Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권3호
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pp.703-713
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2002
In longitudinal studies, outcomes are repeatedly measured over time for each subject. It is common to have missing values or dropouts for longitudinal data. In this study time trend in longitudinal data with dropouts is of concern. The confounding of time trend with dropout process is investigated through simulation studies. Some simulation results are reported for binary responses as well as continuous responses with patterns of dropouts varying. It has been found that time trend is not confounded with random dropout process for binary responses when it is estimated using GEE.
This paper presents a stability analysis of networked control systems with packet dropouts. The packet dropouts are modeled as a linear function of the stochastic variable satisfying Bernoulli random binary distribution and weighted moving average (WMA). The observer based controller scheme is designed to exponentially mean square stabilize the NCS. Simulation results is provided to show the applicability of the proposed method.
본 연구는 대학생의 중도탈락 패턴을 식별하는 효과적인 자동 분류 기법을 제안하고, 이를 바탕으로 중도탈락을 예방하기 위한 지능형 추천 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 1) 실제 대학생의 재학/제적 데이터를 기반으로 기계 학습의 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 처리 방안을 제안하고, 2) 5종의 기계학습 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 실시하였다. 3) 실험 결과, 제안 기법이 베이스라인에 비해 모든 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주었다. 제적생의 식별 정확률(precision)은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 사용할 때 최대 95.6%, 제적생의 재현율(recall)은 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 사용할 때 최대 80.0%로 측정되었다. 4) 마지막으로, 실험 결과를 바탕으로 중도탈락 가능성이 높은 학생을 우선 상담하는 추천 시스템의 활용 방안을 제시하였다. 교육 현안 문제를 해결하기 위해 IT 분야의 기술을 활용하는 융합 연구를 통해 합리적인 의사결정을 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 지속적인 연구를 통해 다양한 인공지능 기술을 적용하고자 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.285-291
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2022
The number of people enrolling in universities is rising due to the simplicity of applying and the benefit of earning a bachelor's degree. However, the on-time graduation rate has declined since plenty of students fail to complete their courses and take longer to get their diplomas. Even though there are various reasons leading to the aforementioned problem, it is crucial to emphasize the cause originating from the management and care of learners. In fact, understanding students' difficult situations and offering timely Number of Test data and advice would help prevent college dropouts or graduate delays. In this study, we present a machine learning-based method for early detection at-risk students, using data obtained from graduates of the Faculty of Information Technology, Dainam University, Vietnam. We experiment with several fundamental machine learning methods before implementing the parameter optimization techniques. In comparison to the other strategies, Random Forest and Grid Search (RF&GS) and Random Forest and Random Search (RF&RS) provided more accurate predictions for identifying at-risk students.
무응답 및 결측값은 표본 탈락, 설문조사에 대한 답변 회피 등으로 발생하며 정보의 손실 및 편향된 추론의 가능성이 있는 문제가 발생하게 되며, 이 경우 결측값을 적절한 값으로 바꾸는 대체가 필요하게 된다. 본 논문에서는 결측값에 대한 대체 방법으로 제안되었던 평균 대체, 다중회귀 대체, 랜덤 포레스트 대체, K-최근접 이웃 대체, 그리고 딥러닝을 기본으로 한 오토인코더 대체와 잡음제거 오토인코더 대체 방법을 비교한다. 결측값을 대체하는 이러한 방법들에 대해 설명하고, 연속형의 모의실험 데이터와 실제 데이터에 접목시켜 각 방법들을 비교하였다. 비교 결과 대부분의 경우에서 다중 대체 방법인 랜덤 포레스트 대체 방법과 잡음제거 오토인코더 대체 방법의 성능이 좋았음을 확인하였다.
첨단과학기술의 집합체로서 비약적으로 발전한 항공기 성능과 나날이 고도화되어 가고 있는 군 작전 환경을 고려해 볼 때 이상적인 조종적성을 가지고 있는 인원을 선발하는 문제는 매우 중요하다. 또한 무위로 돌아갈 수밖에 없는 중도 탈락자의 손실비용과 항공사고의 대부분이 인적요인에 의해 발생하고 있다는 사실은 조종적성검사를 통한 인원선발이 왜 중요한지에 대한 좀 더 현실적인 이유가 될 것이다. 이에 본 연구에서는 한국 공군이 2004년 개선하여 조종사 선발에 사용하고 있는 조종적성검사 항목의 타당성을 다양한 분류모형을 통하여 분석하고 선택된 변수에 대한 의미와 향후 발전방향에 대하여 논의하였다. 그리고 광의의 적성검사 항목에 속하는 개인특성변수를 투입하여 분류모형을 구성함으로써 예측력을 높이는 연구를 수행하였다.
PURPOSE: This study examined the correlation between the pulmonary function and respiratory muscle strengthening training on an unstable support surface and a stable support surface in stroke patients. METHODS: The study subjects were 22 stroke patients undergoing central nervous system developmental rehabilitation treatment. After excluding six dropouts, eight people in the experimental group and eight people in the control groups were classified by random sampling. Both groups performed central nervous system developmental rehabilitation therapy and were provided a 10-minute break. The experimental group was provided with an unstable support surface using Togu, and the control group was trained to strengthen the respiratory muscle in a stable support surface. Respiratory muscle strengthening training was conducted three times per week for 20 minutes. Before and after each group of experiments, a nonparametric test Wilcoxon signed rank test, and a Mann Whitney U-test analysis were used to analyze the variations between the two groups. All statistical significance levels (α) were set at 0.05. RESULTS: Both groups showed increases in the pulmonary function but showed significant differences only in the experimental group. There was a significant difference in the peak expiratory flow between the two groups. CONCLUSION: Central nervous system development rehabilitation treatment for patients with an impaired nervous system and respiratory muscle strengthening training on unstable support surfaces are effective in improving the pulmonary function of stroke patients. Therefore, they are expected to be applied to physical therapy programs to help various functional activities.
본 연구는 다문화의 급격한 변화 속에서 간호대학생의 다문화 인식, 다문화 수용성 및 상호문화감수성의 관계를 탐색하고 향후 보건의료인력으로서 다문화 인식 제고를 위한 방향을 모색하는데 있다. 본 연구는 일 개지역의 2개 대학 간호학과 학생 135명을 대상으로 설문을 조사하였으며 임의응답 및 중도탈락을 제외한 108명을 최종분석대상으로 하였다. 자료의 분석은 SPSS와 Process macro를 활용하여 빈도분석, 상관분석, 신뢰도 분석과 매개효과를 검증하였다. 연구 결과는 다문화 인식과 다문화 수용성의 관계는 통계적으로 유의한 관계가 확인되었다(r=.572, p<.001). 상호문화감수성과 다문화수용성(r=.650, p<.001), 다문화 인식(r=.456, p<.001)과의 관계도 유의한 정적 상관이 있는 것으로 나타났다. 다문화 인식과 다문화 수용성 간의 관계에서도 상호문화감수성의 매개 효과가 있었다. 즉, 다문화 인식과 다문화 수용성 간의 관계에서 상호문화감수성은 0.188-0.554의 범위로 95% 신뢰구간에서 0이 포함되지 않아 간접효과가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 고려했을 때 다문화 수용성을 높이기 위해서는 다문화 인식에 대한 제고와 더불어 상호문화 감수성을 높이는 것이 중요함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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