본 연구에서는 학습자들이 다중 프로그래밍의 프로세스 스케줄링 정책 8가지를 잘 이해할 수 있도록 돕는 방법 중 하나로 시뮬레이션 앱을 개발하였다. 학습에서 시뮬레이션 형태의 앱은 실제와 유사한 환경을 제공해야 하며 학습자가 연습할 수 있도록 해야 한다. 이렇게 하기 위해 학습자들의 요구 사항을 조사 분석하고 학습자들의 이해를 중심으로 목적을 정하고, 설계하고 프로그래밍 하여, 8가지 스케줄링 정책을 시뮬레이션 할 수 있는 도구로서의 앱을 만들었고, 이것들이 잘 수행되고 있음을 보였다. 특히 지면 교재의 한계인 단계적 다양한 입력에 대한 단계적 다양한 도해와 그에 따른 설명을 갖지 못하는 문제를 이런 도구를 이용하여 해결할 수 있음을 보여주었다.
Purpose: This study suggests observational gait analysis (OGA) strategies for therapists with limited experience in clinics in evaluating patients with stroke during walking. Methods: The proposed model was the mnemonic STEP APP, whose initials refer to the process of OGA for clinical reasoning and decision-making by identifying problems during walking in patients with stroke. Results: STEP APP stands for step (S), tibia (T), events (E), phases (P), ankle (A), problems (P), and priority (P). It serves as a procedural guide for OGA in patients with stroke walking on the ground. Conclusion: This review suggests a simple evaluation of gait using OGA that can be used by therapists who have less experience and difficulty in evaluating patients with stroke during walking. However, it is important to consider the front and back views of motion as well as motion in the transverse plane in order to analyze problems accurately. Furthermore, small joint problems, such as those in the foot, should be considered when evaluating patients with stroke during walking.
It gives to users a difficulty for searching between this huge numbers of programs. Searching the best applications for our needs is a big challenge today. In this paper, we propose a study on collaborative filtering based app recommendation system. The proposed method is composed of three steps. In the first step, we extract the data set from the target website. In the second step, we parse the extracted raw data according to the types, and store in a database. In the third, we perform recommendations based on the stored data in database.
본 논문에서는 스마트폰에서 활용되는 앱 응용을 효율적으로 또 체계적으로 개발할 수 있도록 지원하는 앱 설계방법론을 제안한다. 최근의 스마트폰과 앱의 활용이 확산되면서 앱 개발에 대한 요구는 늘어나는 반면, 앱을 겨냥한 효율적인 방법론에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 특히 앱은 아이디어를 컨텐츠 또는 프로그램으로 즉시 전환해야 하는 경우가 많아, 신속하고 체계적인 개발이 무엇보다 중요하다. 논문에서는 사용자 인터페이스(UI)를 중심으로 한 스마트한 앱 개발방법론을 소프트웨어 산출물의 요소와 설계절차의 관계를 고려하여 논리성 있는 단계적 접근방법을 토대로 제시한다. 제안된 설계방법의 검증을 위해서는 잘 알려진 일정관리 응용을 방법론의 절차에 따른 설계를 통해 타당성을 제시하고 있으며, 끝으로 잘 알려진 소프트웨어 개발 방법론들과 중요한 관점에서의 특성들을 비교해 봄으로써 제안된 방법론의 우수성을 입증하도록 하였다.
본 연구의 목적은 '의복마련과 선택'단원 중 의복마련 부분의 교수-학습내용 일부를 재구성하여 수업적용을 위한 교육용 스마트 앱을 개발하는 것이다. 스마트 앱을 개발하여 구동하는 것을 위해 수업을 위한 교수-학습과정 계획을 하였고, 수업적용을 위한 스마트 앱을 개발하였으며, 개발된 앱에 대해 가정과교사와 앱 개발전문가의 피드백을 받았다. 개발된 앱의 메인 구성은 총 5단계로 구성되었다. 1단계는 프로필 설정단계로 실제사진이나 제페토 혹은 갤럭시의 이모지, 아이폰의 미모티콘을 이용해 프로필을 설정한다. 2단계에서는 스스로 옷장 정리를 통해 현재 가지고 있는 의복의 종류와 수량 및 상태 등을 파악하여 의복 목록표를 작성한다. 현재 가지고 있는 의복에 개별적 등록번호를 부여하며, 앞·뒤를 촬영하고 그 외 아이템 종류·색상·계절감·구매 시기·현재 상태 등을 기재할 수 있다. 3단계는 마련할 의복과 폐기할 의복을 결정하기이다. 전 단계의 의복목록표를 바탕으로 마련해야 할 의복과 폐기할 의복을 분류하는 과정을 갖는다. 4단계 의복 마련 방법 결정하기에서는 대안 평가표를 작성하여 의복 마련 방법을 결정한다. 이 과정을 통해 추후 학습하게 될 자원관리와 자립 영역의 소단원 '합리적인 소비생활의 실천'을 선행학습 할 수 있다. 마지막으로 5단계 폐기 방법 결정하기에서는 3단계에서 분류했던 폐기할 의복을 어떤 방법으로 폐기할 것인지에 대해 실천적 문제 중심 수업을 전개하며 다양한 방안을 모색해보고, 모둠별 토의를 통해 의견을 공유하고 실천하는 최종적 단계이다. 본 연구는 성취기준에 부합하는 교안 및 교육내용을 수업에 적용하기 위해 교육용 스마트 앱을 수업자가 직접 개발한 시도로서의 사례연구에 의의가 있다고 하겠으며 앞으로 사용자 적용을 통한 실제적인 수업에의 효과성 검증을 통해 업그레이드가 이루어져야할 것이다.
