This study aims to examine the effects of infant's social development forest experience activities through meta-analysis. The final nine studies(total of 165 in the experimental group and 159 in the control group) were selected as a method of systematic review. Meta-analysis on overall effect size estimation, chi-square test, significance analysis, publication bias analysis, and subgroup analysis was performed using the R program. The overall effect size of 9 studies was 1.59, indicating a large effect size. As a result of subgroup analysis of the sub-factors of sociality, autonomy showed the largest effect size at 1.47, the adjusted effect size of cooperation was 1.34, the effect size adjusted for peer interaction was 1.29, and the adjusted effect size for perspective-taking ability was 0.97. All were found to have a statistically significant effect. To analyze the moderating effect, a meta-regression analysis was conducted on the participation period(4, 5~6, 7~8weeks), the number of sessions(6~10, 11~15, 16~20), the frequency per week(1, 2, 5), and the participation time(40, 60, 90, 120, 150min), but there was no statistical difference. Although not statistically significant, the effect size was larger when the participation period was 4 weeks, the number of sessions was 16 to 20, the frequency was 2 times per week, and the participation time was 40 minutes. This results can be usefully utilized by policy makers and forest commentators related to the vitalization of forest education through forest experience activities.
최근 팬데믹의 영향과 ICT 기술의 발전으로 인해 비대면·무인 시스템의 활용이 확대되고 있으며, 비대면 상황에서 의사소통은 감정을 이해하는 것이 매우 중요하다. 감정을 이해하기 위해서는 다양한 표정에 대한 감정 인식 방법이 필요함에 따라 이미지 데이터에서 표정 감정 인식 개선을 위한 인공지능 기반 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 표정 감정 인식 연구는 정확도 향상을 위해 대량의 데이터를 활용하기 때문에 높은 컴퓨팅 파워와 많은 학습 시간이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위해 소량 데이터로도 표정 감정 인식이 가능한 방법으로 이미지 메타 정보인 연령과 성별을 활용한 표정 감정 인식 방법을 제안한다. 표정 감정 인식을 위해 원본 이미지 데이터에서 Yolo Face 모델을 활용하여 얼굴을 검출하였으며, 이미지 메타 정보를 기반으로 VGG 모델을 통해 연령과 성별을 분류한 다음 EfficientNet 모델을 활용하여 7가지 감정을 인식하였다. 메타 정보 기반 데이터 분류 모델과 전체 데이터로 학습한 모델을 비교한 결과 제안하는 데이터 분류 학습 모델의 정확도가 더 높았음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.702-723
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2020
The application of machine learning (ML) in intrusion detection has attracted much attention with the rapid growth of information security threat. As an efficient multi-label classifier, kernel extreme learning machine (KELM) has been gradually used in intrusion detection system. However, the performance of KELM heavily relies on the kernel selection. In this paper, a novel multiple kernel extreme learning machine (MKELM) model combining the ReliefF with nature-inspired methods is proposed for intrusion detection. The MKELM is designed to estimate whether the attack is carried out and the ReliefF is used as a preprocessor of MKELM to select appropriate features. In addition, the nature-inspired methods whose fitness functions are defined based on the kernel alignment are employed to build the optimal composite kernel in the MKELM. The KDD99, NSL and Kyoto datasets are used to evaluate the performance of the model. The experimental results indicate that the optimal composite kernel function can be determined by using any heuristic optimization method, including PSO, GA, GWO, BA and DE. Since the filter-based feature selection method is combined with the multiple kernel learning approach independent of the classifier, the proposed model can have a good performance while saving a lot of training time.
This study used meta-analysis to compare analyze data regarding the effects of music therapy on children and adolescent. The study examined 96 ESs using means and standard deviations from 77 Korean degree dissertations conducted between2000 and 2010. Results were as follows: The overall effect size (ES) of the therapy program was found to be 0.14, which, according to Cohen's ES interpretation criteria, is small. The mean ES was influenced by the subjects (children/ adolescents), ES of children(0.50) was bigger than ES of adolescents(-0.23). When results were sorted by the variables of therapy part: social, emotional and behavior development), the ES of social development was the biggest (1.11), followed by behavior development (-1.07) and emotional development (-0.01). However, other variables (total number of procedures, number of treatments per week, the average treatment time, therapist characteristics) made no statistically significant differences to the efficacy of the therapy. Finally, limitations of this study and potential future research are discussed.
본 연구는 온라인 수업에서 간호대학생의 메타인지, 학습몰입, 문제해결력 간의 관계를 파악하고 문제해결력에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 G시 소재 대학에서 온라인 수업에 참여한 2, 3학년 재학생 88명을 대상으로 실시한 서술적 조사연구이다. 분석방법은 SPSS version WIN 23.0을 이용하여 평균, 표준편차, t-test, one-way ANOVA, Pearson correlation, stepwise multiple regression으로 분석하였다. 연구결과 일반적 특성에 따른 학습몰입과 문제해결력의 차이는 학습이후 간호사에 대한 인식과 간호학과 입학동기에 따라 유의한 차이가 나타났으며 문제해결력은 메타인지와 학습몰입감과 유의한 정적(+) 상관관계가 있었고 메타인지와 학습몰입이 문제해결력에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 연구의 결론은 간호교육에서 온라인 수업으로의 변화 속에 문제해결력을 증가시키기 위해서 학습몰입과 메타인지가 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 메타인지와 학습몰입을 높일 수 있는 교육방법의 변화가 필요하고 이를 위해 체계적인 프로그램 개발에 본 연구가 기초자료가 될 것이다.
