With more emphasis on importance of software, many countries try to provide software education. Of course Korea includes informatics courses in 2015 revised curriculum, so that software education will be administered briskly in soon. However there are practical challenges including a lack of teaching hour in classes and the monotony of educational contents which occurs with that. To solve these problems, this research develop software education curriculum model that could be practically used for both middle and high school. First this study compare the curriculum of Korea to that of United States and United Kingdom. After analyzing the result, the curriculum model for middle and high school is developed. The curriculum model can be classified into three types, middle, high and advanced-high levels and include key concepts like collaboration and convergence, computational thinking, computing practice and programming, computers and communications devices, community, global, and ethical impacts. To assess the feasibility of our software education curriculum model, examination was made by expert group and a hearing was held by related researchers. Then the model was modified in a way that adjustable to Korea education system. This study provides some important guidances on designing a curriculum for software education at middle and high school. However, there still are difficulty adjusting to the elementary school and university course. To be able to further research, same kind of studies on elementary school and university course need to be done. Also, continuous modifications are required to reflect reality including technological advance, curriculum, and changes of education system.
최근, 바이오 관련 장비, 기술들이 발전함에 따라, 바이오 관린 데이터나 그것을 제공하는 호스트들이 급속하게 증가하고 있나. 또한, 이러한 데이터들은 개발 커뮤니티들의 수만큼, 분산되고 이질적인 면을 가시고 있어서, 바이오 관련 데이터베이스의 통합과 연동기능의 세공이 중요한 문제가 되고 있다. 그러나, 현재까지 진행되고 있는 많은 통합 연구 시스템의 대부분이 링크기반, 데이터웨어하우징 구축 기반으로 하고 있어서, 데이터 스키마나 데이터의 변경시, 실시간 업데이트와 같은 문제점을 보인다. 이러한 비효율적인 면을 개선시키고자, 플랫폼. 스키마의 변화에 구애 받지 않고 서비스를 가능하게 하는 웹 서비스 기술을 이용한 통합 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서도 이러한 흐름에 맞추어, 웹 서비스를 이용한 바이오 서열 데이터의 데이터베이스와, 통합 검색 시스템을 개발하였다 개발된 시스템은 BSML을 포함한 다양한 포맷의 데이터로 서열정보를 제공하며, 또한 외부 데이터베이스의 검색을 병렬로 처리하여, 검색 성능을 향상시키도록 하였다.
Objective: Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterized by impairment in social skills and communication with repetitive behaviors. Etiology is still unclear although it is thought to develop with interaction of genes and environmental factors. Oxytocin has extensive effects on intrauterine brain development. Vitamin D, affects neural development and differentiation and contributes to the regulation of around 900 genes including oxytocin receptor gene. In the present study, the contribution of D vitamin receptor and oxytocin receptor gene polymorphisms in the development of ASD in Turkish community was investigated. To our knowledge, this is the first study examining these two associated genes together in the literature. Methods: Eighty-five patients diagnosed with ASD according to DSM-5 who were referred to outpatient clinics of Child and Adolescent Psychiatry of Başkent University and Mersin University and 52 healthy, age and gender-matched controls were included in the present study. Vitamin D receptor gene rs731236 (Taq1), rs2228570 (Fok1), rs1544410 (Bsm1), rs7975232 (Apa1) polymorphisms and oxytocin receptor gene rs1042778 and rs2268493 polymorphisms were investigated using real time polymerase chain reaction method. Results: No significant difference between groups in terms of distribution of genotype and alleles in each of polymorphisms for these genes could be found. Conclusion: Knowledge of genes and polymorphisms associated with the development of ASD may be beneficial for early diagnosis and future treatment. Further studies with larger populations are required to demonstrate molecular pathways which may play part in the development of ASD in Turkey.