Amyloid-${\beta}$ peptide ($A{\beta}$), generated by proteolytic cleavage of the amyloid precursor protein (APP), plays a pivotal role in the pathogenesis of Alzheimer's disease (AD). The key step in the generation of $A{\beta}$ is cleavage of APP by beta-site APP-cleaving enzyme 1 (BACE1). Levels of BACE1 are increased in vulnerable regions of the AD brain, but the underlying mechanism is unknown. In the present study, we reported the effects of ferrous ions at subtoxic concentrations on the mRNA levels of BACE1 and a-disintegrin-and-metalloproteinase 10 (ADAM10) in PC12 cells and the cell responses to ferrous ions. The cell survival in PC12 cells significantly decreased with 0 to 0.3 mM $FeCl_2$, with 0.6 mM $FeCl_2$ treatment resulting in significant reductions by about 75%. 4,6-diamidino-2-phenylindole (DAPI) staining showed that the nuclei appeared fragmented in 0.2 and 0.3 mM $FeCl_2$. APP-${\alpha}$-carboxyl terminal fragment (APP-${\alpha}$-CTF) associations with ADAM10 and APP-${\beta}$-CTF with BACE1 were increased. Levels of ADAM10 and BACE1 mRNA increased in response to the concentrations of 0.25 mM, respectively. In addition, p-ERK and p-Bad (S112, S155) expressions were increased, suggesting that APP-CTF formation is related to ADAM10/ BACE1 expression. Levels of Bcl-2 protein were increased, but significant changes were not observed in the expression of Bax. These data suggest that ion-induced enhanced expression of AMDA10/BACE1 could be one of the causes for APP-${\alpha}/{\beta}$-CTF activation.
Purpose: The purpose of this study was to examine the level of agreement between smartphone apps and self-reported physical activity questionnaires. Methods: Quantitative methods were used to assess the correlation and agreement between the number of steps counted by a smartphone app and the amount of walking reported in a survey. A total of 29 adults who used smartphones were recruited from a university, and their step counts from their smartphone pedometers and responses to the international physical activity questionnaire (IPAQ) were collected over a 10-week period. Results: An analysis of 170 data pairs with Spearman's rho correlation and a Bland-Altman plot revealed a positive correlation between step counts from the smartphone app and walking activity from the IPAQ. The Bland-Altman plot also demonstrated the agreement to be improved among female participants. Conclusion: In assessing walking activity, smartphone pedometer apps showed good correlation with the IPAQ and improved agreement with the IPAQ among women. Therefore, it is suggested that the participants' gender and activity intensity, as well as the accuracy of measurement tools, should be considered in an evaluation of the delivery of physical activity promotion programs through smartphone apps.
This study identifies consumers' perceived benefits and costs when using Samsung Health (a healthcare app) based on consumer reviews from Google Play Store's app and social media discourse. We examine the differences in the benefits and the costs of Samsung Health using these two sources of data. We conducted text frequency analysis, clustering analysis, and semantic network analysis using R programming. The major findings are as follows. First, consumers experience benefits and costs on several functions of the app, such as step counting, device interlocking, information acquisition, and competition with global consumers. Second, the results of semantic network analysis showed that there were eight benefit factors and three cost factors. We also found that the three costs correspond to the benefits, indicating that some consumers gained benefits from certain functions while others gained costs from the same functions. Third, the comparison between consumer app review and social media discourse showed that the former is appropriate to assess the performance of app functions, while the latter is appropriate to examine how the app is used in daily life and how consumers feel about it. The current study suggests managerial implications to healthcare app service providers regarding what they should strengthen and improve to enhance consumers' satisfaction. It also suggests some implications from the two media, which can be mutually complementary, for researchers who study consumer opinions.
Recently, as stress has become a major threat to people's health, there is a growing interest in wearable stress management services for stress relief. In this paper, we developed a wearable device(Care-on) capable of extracting changeable human voice information at each site and a Healthcare App(S-Manager) that enables stress management in real time using the wearable device. It collects and analyzes variable real-time voice information for each part of the person's body. And It also provides the ability to monitor stress conditions in a mobile environment and provide feedback on the analysis results in step by step in the mobile environment. We tested the developed wearable devices and app in a mobile environment and analyzed the results to confirm their usefulness.
Jung, Yu-Yeon;Lee, Young-Jung;Choi, Dong-Young;Hong, Jin Tae
Biomolecules & Therapeutics
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제22권3호
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pp.232-238
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2014
Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegenerative disease without known ways to cure. A key neuropathologic manifestation of the disease is extracellular deposition of beta-amyloid peptide (Ab). Specific mechanisms underlying the development of the disease have not yet been fully understood. In this study, we investigated effects of 4-O-methylhonokiol on memory dysfunction in APP/PS1 double transgenic mice. 4-O-methylhonokiol (1 mg/kg for 3 month) significantly reduced deficit in learning and memory of the transgenic mice, as determined by the Morris water maze test and step-through passive avoidance test. Our biochemical analysis suggested that 4-O-methylhonokiol ameliorated $A{\beta}$ accumulation in the cortex and hippocampus via reduction in beta-site APP-cleaving enzyme 1 expression. In addition, 4-O-methylhonokiol attenuated lipid peroxidation and elevated glutathione peroxidase activity in the double transgenic mice brains. Thus, suppressive effects of 4-O-methylhonokiol on $A{\beta}$ generation and oxidative stress in the brains of transgenic mice may be responsible for the enhancement in cognitive function. These results suggest that the natural compound has potential to intervene memory deficit and progressive neurodegeneration in AD patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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