• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권5호
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• pp.267-274
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• 2021

Medical care practices include gathering a wide range of student data that are with manic episodes and depression which would assist the specialist with diagnosing a health condition of the students correctly. In this way, the instructors of the specific students will also identify those students and take care of them well. The data which we collected from the students could be straightforward indications seen by them. The artificial intelligence has been utilized with Naive Baye's classification, Random forest classification algorithm, SVM algorithm to characterize the datasets which we gathered to check whether the student is influenced by Bipolar illness or not. Performance analysis of the disease data for the algorithms used is calculated and compared. Also, a sequential deep learning model is builded using Keras. The consequences of the simulations show the efficacy of the grouping techniques on a dataset, just as the nature and complexity of the dataset utilized.

• IMMUNE NETWORK
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• 제16권1호
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• pp.13-25
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• 2016

Dendritic cells (DCs) are considered to play major roles during the induction of T cell immune responses as well as the maintenance of T cell tolerance. Naive CD4⁺ T cells have been shown to respond with high plasticity to signals inducing their polarization into effector/helper or regulatory T cells. Data obtained from in vitro generated bone-marrow (BM)-derived DCs as well as genetic mouse models revealed an important but not exclusive role of DCs in shaping CD4⁺ T cell responses. Besides the specialization of some conventional DC subsets for the induction of polarized immunity, also the maturation stage, activation of specialized transcription factors and the cytokine production of DCs have major impact on CD4⁺ T cells. Since in vitro generated BM-DCs show a high diversity to shape CD4⁺ T cells and their high similarity to monocyte-derived DCs in vivo, this review reports data mainly on BM-DCs in this process and only touches the roles of transcription factors or of DC subsets, which have been discussed elsewhere. Here, recent findings on 1) the conversion of naive into anergic and further into Foxp3^- regulatory T cells (Treg) by immature DCs, 2) the role of RelB in steady state migratory DCs (ssmDCs) for conversion of naive T cells into Foxp3⁺ Treg, 3) the DC maturation signature for polarized Th2 cell induction and 4) the DC source of IL-12 for Th1 induction are discussed.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.83-92
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• 2021

본 연구는 과학 탐구에 대한 초등학생들의 이해를 조사하기 위하여 초등학교 4학년 119명을 대상으로 VASI-E 검사지를 실시하고, 21명의 학생을 대상으로 응답 결과에 대한 반구조화된 면담을 실시하였다. VASI-E는 VASI를 초등학생용으로 수정한 검사지로, VASI가 포함하고 있는 8개의 과학 탐구 특성 중 5개만 포함하고 있다. 과학 탐구의 시작, 과학 탐구 방법의 다양성, 탐구 절차와 결과의 관련성, 자료와 결론도출의 일관성, 과학적 설명에 관련된 다섯 개의 측면이 VASI-E에서 다루어지고 있다. VASI-E에서 살펴보고 있는 과학 탐구의 특징에 대해 학생들의 이해는 다음과 같았다. 첫째, '과학 탐구의 시작'의 경우, 과도기적 관점을 가진 학생(53.8%)이 가장 많았다. 학생들은 과학 탐구가 과학적 질문에서 시작한다는 특징에 대해 간과하였다. 둘째, '과학 탐구 방법의 다양성'에 대해서는 초보자적 관점(54.6%)이 가장 많았다. 실험을 과학 탐구의 유일한 방법으로 알고 있거나, 실험과 관찰을 동일한 것으로 인식하고 있었다. 셋째, '질문과 탐구 절차'에 대해서는 '전문가적 관점'(47.9%)과 '초보자적 관점'(34.5%)을 가진 학생들로 양극화되었다. 과학적 질문을 생성할 수 있는지와 질문에 따른 탐구 절차의 적합성을 결정할 수 있는지 여부에 따라 수준이 나뉘었다. 넷째, '자료와 결론 도출의 일관성' 및 '자료와 선행 지식에서 기인한 과학적 설명'에 대해서는 과도기적 관점(55.5%)이 가장 많았고, 다음으로 전문가적 관점(42%)이 뒤를 이었다. 학생들은 데이터로부터 과학적 설명이 도출된다는 것을 알고는 있지만, 그 과정을 잘 설명하지 못하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 초등학교 과학 탐구 지도에 대한 시사점을 제시하고자 하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.195-195
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• 2004

• Clinical Endoscopy
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• 제57권4호
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• pp.466-467
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• 2024

• Archives of Pharmacal Research
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• 제21권6호
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• pp.779-781
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• 1998

The aim of this study is to provide evidence on the aphrodisiac property of Eurycoma longifolia Jack. An electric grid was used as an obstruction in the electrical copula tion cage in order to determine how much an aversive stimulus the sexually naive male rat for both the treated with E. longifolia Jack and control groups were willing to overcome to reach the estrous receptive female in the goal cage. The intensity of the grid current was maintained at 0.12mA and this was the intensity in which the male rats in the control group failed to crossover to reach the goal cage. Results showed that E. longifolia Jack continued to enhance and also maintain a high level of both the total number of successful crossovers, mountings, intromissions and ejaculations during the 9-12 th week observation period. In conclusion, these results further enhanced and strenghtened the aphrodisiac property of E.longifolia Jack.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.117-120
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• 2005

퍼지 규칙 기반 시스템에서 분류 및 경계를 결정하기 위한 방법으로 퍼지 규칙을 학습하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그리고 추론 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거함으로써 좀 더 효율적인 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙 기반 시스템에서 각 규칙에 따른 결정 테이블를 작성하고 러프집합을 이용하여 불필요한 속성을 제거하였으며 규칙의 확신도에 퍼지 네이브 베이스 이론을 적용한 추론 방법을 제안한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제17권3호
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• pp.239-249
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• 1997

Primary students' conceptions on the atmospheric pressure and its related concepts were investigated. Samples consisted of 41 5th grade and 43 6th grade primary school students. Two types of research methods were used: 1) the open-ended written questionnare;2) paper-pencil test. Naive theories on the atmospheric pressure and its related concepts were numerous. For example, 80% students thought that as we go higher into the atmosphere, the atmospheric pressure becomes greater. Also, 50% students thought that the hot air had greater the atmospheric pressure than the cold air. This study was also discussed the teaching strategies to overcome these naive theories on the atmospheric pressure and its related concepts.