The XI World Congress on fertility and sterility was held during 26th June-2nd July 1983, in Dublin, Ireland. The general view and impression of the congress are as follows. Scientific Programme 1. Main sessions were consisted of a keynote speaker 30 minutes with 4 supporting speakers for 20 minutes each, followed by discussion between the panelist and audience. 2. Related communication sessions were consisted of a series of 10 minutes papers and 5 minutes discussion. 3. Workshop sessions had a free wheeling time-table of audience/expert interaction, subjects concerned day to day practicalities of fertility and sterility. 4. Special symposium sessions had contributed from a number of invited experts in a particular field under discussion. 5. National society symposium sessions were organised and ran by fertility societies affiliated to IFFS. 6. Meet-the-authnr poster sessions, Film and Video sessions, Medical and industrial exhibitions are also introduced here. Business Programme 1. The meeting of executive and scientific commitees IFFS were held on June 26th, July 1st, and general assembly on June 28th, and July 1st. 2. Accreditation : IFFS Dublin 83, is recognised for 32 cognates formal learning by the American College of Obstetricians and Gynecologists. Social Programme 1. Dublin city orientation tour, welcome reception, Opening and closing ceremonies, evening of traditional Irish entertainment, Irish night at Powercourt Town-house Center, the banquet, State reception-(hosted by Minister of Health and Social secretary at Dublin Castle, and by the Lord Mayor of Dublin at National Concert Hall)-are introduced briefly in this paper. 2. The congress tour;, such as Georgian Dublin and shopping tour, Garden of Ireland tour, Boyne Valley tour and Curragh of Kildare tour were prepared during congress. 3. After closing the congress, for some of delegates an opportunity to sample, A taste of Dublin, such as Abbey theater, Abbey tavern and Jury's Cabaret etc were available.
Individuals with autistic spectrum disorders (ASD) have difficulty inferring other people's feelings from their facial expressions and/or from situational cues, and therefore, they are less able to respond with prosocial behavior. We developed a computer-based training program to help teach the connection between facial-based or situation-based emotions and prosocial behavioral responses. An 8-year-old male school child with ASD participated in the study. In this program, he was trained to identify persons in need of help and appropriate prosocial responses using novel photo-based scenarios. When he misidentified emotions from photographs of another's face, the program highlighted those parts of the face which effectively communicate emotion. To increase the likelihood that he would learn a generalized repertoire of emotional understanding, multiple examples of emotional expressions and situations were provided. When he misidentified persons expressing a need for help, or failed to identify appropriate helping behaviors, role playing was used to help him appreciate the state of mind of a person in need of help. The results of the training indicated increases in prosocial behaviors during a laboratory task that required collaborative work. His homeroom teacher, using a behavioral rating scale, reported that he now understood another's emotion or situation better than before training. These findings indicate the effects of the training are not limited to the artificial experiment situation, but also carried over to his school life.
Although people's anxiety about the environmental problem has been getting higher, they are not provided good quality of knowledge about the environment. Based on this situation, Ecoblog can be a new type of online community to educate the public in ecological knowledge. Especially, Ecoblog can be utilized as a method of "preventive education", and it will contribute to reduce great amounts of environmental budget to restore contaminated environment to previous condition. Ecoblog also utilizes the concept of blog which user can create and append their site with chosen themes. A weblog or a blog is a non-commercial webpage regularly updated through the use of a blogging software which allows the user to "publish" kinds of amalgamations of text and graphics to the page as posts. The technology offered in Ecoblog is utilizing the concept of 4D place and game metaphor in order to provide users the sense of participation, interaction and immersion among them and the growing community. Thus, it requires applying the CAAD technology by implementing semantically well-defined building data model as a core database to create a 4D virtual community. This research focuses on defining a 4d spatial framework suitable for developing an online ecological community. Through our study, the state-of-the-art of online community has been studied at the first step. Second, the scenario of using EcoBlog described with content, visualization and navigation are defined based on the critical features derived at the first step. Finally, a 4d spatial framework composed of semantic building data model, content and rule database is constructed to propose factors that are necessary to establish an ecological virtual community. In conclusion, our framework could enhance the comprehension and interaction between users and virtual buildings in the ecological community by integrating the concept of game design, 4D CAD and semantic data model. Such framework can be applied to any online community for an educational purpose.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서 가장 우수한 성능을 보여주고 있는 모델은 Bidirectional LSTM CRFs 모델이다. 이러한 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이다. 따라서 입력이 되는 단어를 잘 표현하기 위하여 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 Bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터, 그리고 개체명 사전 자질 벡터를 사용한다. 최종 단어 표상 확장 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것 보다 8.05%p의 성능 향상을 보였다.
The Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease commonly found in the elderly individuals. It is one of the most common forms of dementia; patients with AD suffer from a degradation of cognitive abilities over time. To correctly diagnose AD, compuated-aided system equipped with automatic classification algorithm is of great importance. In this paper, we propose a novel deep learning based classification algorithm that takes advantage of MRI biomarker images including brain areas of hippocampus and cerebrospinal fluid for the purpose of improving the AD classification performance. In particular, we develop a new approach that effectively applies MRI biomarker patch images as input to 3D Deep Convolution Neural Network. To integrate multiple classification results from multiple biomarker patch images, we proposed the effective confidence score fusion that combine classification scores generated from soft-max layer. Experimental results show that AD classification performance can be considerably enhanced by using our proposed approach. Compared to the conventional AD classification approach relying on entire MRI input, our proposed method can improve AD classification performance of up to 10.57% thanks to using biomarker patch images. Moreover, the proposed method can attain better or comparable AD classification performances, compared to state-of-the-art methods.
