This study aims to provide philosophical frameworks and approaches, and practical guidelines to interview research. While there are some studies which focus on the practical guidelines, there is a lack of studies which address the philosophical and conceptual issues integral to qualitative interview research. By discussing three different but related philosophical aspects of qualitative interviewing--phenomenology, hermeneutics, and dialectics--consistency among research purpose, research method, research methodology is pursued. Based on this discussion, four stages of interviewing--designing, conducting, analyzing, and writing of qualitative interview research--are presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1738-1764
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2019
With the advent of big data, deep learning technology has become an important research direction in the field of machine learning, which has been widely applied in the image processing, natural language processing, speech recognition and online advertising and so on. This paper introduces deep learning techniques from various aspects, including common models of deep learning and their optimization methods, commonly used open source frameworks, existing problems and future research directions. Firstly, we introduce the applications of deep learning; Secondly, we introduce several common models of deep learning and optimization methods; Thirdly, we describe several common frameworks and platforms of deep learning; Finally, we introduce the latest acceleration technology of deep learning and highlight the future work of deep learning.
Deep learning (DL) models have been widely applied to AI applications such image recognition and language translation with big data. Recently, DL models have becomes larger and more complicated, and have merged together. For the accelerated training of a large-scale deep learning model, model parallelism that partitions the model parameters for non-shared parallel access and updates across multiple machines was provided by a few distributed deep learning frameworks. Model parallelism as a training acceleration method, however, is not as commonly used as data parallelism owing to the difficulty of efficient model parallelism. This paper provides a comprehensive survey of the state of the art in model parallelism by comparing the implementation technologies in several deep learning frameworks that support model parallelism, and suggests a future research directions for improving model parallelism technology.
ZIFs (Zeolitic imdazolate frameworks)은 높은 화학적 열적 안정성, 높은 비표면적과 조절 가능한 기공구조로 최근 분리막 소재로 큰 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 두 가지 종류의 다공성 지지체(${\alpha}$-alumina 및 YSZ)를 사용하여 in situ 성장법으로 ZIF-8 분리막을 합성하고, $H_2/CO_2$ 기체 투과 특성을 조사하였다. 결함 없는 ZIF-8층을 합성하는데 있어, 기공이 작은 YSZ 지지체는 ${\alpha}$-alumina 지지체 보다 더 적은 시간이 요구되었다. 합성시간이 3 h인 경우, ${\alpha}$-alumina 및 YSZ 지지체위에 형성된 ZIF-8 분리막은 약 10 정도의 $H_2/CO_2$ 선택도를 보였다.
안전한 웹 서비스를 제공하기 위하여 보안을 고려한 웹 애플리케이션의 설계와 구현이 요구되고 있다. 이에 따라 웹 애플리케이션의 취약성을 수치화할 수 있는 여러 가지 프레임워크들이 제시되고 있지만, 이러한 프레임워크에 의하여 도출된 수치는 누적 방식에 의하여 계산되기 때문에 취약점의 심각성을 제대로 분류할 수 없다는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 웹 애플리케이션에서 발생할 수 있는 취약점을 권한 획득 가능성에 따라 등급을 나누고 수치화함으로써 취약점에 대하여 우선순위를 둘 수 있다. 또한 개별 웹 애플리케이션뿐 아니라 한 조직에서 제공하는 여러 웹 애플리케이션에 대한 취약성을 수치화함으로써 어느 웹 애플리케이션이 가장 취약하며 우선적으로 처리해야 하는지 판단할 수 있다. 실제 크롤링 기반 웹 스캐너를 통하여 발견된 취약점들에 대하여 우리가 제안한 프레임워크를 적용하여 등급을 나누고 수치화함으로써 취약점의 권한 획득 가능성에 따른 분류의 중요성을 보이고 있다.
With tremendous advancement of information and communication technologies, mobile learning systems have been widely adopted in language learning contexts, and several frameworks have been developed for identifying and categorizing different factors of mobile-assisted language learning (MALL). However, pre-existing frameworks have limitations when evaluating the importance level of criteria. The purpose of this study is to develop a comprehensive hierarchical framework for identifying and categorizing success factors of MALL and prioritizing them according to the importance level. To do that, AHP method is used to quantitatively estimate weight values of MALL criteria. Results reveal that the priority of MALL criteria is ordered as follows: content, system, learner, language learning. Local weights of each criterion are also analyzed; for example, usefulness, accuracy, and authenticity are critical factors for improving MALL contents. Ease of use and mobility of MALL systems are also considered more critical than other systematic factors. In addition, availability of immediate feedback and self-directness has the highest weight values of importance. The findings of the study are discussed regarding hierarchical orders of MALL criteria and conclude that successful MALL implementation may be achieved if related elements are diversely measured and evaluated. Pedagogical implications and suggestions for further research are also presented.
