Population-level learning has traditionally been used to provide an explanation for the underlying mechanism of industry change. But it has yet to examine the impact on strategic decisions such as market entry. This conceptual paper aims to provide an insight into how population-level learning affects entry likelihood by acting as a tool for interpreting population-level changes. We study this in the context of the fast-paced mobile gaming industry where population-level information is salient and develop a set of propositions with regard to the likelihood of entry.
최근 저출산, 고령화 등 인구의 구조가 급격히 변화하고 있고 인구 분포의 불균등성이 확대되고 있는 시점에서 인구 추정 방식의 변화가 요구되고 있으며 소지역 단위에서 보다 정확한 추정이 요구되고 있다. 본 연구는 이러한 인구 추정 방식 변화 요구에 대응하기 위해 부산광역시를 대상으로 해석가능한 기계학습 방법을 적용하여 500m 격자 단위에서 2040년 인구를 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 해석가능한 기계학습의 방법과 코호트 요인법을 각각 적용하여 격자별 인구추정 결과를 비교해본 결과, 기계학습 방법이 인구 구조 변동에 영향을 미칠 가능성이 있는 여러 변수의 조합 반영이 가능하여 보다 낮은 오차를 도출함으로써 소지역과 같이 인구 변화폭이 큰 지역의 추정에 있어 적용력이 높음을 확인하였다. 인구감소시대에 과대추정된 인구 값은 도시계획에서 투자의 비효율성과 특정 부문에 대한 과잉 투자에 따른 타 부문에서의 질적 저하와 같은 문제를 일으킬 가능성이 높으며, 과소추정된 인구 값 역시 도시의 축소를 가속화시켜 삶의 질을 저하시키는 문제를 초래하므로 적절한 인구 추정 방법과 대안을 마련해야 할 필요가 있을 것으로 판단된다.
Objectives: This study was carried out to evaluate the effect of noise exposure and aging on changes in hearing threshold level and the relationship between age and noise. Materials: The author selected 274 male shipyard and assembly line workers as the noise exposed group and 582 males not exposed to noise as the general population group. Data were collected from five years of consecutive annual audiometric tests performed from 2008 to 2012. Results: In the general population and noise exposed groups, there was a reverse phenomenon that hearing threshold level for 2009 was lower than that of 2008, which seemed to be due to the learning effect, but from 2010 hearing threshold level increased. In the noise exposed group, the mean hearing threshold level in the left ear was significantly higher than that for right ear. In the general population group, the older was the age, the higher was the hearing threshold level, especially at 4000 Hz. In the general population and noise exposed groups, frequency, age group and noise exposure independently affected hearing threshold level, and there was no relationship between age and noise exposure. Over all frequencies, the change of hearing threshold level was larger in the noise exposed group than in the general population group. In the noise exposed group below thirty years old, the change at 4000 Hz was remarkable. Conclusions: Age and noise exposure seem to affect hearing threshold level independently and contribute to an additive effect on hearing threshold level.
The Internet is increasingly changing our lives and enables the ordinary person to have access to never-ending quantities of information and knowledge. Technology and the Internet empower individuals and facilitate a more active role in the educational process. The webcast is a media file distributed over the Internet using streaming media technology and is used extensively in the commercial sector for investor relations presentations, in e-learning, and for related communications activities. And relating to computers, technology, and news are particularly popular and many new shows are added regularly. Especially e-learning is a general term used to refer to computer-enhanced learning and has the ability to level the learning playing field. So that the e-learning experience will be second nature to the growing Internet population. And this study intends to develop web-based education.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.304-311
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2021
The relevance of the research involves outlining the need for modern professionals to acquire new competencies. In the conditions of rapid civilizational progress, in order to meet the requirements of the labor market in the knowledge society, there is a readiness for continuous training as an indicator of professional success. The purpose of the research is to identify the impact of various forms of application of information technologies for lifelong learning in order to provide the continuous self-development of each person without cultural or age restrictions and on the basis of rapid digital progress. A high level (96%) of need of the adult population in continuing education with the use of digital technologies has been established. The most effective ways to implement the concept of "lifelong learning" have been identified (educational camps, lifelong learning, mass open online courses, Makerspace activities, portfolio use, use of emoji, casual game, scientific research with iVR game, implementation of digital games, work in scientific cafes). 2 basic objectives of continuing professional education for adults have been outlined (continuous improvement of qualifications and obtaining new qualifications). The features of ICT application in adult education have been investigated by using the following methods, namely: flexibility in terms of easy access to ideas, solving various problems, orientation approach, functional learning, group or individual learning, integration of leisure, personal and professional activities, gamification. The advantages of application of information technologies for continuous education (economic, time, and adaptive) have been revealed. The concept of continuous adult learning in the context of digitalization has been concluded. The research provides a description of the structural principles of the concept of additional education; a system of information requests of the applicant, as well as basic technologies for lifelong learning. The research indicates the lack of comprehensive research in the relevant field. The practical significance of the research results lies in the possibility of using the obtained results for a wider acquaintance of the adult population with the importance of the application of lifelong learning for professional activities and the introduction of methods for its implementation in the educational policy of the state.
