Purpose: Senior surgeons prefer open gastrectomy (OG), while young surgeons prefer laparoscopic gastrectomy (LG). The purpose of this study was to evaluate the surgical outcomes of LG performed by a senior surgeon who was an expert in OG during his learning period, by comparing them with LGs performed by a young surgeon. Materials and Methods: A senior surgeon performed 50 curative gastrectomies with laparoscopy (LG-S group) from March 2015 to August 2016. A young surgeon's initial 50 LGs comprised the LG-Y group. Clinicopathological characteristics and surgical outcomes were compared between the LG-S and LG-Y groups. Results: D2 lymphadenectomy was more frequently performed in the LG-S group than in the LG-Y group (P=0.029). The operation time and number of retrieved lymph nodes did not significantly differ between the 2 surgeons (P=0.258 and P=0.410, respectively). Postoperative hospital stay and postoperative complication rate were similar between 2 groups (P=0.234 and P=1.000, respectively). Similarly, significant decreases in operation time with increasing case numbers were observed for both surgeons, whereas the number of retrieved lymph nodes increased significantly in the LG-Y group but not in the LG-S group. Conclusions: The LG outcomes when performed by the senior surgeon were comparable to those when performed by the young surgeon, despite performing more extended lymphadenectomies. Senior surgeons who are experts in OG should not refrain from performing LG.
Recently, the start-up firms have been under the spotlight because they can create many jobs and are regarded as the growth engine of a country in the fourth industrial revolution. Moreover, after the global financial debacle, many countries emphasize on an entrepreneurial spirit and venture firms. they also pay attention to the importance of educations to promote the start-up firms. In this work, based on technology acceptance model, we try to identify the main factors of accepting online start-up education system. We first defined this system as the online start-up education system which refers to a system to support learning for knowledge, experiences and overall process of start-up firms' tasks. This system also simulates tasks related with prep-entrepreneur so that can be regarded as a kind of decision support systems. As this system has some characteristics, we confirmed some factors of extended technology acceptance model. In our experiments, we find that the perceived ease of use and trust are main factors of acceptance for the online start-up education systems. These results mean that the system should be made to be easy and trustful for their users. Therefore, we expect that this work will be helpful to researchers and developers who consider start-up education systems and provide a way to activate founding start-up firms.
Purpose - In Korea, where 64% of the land is forested, mountaineering is a leisure activity enjoyed by the majority of the people. As new technologies named the 4th industrial revolution spread more after the Covid-19 pandemic, we propose a human and technology convergence curriculum for mountaineering and trekking education to enjoy safety in the field of mountaineering and trekking using cutting-edge technology. Research design, data, and methodology - After examining the current state of the mountaineering industry and preceding studies on mountaineering and camping, and learning about BAC the 100 famous mountains, mountaineering gamification, and Gamification We designed an AI convergence curriculum using. Result - Understanding the topography and characteristics of mountains in Korea, acquiring mountaineering information through AI convergence, selecting mountaineering equipment suitable for the season, terrain, and weather, setting educational goals to safely climb, and deriving term project results. A total of 15 A curricula for teaching was proposed. Conclusion - Artificial intelligence technology is applied to the field of mountaineering and trekking and used as a tool, and it is expected that the base of mountaineering will be expanded through safe, efficient, fun, and sustainable education. Through this study, it is expected that the AI convergence education curriculum for mountaineering and trekking will be developed and advanced through several studies.
Following the growth of e-Business, there has been a recent increase of interest in promoting Social Business (s-Business) based on Social Network Service(SNS). As the introduction of the Internet brought about the increasing number of its users followed by the growing market of e-Commerce, online games, and e-Learning, the increasing number of SNS users has opened the new markets combining the existing industrial fields with SNS, and it developed into a revenue model beyond the mere sharing of information. Despite such industrial and social environments, understanding of new social business technology from the aspect of business has been insufficient, and the empirical study on participation in the social business has been scant as well. Thus, the main purpose of this study is to investigate the s-Business in detail and to study the factors giving influence to the users' participation in s-Business. This study proposes six variables(Self-Empowerment, Job Relevance, Formation of Social Capital, Relative Advantage, Shared Value, Relationship Specified Investment) and the moderating effects of Psychological Contract as influential factors closely related with s-Business. A total of 362 data from a survey were analyzed by using Structural Equation Modeling(SEM). Result showed that all factors with the exception of Job Relevance have meaningful influence on the intention to participate in s-Business. The implication of the findings suggests to compliment limitations of the existing researches, and to prepare the theoretical foundation for promoting s-Business participation in addition to further suggesting directionality from the view point of the users of the social business-relevant studies.
DNA chip 기술에 의해 얻어지는 마이크로어레이(microarray) 데이타는 세포나 조직 내의 수천 개 유전자의 발현도(expression level)를 한번에 측정한 것으로, 유전자 발현 양상에 기반한 암의 진단, 유전자의 기능 예측 등에 이용되고 있다. 다양한 데이타 분석 기법들 중 베이지안망(Bayesian network)은 데이타의 각 속성들간의 관계를 그래프 형태로 표현할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이는 마이크로어레이 데이타의 분석을 통해 여러 유전자와 조직의 특성(암의 종류 등) 사이의 관계를 밝히는데 유용하다 하지만 대부분의 마이크로어레이 데이타는 sparse data로 베이지안망을 비롯한 각종 분석 기법의 적용을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 베이지안망에 기반한 마이크로어레이 데이타 분석을 위해 효율적 구조 학습 알고리즘과 데이타 차원 축소를 이용한다. 제시되는 분석법은 실제 마이크로어레이 데이타인 NC160 data set에 적용되었으며, 그 유용성은 데이타로부터 학습된 베이지안망이 실제 생물학적으로 알려진 사실들을 어느 정도 정확하게 표현하는지에 의해 평가되었다.
