML model could predict the complex transient response, we performed a systematic sensitivity study for the choices of target variables, the combination of training and test data, the number of feature variables, and the number of neurons to evaluate the performance of the proposed ML platform. The number of sensitivity cases was chosen to guarantee a 95 % tolerance limit with a 95 % confidence level based on Wilks' formula to quantify the uncertainty of predictions. The results of investigations indicate that the proposed ML platform consistently predicts the target variable. The median and mean predictions were close to the true value.

• 정보교육학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.501-510
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• 2004

최근 ICT 교육의 활성화에 따라 응용 SW(Software) 교육의 중요성이 더해지고 있다. 그런데 지식의 기하급수적인 팽창과 컴퓨터 기술의 급속한 발전에 따라 끊임없이 새로운 SW가 양산되고 있기 때문에 기존의 SW 학습 패러다임은 여러 가지 문제에 봉착하였다. 본 연구는 이와 같은 문제의식을 가지고 문제 상황에서 학습자 스스로 SW의 적절한 기능을 쉽게 찾아 학습하고, 이를 문제 사태에 적용, 효율적으로 해결할 수 있으며, 파지와 전이를 촉진시킬 수 있는 능력을 SW 적응력이라 정의하고, 이를 배양할 수 있는 SW 교수 학습 방법을 탐색하였다. 이를 위해 SW 사용성과 UI(User Interface)디자인을 위한 원칙등을 살펴보고, SW 적응력, UI 디자인 원칙에 따른 SW 학습 전략을 도출하였다. 또한 시범 실습식 SW 교수 학습 방법의 문제점을 살펴보고 SW 적응력 향상을 위한 탐구적 교수 학습 모형을 제안하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권1호
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• pp.29-43
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• 2016

미국과 유럽의 여러 국가에서 과학의 학문 내 핵심 개념을 중심으로 과학 교육과정을 재구성하려는 노력이 시도되고 있으며 그 중 대표적인 변화가 학습발달과정을 이용한 교육과정을 설계하는 것이다. 학습발달과정은 과학의 핵심 개념과 과학적 활동과정을 논리적이며 단계적으로 정교하게 기술한 틀로서 학생이 학습하는 동안 연속적이며 체계적으로 확립되어 가는 이해의 과정을 설명한다. 미국의 차세대과학기준(NGSS)에서 제시한 생명과학 핵심 개념 중 하나인 생태계에 관하여 학습발달과정을 개발하고 개발된 학습발달과정을 평가하고자 하였다. 이를 위해 학습발달과정에 대한 문헌 연구를 통해 개발 절차를 Development, Assessment, Analysis, Amendment의 네 단계로 설정하고 순차적이며 반복적인 과정을 통해 생태계에 관한 학습발달과정을 개발하였다. 그리고 개발된 학습발달과정의 분석 결과 학습 발달과정에 기반을 둔 평가는 학생의 능력을 파악하는데 신뢰할 수 있는 정보를 제공한다는 결론을 도출하였다. 이를 통해 학습발달과정의 개발 과정에 효과적인 방법으로 핵심 성취기준을 이용한 Framework의 개발, OMC 문항 형식과 Rasch 모델을 이용한 평가와 분석 과정을 제안한다. 또한 경험적으로 검증된 학습발달과정을 이용하여 교육 내용, 교육 방법, 교육 평가가 연계된 교육과정 강화 방안을 제안한다. 국내 학습발달과정에 대한 연구가 부족한 시점에 이 연구를 통해 제안된 학습발달과정 개발 절차를 활용하여 학습발달과정의 개발에 수월성을 제공하고, 개발된 학습발달과정의 적용으로 교육과정의 표준과 방향을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.312-321
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• 2013

본 연구는 우리의 임상상황에 맞는 시뮬레이션 학습시나리오를 개발하고 시뮬레이션 학습에서 문제해결력과 학습 만족도를 평가함으로 적용가능성을 검증하고자 하였다. 본 연구의 학습시나리오는 응급실에 내원한 간경화증환자의 고칼륨혈증 사례를 개발하여 간경화증과 관련하여 합병증과 증상에 대한 다양한 상황을 시행해볼 수 있는 내용으로 구성하였다. 시나리오 개발단계는 시뮬레이션 학습 목표 및 시나리오 상황 설정, 알고리즘 작성, 임상수행평가 체크리스트 작성, 디브리핑 준비 순으로 이루어졌고, 시나리오는 Jeffries가 제시한 시뮬레이션 학습시나리오 진행 개요에 따라 모니터 세팅(행동들), 환자/마네킨(행동들), 예상되는 중재(사건), 단서를 시간에 따라 구성하였다. 시나리오는 '임상수행능력평가' 과목에 등록한 53명의 간호 학생을 4-5명씩 그룹화 하여 2011년에 사용되었다. 시뮬레이션 학습 적용 전 후 간호학생의 문제해결력 점수는 학습 전 평균 4.05점에서 학습 후 평균 4.30점으로 통계적으로 유의하게 향상되었고 (t=-3.97, p<.001), 시뮬레이션 학습 적용 후 학생들의 학습만족도는 5점 척도에 평균 4.09점을 나타냈으며, 학생들을 수업의 주체로 이끌어 낸 점은 시뮬레이션을 활용한 수업이 효과적인 간호교육방법이 될 수 있다고 본다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제26권3호
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• pp.274-281
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• 2018