지방을 떠나 수도권으로 이동하는 청년들이 나날이 늘고 있다. 청년 유출의 요인을 파악하기 위한 연구들이 다양하게 진행되고 있으나 각 지방별로 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 부산의 청년 인구 유출 요인을 분석하고, 머신러닝 기법을 사용해 청년 인구 유출 위험 등급을 예측하고자 한다. 국가통계포털에서 수집한 부산의 구별 데이터를 활용하여 나이대(20대 초반, 20대 후반, 30대 초반)별로 세 그룹으로 나눈 뒤, 의사결정나무와 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용해 청년 인구 유출 위험 등급을 분류하고 예측한다. 그 결과, 청년 인구 유출 위험 등급 예측 모델은 나이 그룹별 각각 최고 정확도 0.93, 0.75, 0.63을 갖는다.
Zohra Khatoon;Hussain Saleem;Ameer Ali Buriro;Uzma Murad Panhwar;Samina Saleem
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.79-86
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2024
This research is conducted in order to analyze the student's academic performance at the secondary school level in Sindh province of Pakistan. The study was focused on the students who have passed the Matriculation level recently. The sample of size equal to 1097 secondary level students was randomly selected in a way that from each college roughly up to 150 students took part in the survey. The sample selection was further divided on gender (Male=448, Female=649) and Locale (Urban=456, Rural=641). A survey questionnaire was circulated for data collection. The statistical analysis based on Pearson's Chi-Square and Correlation models were carried out using the collected data. The conclusion was drawn from results that strongly revealed that the student's academic achievement at high school level was highly associated to their parent's educational level and socio-economic background. Therefore, it is strongly recommended that the financial condition of the population must be enhanced by taking suitable measures. The affected students should be awarded adequate financial assistance or scholarships to face such hardships of their learning career. Free laptops, learning materials, books, and stationery should also be provided.
That's an attempt to study about knowledge, attitudes and practice of the residents with regard to maternal child health, family, planning, and tuberculosis in rural area which was chosen to be a demonstration area for nursing students of College of Nursing, Yonsei University for their public health nursing practice. In addition, it is designed to collect information on population of the area such as age and sex distribution, mobility, and other characteristics also be sought by doing a census. The purpose of study is to obtain data which are needed for planning student learning experiences in the community. The information which was obtainable through this study is as follows; 1. In demographic aspect a. Population structure was a typical rural type in terms of population pyramid. b. Distribution of age and sex of residents showed more female in the older ages. c. Population has not moved much. Majority of them have been living in the area since their births. 2. In sociological aspect a. The level of education of female was comparatively lower than male. b. The residents of the area did not have any special religion. c. The economic status was found low or middle class. 3. In health practice In general health knowledge, attitudes and practice appeared to be poor. As a result of this study, it could be summararized that there are a great public health nursing needs in the community. According to these needs found and to it's nature, severity and massiveness, the nurse instructors with students were able to set up a priority system in services. Meanwhile student case load can be logically figured out in consideration of variety of experiences need for each student. The study helped student not only to find out resident characteristics and their health problems in terms of family and community problem but also to provide a good learning experience by participating in the interviewing. In sum this type of study is necessary for planning of student field experience when no data are available where students are going to have field experiences in public health nursing.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.167-174
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2022
In metaheuristic algorithms such as Genetic Algorithm (GA), initial population has a significant impact as it affects the time such algorithm takes to obtain an optimal solution to the given problem. In addition, it may influence the quality of the solution obtained. In the machine learning field, feature selection is an important process to attaining a good performance model; Genetic algorithm has been utilized for this purpose by scientists. However, the characteristics of Genetic algorithm, namely random initial population generation from a vector of feature elements, may influence solution and execution time. In this paper, the use of a statistical algorithm has been introduced (Chi2) for feature relevant checks where p-values of conditional independence were considered. Features with low p-values were discarded and subject relevant subset of features to Genetic Algorithm. This is to gain a level of certainty of the fitness of features randomly selected. An ensembled-based learning model for Hepatitis has been developed for Hepatitis C stage classification. 1385 samples were used using Egyptian-dataset obtained from UCI repository. The comparative evaluation confirms decreased in execution time and an increase in model performance accuracy from 56% to 63%.
As the elderly population gradually increases, the risk of fatal fall accidents among the elderly is increasing. One way to cope with a fall accident is to determine the fall direction before impact using a wearable inertial measurement unit (IMU). In this context, a previous study proposed a method of classifying fall directions using a support vector machine with sensor velocity, acceleration, and tilt angle as input parameters. However, in this method, the IMU signals are processed through several processes, including a Kalman filter and the integration of acceleration, which involves a large amount of computation and error factors. Therefore, this paper proposes a machine learning-based method that classifies the fall direction before impact using IMU raw signals rather than processed data. In this study, we investigated the effects of the following two factors on the classification performance: (1) the usage of processed/raw signals and (2) the selection of machine learning techniques. First, as a result of comparing the processed/raw signals, the difference in sensitivities between the two methods was within 5%, indicating an equivalent level of classification performance. Second, as a result of comparing six machine learning techniques, K-nearest neighbor and naive Bayes exhibited excellent performance with a sensitivity of 86.0% and 84.1%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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