SANUSI, Nur Azura;SHAFIEE, Noor Hayati Akma;HUSSAIN, Nor Ermawati;ABU HASAN, Zuha Rosufila;ABDULLAH, Mohd Lazim;SA'AT, Nor Hayati
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권9호
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pp.273-285
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2021
This study estimates the financial value of return on investment (ROI) of research funds. Four simulation estimations are employed to measure ROI finance value that considers the outputs, outcomes, impacts and total ROI from the allocation input received. Research outputs, outcomes, and impacts can be quantitatively measured based on improvements to existing systems. In terms of input, the Malaysian government has allocated MYR301,350,000 for fundamental research in the 2021 budget compared with 2019, up 9.5 percent from 2019. It brings up the question: To what extent does the input of research funds allocated by the government yield a good return in outputs, outcomes, and impacts to the academic community, society, and country? The result of total ROI shows around MYR7 return is generated by researchers for each Malaysian ringgit channeled by the funder. More specifically, for a research project, it is more difficult to produce impacts and outcomes compared to research outputs. The positive return is evidence that all the allocated funds are beneficial to the stakeholders. The government can apply this approach in calculating ROI for evaluation and fund allocation to universities. Furthermore, the positive financial value of research output, outcome, and impact automatically contribute to a positive innovation environment in Malaysia.
본 연구는 강원도 영북지역에 주소를 둔 환자의 입원/외래 진료의 이용빈도를 분석하여 영북지역의 의료수요 및 의료이용 현황 파악을 하고자 국민건강보험공단 공공데이터포털(www.data.go.kr) 2003년 부터 2017년까지 건강보험 및 의료급여(입원/외래) 진료비 청구자료를 분석하였다. 다빈도 순위는 '진료건 및 %'에 따라 최빈도의 상병순으로 1-60순위까지의 순위를 선정하였다. 또한, 영북권 유일의 속초의료원 환자의 이용 추이를 병행 분석하였다. 분석결과 강원도 영북지역은 과거 급성기 질환에서 점차 만성인 비감염성 질환의 형태로 상병에 따른 외래 진료 이용과 입원환자의 이용이 증가하고 있다. 특히 조현병과 산과진료의 기능을 확충하고 지역사회의 건강관리에 필요한 구체적인 보건사업을 수행할 필요가 있으며 이를 통해 강원도 영북지역 주민의 삶의 질적 향상을 높여야 한다.
Nowadays, Genomic data constitutes one of the fastest growing datasets in the world. As of 2025, it is supposed to become the fourth largest source of Big Data, and thus mandating adequate high-performance computing (HPC) platform for processing. With the latest unprecedented and unpredictable mutations in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the research community is in crucial need for ICT tools to process SARS-CoV-2 RNA data, e.g., by classifying it (i.e., clustering) and thus assisting in tracking virus mutations and predict future ones. In this paper, we are presenting an HPC-based SARS-CoV-2 RNAs clustering tool. We are adopting a data science approach, from data collection, through analysis, to visualization. In the analysis step, we present how our clustering approach leverages on HPC and the longest common subsequence (LCS) algorithm. The approach uses the Hadoop MapReduce programming paradigm and adapts the LCS algorithm in order to efficiently compute the length of the LCS for each pair of SARS-CoV-2 RNA sequences. The latter are extracted from the U.S. National Center for Biotechnology Information (NCBI) Virus repository. The computed LCS lengths are used to measure the dissimilarities between RNA sequences in order to work out existing clusters. In addition to that, we present a comparative study of the LCS algorithm performance based on variable workloads and different numbers of Hadoop worker nodes.
최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.
