The purpose of this paper is to research the effect of a reflection journal on self motivated-learners' study. The learners were divided into experimental and control groups, we carried out the pre- and post- surveys, and compared the groups' academic achievements. As a result, their persistent learning, self-efficacy, learning attitude somewhat improved and their academic achievement as well.
Background and Objectives: There is limited evidence regarding machine-learning prediction for the recurrence of atrial fibrillation (AF) after electrical cardioversion (ECV). This study aimed to predict the recurrence of AF after ECV using machine learning of clinical features and electrocardiograms (ECGs) in persistent AF patients. Methods: We analyzed patients who underwent successful ECV for persistent AF. Machine learning was designed to predict patients with 1-month recurrence. Individual 12-lead ECGs were collected before and after ECV. Various clinical features were collected and trained the extreme gradient boost (XGBoost)-based model. Ten-fold cross-validation was used to evaluate the performance of the model. The performance was compared to the C-statistics of the selected clinical features. Results: Among 718 patients (mean age 63.5±9.3 years, men 78.8%), AF recurred in 435 (60.6%) patients after 1 month. With the XGBoost-based model, the areas under the receiver operating characteristic curves (AUROCs) were 0.57, 0.60, and 0.63 if the model was trained by clinical features, ECGs, and both (the final model), respectively. For the final model, the sensitivity, specificity, and F1-score were 84.7%, 28.2%, and 0.73, respectively. Although the AF duration showed the best predictive performance (AUROC, 0.58) among the clinical features, it was significantly lower than that of the final machine-learning model (p<0.001). Additional training of extended monitoring data of 15-minute single-lead ECG and photoplethysmography in available patients (n=261) did not significantly improve the model's performance. Conclusions: Machine learning showed modest performance in predicting AF recurrence after ECV in persistent AF patients, warranting further validation studies.
본 연구는 스마트폰에서 사용 가능한 교육용 모바일 앱에 대해 ARCS 모델을 적용하여 질적으로 평가하고자 하였다. 평가는 2012년도 H대, S대, D대 3개 대학에서 '정보교육론'을 수강하는 학생 60명에게 스마트폰에서 사용 가능한 교육용 모바일 앱을 자유롭게 선정하도록 한 후, 이에 대한 ARCS 동기 전략과 학습자 관점에서의 학습지속 의도를 측정하도록 하였다. ARCS 동기 전략과 학습지속의도 변인 간의 관계를 파악하기 위해 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감 4 요소와 학습지속의도 변인에 대한 구조모형을 설정하고 이를 PLS를 통해 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육용 모바일 앱은 동기전략 중 주의집중이 가장 높았고, 만족감이 가장 낮았다. 둘째, 동기전략 중 관련성은 주의집중, 자신감, 만족감에 유의미한 영향을 준다는 점과 주의집중, 관련성, 자신감은 만족감에 유의미한 영향을 주는 것을 확인하였다. 셋째, 동기전략 중 학습지속의도에 영향을 미치는 것은 관련성 요인인 것으로 파악되었다. 끝으로 교육용 모바일 앱의 개발에 있어서 교수-학습적 분석, 평가가 병행되어야 함을 제언하였다.
Typical security solutions such as intrusion detection system are not suitable for detecting advanced persistent attack(APT), because they cannot draw the big picture from trivial events of security solutions. Researches on techniques for detecting multiple stage attacks by analyzing the correlations between security events or alerts are being actively conducted in academic field. However, these studies still use events from existing security system, and there is insufficient research on the structure of the entire security system suitable for advanced persistent attacks. In this paper, we propose an attack path and intention recognition system suitable for multiple stage attacks like advanced persistent attack detection. The proposed system defines the trace format and overall structure of the system that detects APT attacks based on the correlation and behavior analysis, and is designed with a structure of detection system using deep learning and big data technology, etc.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
/
제25권4호
/
pp.296-311
/
2021
Topological Data Analysis (TDA), a relatively new field of data analysis, has proved very useful in a variety of applications. The main persistence tool from TDA is persistent homology in which data structure is examined at many scales. Representations of persistent homology include persistence barcodes and persistence diagrams, both of which are not straightforward to reconcile with traditional machine learning algorithms as they are sets of intervals or multisets. The problem of faithfully representing barcodes and persistent diagrams has been pursued along two main avenues: kernel methods and vectorizations. One vectorization is the Betti sequence, or Betti curve, derived from the persistence barcode. While the Betti sequence has been used in classification problems in various applications, to our knowledge, the stability of the sequence has never before been discussed. In this paper we show that the Betti sequence is unstable under the 1-Wasserstein metric with regards to small perturbations in the barcode from which it is calculated. In addition, we propose a novel stabilized version of the Betti sequence based on the Gaussian smoothing seen in the Stable Persistence Bag of Words for persistent homology. We then introduce the normalized cumulative Betti sequence and provide numerical examples that support the main statement of the paper.