최근 이러닝의 적용은 학습자에게 보다 편하고 효율적으로 학습을 진행할 수 있는 방법으로 변화되고 있다. 이를 위하여 PDA, 넷북, 타블렛 PC등의 이동형 기기를 통해 학습을 지원할 수 있는 U-러닝의 적용 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 U-러닝 프레임워크에서는 학습 콘텐츠 제작 및 처리 규격인 SCORM을 고려하지 않고 기존의 학습 콘텐츠를 이동형 기기에 맞도록 변환하는 처리만을 고려하고 있다. 본 연구에서는 SCORM을 고려한 U-러닝 학습콘텐츠 상호연결 프레임워크를 제시하였다. 이를 위하여 SCORM에서 제공하는 학습객체, 애셋 등을 통해 학습을 구성하고, 학습자의 이동형 기기 메타데이터를 통하여 해당 이동형 기기에 맞는 학습 콘텐츠로 재구성된 학습정보를 학습자에게 제공할 수 있도록 하였다.
Machine learning and deep learning (ML/DL) algorithms have been successfully applied in medical practice. However, their application in veterinary medicine is relatively limited, possibly due to a lack in the quantity and quality of relevant research. Because the potential demands for ML/DL applications in veterinary clinics are significant, it is important to note the current gaps in the literature and explore the possible directions for advancement in this field. Thus, a scoping review was conducted as a situation analysis. We developed a search strategy following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. PubMed and Embase databases were used in the initial search. The identified items were screened based on predefined inclusion and exclusion criteria. Information regarding model development, quality of validation, and model performance was extracted from the included studies. The current review found 55 studies that passed the criteria. In terms of target animals, the number of studies on industrial animals was similar to that on companion animals. Quantitative scarcity of prediction studies (n = 11, including duplications) was revealed in both industrial and non-industrial animal studies compared to diagnostic studies (n = 45, including duplications). Qualitative limitations were also identified, especially regarding validation methodologies. Considering these gaps in the literature, future studies examining the prediction and validation processes, which employ a prospective and multi-center approach, are highly recommended. Veterinary practitioners should acknowledge the current limitations in this field and adopt a receptive and critical attitude towards these new technologies to avoid their abuse.
The purpose of this study is to examine the learner's variables affecting on scientific thinking and scientific process skills. To study this purpose, through the procedure study, the learner's variables were divided into cognitive variable, ego variable, and affective variable, then the questionaire survey through the reconstruction of standardization instrument was made over 120 elementary school fifth grade student in Seoul, Anyang, and Pajoo. The results of this study were as follows: 1) The learner's variables affecting on scientific thinking were cognitive variable and for female students, also affect affective variable. The subordinated catagories of statistically significant degree of explanation were achievement motivation, cognitive level, and cognitive style and another statistically significant correlation were meta-cognition, self regulated learning, self efficacy, and muliple intelligence. 2) The learner's variables affecting on science process skills were cognitive variable and affective variable. And the subordinated catagories of statistically significant degree of explanation were achievement motivation, and cognitive level. And another statistically significant correlation were meta-cognition, self regulated loaming, self efficacy, multiple intelligence, and attribution.
Saldarriaga, M. Villafane;Mahfoud, J.;Steffen, V. Jr.;Der Hagopian, J.
Smart Structures and Systems
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제5권5호
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pp.507-515
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2009
The present work is an alternative methodology in order to balance a nonlinear highly flexible rotor by using neural networks. This procedure was developed aiming at improving the performance of classical balancing methods, which are developed in the context of linearity between acting forces and resulting displacements and are not well adapted to these situations. In this paper a fully experimental procedure using neural networks is implemented for dealing with the adaptive balancing of nonlinear rotors. The nonlinearity results from the large displacements measured due to the high flexibility of the foundation. A neural network based meta-model was developed to represent the system. The initialization of the learning procedure of the network is performed by using the influence coefficient method and the adaptive balancing strategy is prone to converge rapidly to a satisfactory solution. The methodology is tested successfully experimentally.
This paper examines the role of extensive reading in foreign language learning classrooms. The effects of extensive reading are shown both positive and negative as in Krashen (1999) and Spada (1997), particularly researches done in classroom setting. Extensive reading is hard to implement in foreign language classrooms due to the stringent school curricula despite its benefits in cognitive and affective domain of learners. This study searched 21 papers from research database on extensive reading researches in a classroom setting and synthesized 55 cognitive effects and 11 affective effects from these papers under investigation in a manner of quantifying their means and standard deviations to derive generalizations. Research synthesis in this manner has secured its own status of scientific investigation by providing secondary researchers with replicable methods that produce verifiable findings. The syntheses of researches show that extensive reading is effective in both literacy skills and other language skills such as listening and writing. It also shows positive effects across different age groups, but the effect sizes are different in that elementary and adults gained more positive effects than middle and high school students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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