International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.142-147
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2021
The main idea of the work is to address issues related to the activation of incentives in students of educational institutions, as an integral part of motivation in pedagogy, which is one of the priorities of higher education, in turn, the correct and timely application of motivational factors allows qualitative analysis, on the activation of cognitive interest in training. The purpose of the article is to study and qualitatively assess the methods and ways to stimulate students while studying in higher education. In solving the set tasks, a qualitative analysis of the known literature on the definition and application of motivation in the educational process. Definitely a stimulating process as a factor of psychological motivation. It is concluded that neither in understanding the essence of the stimulus, its role in the regulation of behavior, nor in understanding the relationship between stimulation and stimulus does not exist.
Optical coherence tomography (OCT) is the most common medical imaging device with the ability to image the retina in eyes at micrometer resolution and to visualize the pathological indicators of many retinal diseases such as Age-Related Macular Degeneration (AMD) and diabetic retinopathy. Accordingly, there have been research activities to analyze and process OCT images to identify those indicators and make medical decisions based on the findings. In this paper, we use a deep convolutional neural network for analysis of OCT volume data to distinguish AMD from normal patients. We propose a novel approach where images in each OCT volume are grouped together into sub-volumes and the network is trained by those sub-volumes instead of individual images. We conducted an experiment using public data set to evaluate the performance of the proposed approach. The experiment confirmed performance improvement of our approach over the traditional image-by-image training approach.
Breastfeeding is an ideal approach for physical and emotional development of babies, as well as recovery of mothers. A breastfeeding education for female students seems to be an effective intervention to increase the Korean women breastfeeding rate. The purpose of this study was to evaluate their knowledge, attitudes, and other related breastfeeding variables for developing a design for a pre-parental breastfeeding educational information for Korean female students of childbearing age. The sample consisted of 205 Korean female college students, ranging in age from 20 to 25 years old. In this study, a self-administered questionnaire included 6 pages with close-ended multiple-choice questions, and included a cover page with 15 questions on demographic characteristics and personal experiences related to breastfeeding. Data analysis was done utilizing inferential statistics using SPSS 12.0 computer program. The findings indicated that breastfeeding education programs should focus on the practical aspect of attitudes toward. breastfeeding, and that educational information design should focus on the practical aspects of breastfeeding for all. levels of students' education by nurses. Therefore, education for female college students seems to be an effective intervention to increase breastfeeding rate. This study is useful for descriptions of educational activities to help female students develop positive attitudes to breastfeed, to help these students have confidence toward breast-feeding in future by providing correct information and practical techniques on breastfeeding.
NGUYEN, Thanh Luan;NGUYEN, Van Phuoc;DANG, Thi Viet Duc
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.5
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pp.225-237
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2022
The term "artificial intelligence" is considered a component of sophisticated technological developments, and several intelligent tools have been developed to assist organizations and entrepreneurs in making business decisions. Artificial intelligence (AI) is defined as the concept of transforming inanimate objects into intelligent beings that can reason in the same way that humans do. Computer systems can imitate a variety of human intelligence activities, including learning, reasoning, problem-solving, speech recognition, and planning. This study's objective is to provide responses to the questions: Which factors should be taken into account while deciding whether or not to use AI applications? What role do these elements have in AI application adoption? However, this study proposes a framework to explore the significance and relation of success factors to AI adoption based on the technology-organization-environment model. Ten critical factors related to AI adoption are identified. The framework is empirically tested with data collected by mail surveying organizations in Vietnam. Structural Equation Modeling is applied to analyze the data. The results indicate that Technical compatibility, Relative advantage, Technical complexity, Technical capability, Managerial capability, Organizational readiness, Government involvement, Market uncertainty, and Vendor partnership are significantly related to AI applications adoption.
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.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.49-53
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2005
The disaster prevention information system is to comprehensively support information collection, processing, search and supply in disaster counter measuring activities, as well as to manage information mainly related to natural disasters unilaterally. Building an optimal system in adequate consideration of features and demands in terms of disaster prevention is requested. Suitable infrastructure that can support information technology (IT) in various aspects should be established in order to utilize IT effectively in disaster prevention information. In addition. accuracy, reliability and efficiency as a disaster prevention information system should be equipped with. In this study, a basic framework for the establishment of disaster prevention information system is presented.
An integrated framework of modeling the human operator cognitive behavior during nuclear power plant accident scenarios is presented. It incorporates both plant and operator models. The basic structure of the operator model is similar to that of existing cognitive models, however, this model differs from those existing ones largely in too aspects. First, using frame and membership function, the pattern matching behavior, which is identified as the dominant cognitive process of operators responding to an accident sequence, is explicitly implemented in this model. Second, the non-task-related human cognitive activities like effect of stress and cognitive biases such as confirmation bias and availability bias, are also considered. A computer code, OPEC is assembled to simulate this framework and is actually applied to an SGTR sequence, and the resultant simulated behaviors of operator are obtained.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.65
no.4
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pp.242-249
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2016
The railway system is being converted to the computer system from the existing mechanical device, and the dependency on software is being increased rapidly. Though the size and degree of complexity of software for railway system are slower than the development speed of hardware, it is expected that the size will be grown bigger gradually and the degree of complexity will be increased also. Accordingly, the validation of reliability and safety of embedded software for railway system was started to become influential as the important issue. Accordingly, various software test and validation activities are highly recommended in the international standards related railway software. In this paper, we presented a software coding analysis tool using symbolic execution for railway system, and presented its result of implementation.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2000.11a
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pp.45-52
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2000
Genomic approach produces massive amount of data within a short time period, New high-throughput automatic sequencers can generate over a million nucleotide sequence information overnight. A typical DNA chip experiment produces tens of thousands expression information, not to mention the tens of megabyte image files, These data must be handled automatically by computer and stored in electronic database, Thus there is a need for systematic approach of data collection, processing, and analysis. DNA sequence information is translated into amino acid sequence and is analyzed for key motif related to its biological and/or biochemical function. Functional genomics will play a significant role in identifying novel drug targets and diagnostic markers for serious diseases. As an enabling technology for functional genomics, bioinformatics is in great need worldwide, In Korea, a new functional genomics project has been recently launched and it focuses on identi☞ing genes associated with cancers prevalent in Korea, namely gastric and hepatic cancers, This involves gene discovery by high throughput sequencing of cancer cDNA libraries, gene expression profiling by DNA microarray and proteomics, and SNP profiling in Korea patient population, Our bioinformatics team will support all these activities by collecting, processing and analyzing these data.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1990.04a
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pp.81-90
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1990
The major objective of this paper is to analyze the relationships between End-User Computing(EUC) attributes and its implementation. Reviewing the related literatures, we categorized EUC attributes into threefactors - relative advantage, compatibility, complexity. With such attributes this paper proposed a hypothetical model which explains the effect of the EUC attributes on its implementation. Under the assumption that EUC attributes affect its implementation differently according to the several contingent factors, the model included such factors as organizational size, organizational support level on the EUC activities and individual characteristics - computer experience, education level, age. Data were collected form 177 end-users of 40 Korean business firms. Hypotheses were tested using Pearson Correlation, t-test, ANOVA and the results are discussed below.
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