A previous study in humans demonstrated the sustained inhibitory effects of donepezil on acetylcholinesterase (AChE) activity; however, the effective concentration of donepezil in humans and animals is unclear. This study aimed to characterize the effective concentration of donepezil on AChE inhibition and impaired learning and memory in rodents. A pharmacokinetic study of donepezil showed a mean peak plasma concentration of donepezil after oral treatment (3 and 10 mg/kg) of approximately $1.2{\pm}0.4h$ and $1.4{\pm}0.5h$, respectively; absolute bioavailability was calculated as 3.6%. Further, AChE activity was inhibited by increasing plasma concentrations of donepezil, and a maximum inhibition of $31.5{\pm}5.7%$ was observed after donepezil treatment in hairless rats. Plasma AChE activity was negatively correlated with plasma donepezil concentration. The pharmacological effects of donepezil are dependent upon its concentration and AChE activity; therefore, we assessed the effects of donepezil on learning and memory using a Y-maze in mice. Donepezil treatment (3 mg/kg) significantly prevented the progression of scopolamine-induced memory impairment in mice. As the concentration of donepezil in the brain increased, the recovery of spontaneous alternations also improved; maximal improvement was observed at $46.5{\pm}3.5ng/g$ in the brain. In conclusion, our findings suggest that the AChE inhibitory activity and pharmacological effects of donepezil can be predicted by the concentration of donepezil. Further, $46.5{\pm}3.5ng/g$ donepezil is an efficacious target concentration in the brain for treating learning and memory impairment in rodents.

• 창의정보문화연구
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• 제6권3호
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• pp.159-168
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• 2020

교실수업과 같은 대면 수업과 달리 온라인 수업에서는 다양한 변인이 학습 효과에 영향을 미친다. 온라인 수업에서 교수자는 학습자의 다양한 변인을 사전에 인지해야 하며 만일 학습을 저해하는 변인들이 있다면 이를 제거함으로써 학습 주의 집중을 높일 수 있다. 따라서 어떠한 변인들이 주의 집중을 떨어뜨리는가에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 온라인 수업에서 발생 될 수 있는 주의 집중 저해 변인들을 선별하여 설문을 통해 요인 분석을 하였다. 분석 결과, 주의 집중 저해 요인은 크게 세 가지로 수업 내용의 이해 부족, 다양하지 못한 교수 방법, 지루함, 알고 있는 내용, 피드백과 의사소통 부족 등과 같은 수업 진행 요인, 늦잠이나 주변 소음 등과 같은 주변 환경 요인, 정보기기 조작의 어려움, 화면이나 소리가 나오지 않음, 인터넷 끊김 등과 같은 기기 조작 요인 등으로 나타났다. 이러한 연구 결과로부터 요인별 온라인 수업 주의 집중을 높이는 방안을 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권4호
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• pp.185-192
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• 2022

Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제37권3호
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• pp.309-322
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• 2018

There is no doubt that science -and, therefore, science education- is central to the lives of all (NGSS, 2013). This manuscript focuses on ideas in astronomy that are at the foundation of elementary students' understanding of the discipline: the apparent motion of the sun explaining the day / night cycle on Earth. According to prior research demonstrating that neither children nor adults hold a scientific understanding of the big ideas of astronomy (NRC, 1996), understanding of concepts may base students' progress towards more advanced understanding in the domain of astronomy. We have analyzed the logic of the domain and synthesized prior research assessing children's spatial representation from an earth- and a space based perspective to develop a set of learning trajectories that describe how students' initial ideas about apparent celestial motion as they take school science can be build upon. In this study elementary students' representations were compared by their resident context including urban and rural. This study may present a first look at the use of a learning progression framework in analyzing the structure of astronomy education. We discuss how this work may eventually lead towards the development and empirical testing of how children learn to describe and explain apparent patterns of celestial motion.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제32권4호
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• pp.535-544
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• 2013

The purpose of this study is to analyze the elementary teachers' professional performance about science teaching practice according to their personal variables. For this study, professional performance test was modified based on Woo's 'framework for progression and learning in the professional development of elementary teachers' science teaching practice', which included 6 elements such as 'lesson plans', 'creating the learning environment', 'inquiry', 'conceptual understanding', 'practical application', and 'assessment'. And then it conducted to 79 elementary teachers. The collected data were analyzed by the statistical package SPSS. The results of this study were as follows: There was statistically significant difference in the sub-domains of professional performance according to teachers' career, experience of training program, deciding method of exclusive subject. But there was almost no significant difference in other personal variables, such as gender, major, etc. Findings suggest that there are needs of further study about interaction effects of personal variables affecting teachers' professional performance of science teaching practice in detail.