한국광학회 1991년도 제6회 파동 및 레이저 학술발표회 Prodeedings of 6th Conference on Waves and Lasers
/
pp.29-34
/
1991
An optoelectronic implementation of analog and non-volatile synaptic weights of neural networks is proposed by using the doping modulated amophous silicon multilayer. The persistent photoconductivity(PPC) of the multilayer induced by a short illumination is characterized in experiment and implemented to the non-volatile synaptic weights. An optoelectronic processor with the single layer perceptron algorithm is also proposed. Some learning equations of the processor and the results of simulation are presented.
본 연구는 중학생 대상의 온라인 과학영재교육 프로그램에서 교수실재감의 하위요소 중 하나인 담화촉진 요소와 도전감, 학습결과 변인인 지속수강의사 및 학업성취도 간의 관계를 밝히기 위해 실시되었다. 연구대상은 K대학 온라인 과학영재교육 프로그램에 참여하는 중학생 245명이었으며, 연구도구로는 Shea, Swan과 Pickett(2005)의 교수실재감 문항 중 담화촉진 6문항과, Gentry와 Owen(2004)이 개발한 SPOCQ 도구의 도전감 5문항을 사용하였다. 연구결과로는 첫째, 담화촉진 인식수준이 높을수록 학습자가 느끼는 도전감도 높은 것으로 나타났다. 둘째, 담화촉진 인식수준이 학습결과에 미치는 직접적인 영향은 지속수강의사와는 정적인 관련이 있으나, 학업성취도와는 부적인 관련이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 도전감은 지속수강의사 및 학업성취도와 정적인 관계에 있으며 넷째, 도전감은 담화촉진 정도와 지속수강의사 및 학업성취도간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 이는 학습자가 온라인수업에서 이루어지는 다양한 대화로부터 도움을 받고 있다고 느낄 때 수업에 대한 도전감이 높아지며, 높아진 도전감이 궁극적으로 지속수강의사와 학업성취도 같은 학습결과에 긍정적인 영향을 미침을 의미한다. 따라서 온라인교육을 실시할 때는 학생들의 도전감을 높일 수 있도록 학생들의 참여와 토론을 촉진하는 적극적인 노력이 수반될 필요가 있다.
엔드포인트를 대상으로 하는 사이버 공격이 표적형, 지능형 공격으로 정교하게 진화하면서 산업용 사물인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)을 겨냥하는 지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat)이 증가하고 있다. APT 공격을 효과적으로 방어하기 위하여 룰 기반으로 악성 행위를 탐지하는 기존의 보안 도구를 결합하고 보완하는 머신러닝 기반의 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR, Endpoint Detection and Response) 솔루션이 주목을 받고 있다. 하지만 범용 EDR 솔루션은 오탐률이 높고, 높은 수준의 분석가가 방대한 양의 경보를 모니터링 및 분석해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서, IIoT 특성과 취약성을 반영한 머신러닝 기반의 EDR 솔루션 최적화 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 IIoT 대상의 APT 공격의 흐름과 영향을 분석하고 머신러닝 기반 APT 탐지 EDR 솔루션을 비교 분석한다.
An iterative learning control scheme for exact-tracking control and parameter estimation of uncertain robotic systems is presented. In the learning control structure, tracking and feedforward input converge globally and asymptotically as iteration increases. Since convergence of parameter errors depends only on the persistent exciting condition of system trajectories along the iteration independently of length of trajectories, it may be achieved with only system trajectories of small duration. In addition, these learning control schemes are expected to be effectively applicable to time-varying parametric systems as well as time-invariant systems, for the parameter estimation is performed at each fixed time along the iteration. Finally, no usage of acceleration signal and no in version of estimated inertia matrix in the parameter estimator makes these learning control schemes more feasible.
This study was to investigate high students' conceptions of acids and bases, and their views on learning science. Multiple sources of data were collected over six months with a participation of sit tenth graders and their science teacher. The transcripts of interviews and other data were examined with an eye toward students' conceptions of acids and bases, and their views of learning science. Students' views of science are displayed the representative pattern. Each pattern is represented with an episode. Students' views of learning have been found to reflect the transmissive models of science educational practice. Students accept passive and difficult-to-modify views of the learner roles that they should play in the science classroom. Students identified science classes as conservative places, despite the introduction of science literacy as a goal of Korean science education since 1980. Behaviorism remains the major influence in their expectation, design, and practice in school science. Moreover, 'transmission' remains the persistent and dominant classroom cultural dynamic for both teaching and learning of science.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.