Bergh, Linn Iren Vestly;Leka, Stavroula;Zwetsloot, Gerard I.J.M.
Safety and Health at Work
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제9권1호
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pp.63-70
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2018
Background: Psychosocial risk management [Psychosocial Risk Management Approach (PRIMA)] has, through the years, been applied in several organizations in various industries and countries globally. PRIMA principles have also been translated into international frameworks, such as PRIMA-EF (European framework) and the World Health Organization Healthy Workplace Framework. Over the past 10 years, an oil and gas company has put efforts into adopting and implementing international frameworks and standards for psychosocial risk management. More specifically, the company uses a PRIMA. Methods: This study explores available quantitative and qualitative risk data collected through the PRIMA method over the past 8 years in order to explore specific and common psychosocial risks in the petroleum industry. Results: The analyses showed a significant correlation between job resources and symptoms of work-related stress, there was a significant correlation between job demands and symptoms of work-related stress, and there were differences in psychosocial risk factors and symptoms of work-related stress onshore and offshore. The study also offers recommendations on how the results can further be utilized in building a robust system for managing psychosocial risks in the industry. Conclusion: The results from the analyses have provided meaningful and important information about the company-specific psychosocial risk factors and their impact on health and well-being.
Exploring earth-abundant, highly effective and stable electrocatalysts for electrochemical water splitting is urgent and essential to the development of hydrogen (H2) energy technology. Iron-cobalt layered double hydroxide (FeCo-LDH) has been widely used as an electrocatalystfor OER due to its facile synthesis, tunable components, and low cost. However, LDH synthesized by the traditional hydrothermal method tends to easily agglomerate, resulting in an unstable structure that can change or dissolve in an alkaline solution. Therefore, studying the real active phase is highly significant in the design of electrochemical electrode materials. Here, metal-organic frameworks (MOFs) are used as template precursors to derive FeCo-LDH from different iron sources. Iron salts with different anions have a significant impact on the morphology and charge transfer properties of the resulting materials. FeCo-LDH synthesized from iron sulfate solution (FeCo-LDH-SO4) exhibits a hybrid structure of nanosheets and nanowires, quite different from other electrocatalysts that were synthesized from iron chloride and iron nitrate solutions. The final FeCo-LDH-SO4 had an overpotential of 247 mV with a low Tafel-slope of 60.6 mV dec-1 at a current density of 10 mA cm-2 and delivered a long-term stability of 40 h for the OER. This work provides an innovative and feasible strategy to construct efficient electrocatalysts.
Image noise reduction algorithm performs important functions in light microscopy. This study aims to systematically review the research trend of types and performance evaluation methods of noise reduction algorithm in light microscopic images. A systematic literature search of three databases of publications from January 1985 to May 2020 was conducted; of the 139 publications reviewed, 16 were included in this study. For each research result, the subjects were categorized into four major frameworks-1. noise reduction method, 2. imaging technique, 3. imaging type, and 4. evaluation method-and analyzed. Since 2003, related studies have been conducted and published, and the number of papers has increased over the years and begun to decrease since 2016. The most commonly used method of noise reduction algorithm for light microscopy images was wavelet-transform-based technology, which was mostly applied in basic systems. In addition, research on the real experimental image was performed more actively than on the simulation condition, with the main case being to use the comparison parameter as an evaluation method. This systematic review is expected to be extremely useful in the future method of numerically analyzing the noise reduction efficiency of light microscopy images.
Hydrogen gas has attracted considerable attention as a promising candidate for future energy resources because of its eco-friendly characteristics; however, its highly combustible characteristics should be thoroughly examined to preclude potential disasters. In this regard, a highly sensitive method for the selective detection of H2 is extremely important. To achieve excellent H2 selectivity, the utilization of a metal-organic framework (MOF) membrane can physically screen interfering gas molecules by restricting the size of kinetic diameters that can penetrate its nanopores. This paper summarizes the various endeavors of researchers to utilize the MOF molecular sieving layer for the development of highly selective H2 sensors. Further, the review affords useful insights into the development of highly reliable H2 sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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