Background: Recognizing the seriousness of the misuse and abuse of medical narcotics, the South Korean government introduced the world's first narcotic management system, the Narcotics Information Management System (NIMS). This study aimed to explore the recent one-year opioid prescribing patterns in South Korea using the NIMS database. Methods: This study analyzed opioid prescription records in South Korea for the year 2022, utilizing the dispensing/administration dataset provided by NIMS. Public data from the Korean Statistical Information Service were also utilized to explore prescription trends over the past four years. The examination covered 16 different opioid analgesics, assessed by the total number of units prescribed based on routes of administration, type of institutions, and patients' sex and age group. Additionally, the disposal rate for each ingredient was computed. Results: In total, 206,941 records of 87,792,968 opioid analgesic units were analyzed. Recently, the overall quantity of prescribed opioid analgesic units has remained relatively stable. The most prescribed ingredient was oral oxycodone, followed by tapentadol and sublingual fentanyl. Tertiary hospitals had the highest number of dispensed units (49.4%), followed by community pharmacies (40.2%). The highest number of prescribed units was attributed to male patients in their 60s. The disposal rates of the oral and transdermal formulations were less than 0.1%. Conclusions: Opioid prescription in South Korea features a high proportion of oral formulations, tertiary hospital administration, pharmacy dispensing, and elderly patients. Sustained education and surveillance of patients and healthcare providers is required.
Bogyeom Lee;Hanbyul Song;Catherine Apio;Kyulhee Han;Jiwon Park;Zhe Liu;Hu Xuwen;Taesung Park
Genomics & Informatics
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제21권4호
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pp.50.1-50.9
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2023
Vaccine development is one of the key efforts to control the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19). However, it has become apparent that the immunity acquired through vaccination is not permanent, known as the waning effect. Therefore, monitoring the proportion of the population with immunity is essential to improve the forecasting of future waves of the pandemic. Despite this, the impact of the waning effect on forecasting accuracies has not been extensively studied. We proposed a method for the estimation of the effective immunity (EI) rate which represents the waning effect by integrating the second and booster doses of COVID-19 vaccines. The EI rate, with different periods to the onset of the waning effect, was incorporated into three statistical models and two machine learning models. Stringency Index, omicron variant BA.5 rate (BA.5 rate), booster shot rate (BSR), and the EI rate were used as covariates and the best covariate combination was selected using prediction error. Among the prediction results, Generalized Additive Model showed the best improvement (decreasing 86% test error) with the EI rate. Furthermore, we confirmed that South Korea's decision to recommend booster shots after 90 days is reasonable since the waning effect onsets 90 days after the last dose of vaccine which improves the prediction of confirmed cases and deaths. Substituting BSR with EI rate in statistical models not only results in better predictions but also makes it possible to forecast a potential wave and help the local community react proactively to a rapid increase in confirmed cases.
본 연구는 도시 농촌지역 고등학생들의 자살에 대한 생각을 파악하고, 일반적 특성, 학교생활특성, 자살경험특성 및 자살생각과의 관련성을 알아보기 위하여 수행하였다. 우리나라 중부권에 소재한 K시의 도시지역 학생 1,114명, 농촌지역 학생 968명을 대상으로 2009년 7월 1일부터 7월 31일까지 구조화된 자기기입식 설문지를 이용하여 설문조사하였다. 연구결과 최근 1년간 자살생각을 갖은 고등학생은 38.8%였으며 도시와 농촌 간에 유의한 차이가 없었다. 다변량분석 결과 자살 생각에 영향을 미치는 관련요인으로 도시학생은 성별[남자에 비하여 여자의 교차비가 1.80 (95%CI: 1.31-2.47)]과 학년[1학년에 비하여 2학년 교차비가 1.40(95% CI: 0.98-2.00), 3학년 교차비 2.15(95% CI: 1.49-3.12)이 유의하였다. 농촌학생은 성별[남자에 비하여 여자의 교차비가 2.71 (95%CI: 1.23-2.38)], 경제악화 [비경험군에 비하여 경험군의 교차비가 1.81(95% CI: 1.24-2.64)], 그리고 학년[1학년에 비하여 2학년 교차비가 2.80(95% CI: 1.82-4.32), 3학년 교차비 3.84(95% CI: 2.52-5.87)이 유의하였다. 본 연구를 통해 밝혀진 고등학생들의 자살생각에 영향을 주는 가정환경 변인, 학교생활 변인, 자살에 대한 경험적 변인 등을 적극적으로 관리하는 자살 예방프로그램개발 및 자살예방을 위한 지속적인 관심과 지도가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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