Objectives : The evaluation of academic achievement is pivotal for establishing accurate direction and adequate level of medical education. The purpose of this study was to firstly establish innovative item analysis technique of Item Response Theory (IRT) for analyzing multiple-choice test of herbology in the traditional Korean medicine education which has not been available for the difficulty of test theory and statistical calculation. Methods : The answers of 390 students (2012-2018) to the 14 item herbology test in college of Korean medicine were used for the item analysis. As for the multidimensional analysis of item characteristics, difficulty, discrimination, and guessing parameters along with item-total correlation and percentage of correct answer were calculated using Classical Test Theory (CTT) and IRT. Results : The validity parameters of strong and weak items were illustrated in multiple perspectives. There were 4 items with six acceptable index scores, and 5 items with only one acceptable index score. The item discrimination of IRT was found to have no significant correlation with difficulty and discrimination indices of CTT emphasizing attention of professionals of medical education as for the test credibility. Conclusion : The critical suggestions for the development, utilization and revision of test items in the e-learning and evidence-based Teaching era were made based on the results of item analysis using IRT. The current study would firstly provide foundation for upgrading the quality of Korean medicine education using test theory.
현재 강의는 교실에서 실시되는 교수자 주도의 전통적인 방법과 학습자 주도의 이러닝 방식이 공존하고 있다. 이러한 기존 강의 시스템에서는 교수자의 일방적인 강의를 학습자가 수동적으로 받아들이는 단점이 있다. 또한, 최근 3차원 컴퓨터 그래픽스 및 게임 관련 기술의 발달로 게임의 순기능을 교육에 활용하고자 하는 시도도 이루어지고 있다. 특정 교육목표를 위해 제작된 기능성 게임을 강의에 활용하는 경우와 기존 게임을 특정과목에 활용한 강의 등이 시도되고 있으나 일반 교육 과정에 통합 적용되기에는 기술적 경제적으로 많은 어려움이 있다. 이에, 본 논문에서는 성취감, 사회성, 몰입감 등을 제공하는 3차원 다중 사용자 온라인 게임의 특징을 학습 동기화하여 학습자의 능동적인 강의참여를 유도하고 일반 교수자가 기존 교육과정에 쉽게 적용할 수 있는 새로운 강의 시스템을 제안하고자 한다. 본 강의 시스템은 네트워크로 연결된 교수자와 학습자가 3차원 공간상에서 3차원 캐릭터를 이용하여 실시간 양방향 상호작용을 통해 강의를 진행하도록 한다. 또한, 3차원 컴퓨터 그래픽스 및 네트워크 관련 전문 지식이 없는 일반 교수자가 강의 슬라이드 파일만 지정하면 3차원 온라인 강의를 실행 할 수 있도록 하여 교수자의 강의준비 부담을 최소화하고 기존 교육과정에 쉽게 적용될 수 있도록 구현 되었다. 향후 연구로써, 제안된 본 시스템의 학습 효과 및 사용자 평가를 수행할 예정이다.
공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.
본 연구는 중학교 1학년 가정과의 '청소년의 영양과 식사' 단원에 가네(Gagn$\'{e}$)의 수업사태별로 비계설정을 적용한 교수 학습 과정안을 개발하고 수업을 실행하여 평가하는데 목적이 있다. 이에 '청소년의 영양과 식사' 단원을 중심으로 교수 학습 과정안과 학습자료를 개발하여 71명의 중학생에게 시행되어 평가되었다. 개발된 교수 학습 과정안은 총 5차시로 구성되었으며 주제는 영양과 건강, 6대 영양소의 기능(1차시), 한국인 영양섭취기준과 청소년기의 영양 특징(2차시), 청소년의 하루 식사구성(3차시), 청소년의 영양문제(4차시), 그리고 미래 건강과 직업(5차시)으로 구성하였다. 이 과정안의 특정은 다음과 같다: (1) 가네의 9가지 수업사태별로 각각 다른 비계설정을 적용하여 가정과교사가 수업에 바로 투입할 수 있도록 구체적인 수업방법과 예를 상세히 제시하였다; (2) 매차시마다 기본탐구와 심화탐구로 수행평가와 채점기준표를 개발하여 제시하였다; (3) 학습주제는 '청소년의 생활'에 초점을 맞추었고 매차시마다 2가지 학습주제를 제시하였다. 교수 학습 과정안에 제시된 비계는 모두 45개 이었고 교수 학습 자료는 27개(활동지 14, 읽기자료 6, 수행평가 7)이었다. 이 수업을 받은 중학생들은 수업에서 교사의 설명이 재미있고 알아듣기 쉬웠으며, 학습 자료와 학습 내용이 이해가 잘되어 전반적으로 수업에 만족하는 것으로 응답하였다. 개발된 교수 학습 과정안의 평가에 대해서 21명의 가정과 교사는 중학생의 발달단계에 적합하며, 교사의 질문은 명확하였고, 학습자료를 포함한 학습내용은 이해가 쉬웠으며, 가네의 수업사태에 따른 학습내용이 적합하였고 현장 실행에 유용하고 용이한 것으로 응답하였다.
Emergency numbers, such as 112 and 119, are used in many countries to connect people in need with emergency services such as police, fire, and medical assistance. We describe development directions of intelligent response technology for emergency calls. The development of this technology refers to enhancing the efficiency and effectiveness of response systems by using advanced methods such as artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. We focus on a system that assists the receptionist of an emergency call. In the future, the recognition rate and decision-making accuracy of intelligent response technologies should be improved considering characteristics of public safety and emergency domain data. Although the current technology remains at the level of assisting a receptionist, a fully autonomous response technology is expected to emerge in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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