This study reviews the current status of Korean first graders, their experience with early care and education (ECE) programs, and their participation in private and after-school education. The research also examines how school adjustment during the first grade is related to family income, types of ECE programs, and participation in private and after-school education. Using the first year data of the Korean Child and Youth Panel Survey (KCYPS) 2010, this study analyzes 752 first graders who attended only one of two types of ECE programs (child care centers or kindergartens), after which two 25% income extremes were examined. The analysis demonstrates that children from low-income households attended child care centers more often, while children from high-income households attended kindergartens more often. For both low-income and high-income groups, child care centers had a lower starting age and longer attendance periods than did kindergartens. High-income household children started attending ECE programs earlier, experienced more private and after-school education, and received a larger number of private and after-school educational lessons. For the second research purpose, children from low-income families showed better peer relations in school adjustment, while children attending child care centers showed better teacher relations than children attending kindergartens. Children with after-school education also exhibited better peer relations. These findings show the importance of government support for early learning, especially for low-income families and offer a foundation for developing private education polices for early childhood before and after school entry.
Objectives Postpartum blues is known to be a major risk factor for postpartum depression and can be associated with the problems of language skills, behaviors or learning skills of their children. Therefore, it is very important for clinicians to evaluate precisely and control postpartum blues. Recent studies have found that music has an effect on depressive mood and the frontal EEG asymmetry of the patients with depression. The purpose of this study was to find out the effects of music on the frontal EEG asymmetry of the mothers with postpartum blues. Method Among one hundred and seventy mothers assessed with Korean version of the Edinburg Postnatal Depression Scale (EPDS), nine mothers with postpartum blues (EPDS ${\geq}$ 10) as postpartum blues group and nine non-depressive mothers (EPDS < 10) as non-depressive mother group were included. Ten non-labored, non-depressive women were also included as a normal control group. The subjects were evaluated with the State Trait Anxiety Inventory (STAI)-X1, the Visual Analogue Scale (VAS) and the Depression Adjective Checklist-Korean version (K-DACL) and EEG twice before and after the music sesssion with the length of twenty minutes and thirty two seconds. The statistical analyses were done for A1 score (log R - log L) which were computed from the alpha powers at F3 and F4. Results No significant difference was noted in demographic data among all three groups. The postpartum blues group had higher scores in the STAI-X1, the VAS and the K-DACL compared to the other groups at baseline, and their A1 scores were lower than those of only normal controls. There was a statistically significant increase of A1 score only in the postpartum blues group after the music session. Conclusion This study suggests that the mothers with postpartum blues may have a frontal EEG asymmetry which is possibly associated with their depressive mood, and the music session can affect the frontal asymmetry positively.
학습자의 학습 능력 및 발달에 따른 차이는 교육 실제에서 고려되어야 하는 중요한 요소로 인식되는 바, 일반 학생에 비해 특정 영역에서 우수함을 드러내는 영재학생의 인지적, 정의적 요구를 충족시키기 위해 양질의 영재교육 프로그램을 마련하여 운영하는 것은 교육적 진보의 척도로 간주할 만하다. 2000년 영재교육진흥법을 마련한 이래 영재교육에 대한 관심이 증폭된 지 십여 년이 지난 현 시점에서, 본 연구는 미국의 초등 영재교육 프로그램의 한 가지 사례를 검토하고 그로부터 교육적 함의를 얻는 것을 목표로 한다. 자율성과 책무성에 기초한 다양성을 특징으로 하는 미국의 교육 상황에서 영재교육 프로그램의 규준을 고찰하고 그것이 미주리 주 콜롬비아 시 교육청에 의해 어떻게 해석되어 실천되고 있는지, 그 구체적인 사례인 EEE 프로그램의 목표 및 운영 실제에 대해 상세히 검토할 것이다. 특히 수학 프로그램 활동 사례도 포함할 것이다.
최근에 많은 기업 및 조직들이 비즈니스 프로세스 모델의 효율적 운용을 위해 예측적 프로세스 모니터링에 관심이 높아지고 있다. 기존의 프로세스 모니터링은 특정 프로세스 인스턴스의 경과된 실행상태에 초점을 두었다. 반면, 예측적 프로세스 모니터링은 특정 프로세스 인스턴스의 미래의 실행상태에 대한 예측에 초점을 둔다. 본 논문에서는 예측적 프로세스 모니터링 기능 중 하나인 비즈니스 프로세스 인스턴스 실행 잔여시간 예측기능을 구현한다. 잔여시간을 효과적으로 모델링하기 위해 액티비티별 속성에 따른 시간특징 값 분포 차이를 고려하여 액티비티별 특징 정규화를 제안하고 예측모델에 적용한다. 본 논문에서 제안된 모델의 예측성능 우수성을 입증하기 위해서 4TU.Centre for Research Data에서 제공하는 실제 기업의 이벤트 로그 데이터를 통해 선행연구들과 비교평가 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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