Purpose: This study aimed to verify the effect of integrated patterns (IPs) of PNF on individuals with malalignment using upper extremity and lower extremity patterns simultaneously. This information was then compared to the effect of bowling exercises on malalignment. The study population included individuals in their twenties with malalignment in their posture. Methods: Individuals with malalignment (40 participants in total) were divided into 2 groups based on trunk inclination and side deviation. In one group, IPs of PNF were used as interventions, while the other group used bowling exercises. This process was completed over the course of four weeks. The IP group used two patterns simultaneously: flexion-adduction-external rotation and extension-abduction-internal rotation. These patterns were used in the upper and lower extremities and were crossed diagonally. Results: The trunk inclination decreased in the IP and the bowling group. In the IP group, the degree of inclination decreased from 0.94 to 0.33. The side deviation also decreased to 1.53 (p < 0.05). In the bowling group, the two measured values decreased significantly (p < 0.05). Conclusion: Compared to the bowling exercises used in the bowling group, the results of this study indicate that the use of IPs had a significant effect on trunk inclination and side deviation for malalignment posture patients. Individuals can easily improve malalignment using IPs of PNF (for example, at home or at their office), which suggests that they are not required to seek assistance from a fitness or bowling center, which may save them time.
This study is to analyze the performance of the reformed liberal arts curriculum based on the core competencies of A University and use it as basic data for evaluation and feedback. To this end, students who took courses opened in the second semester of 2020 were surveyed using the liberal arts curriculum competency diagnosis tool developed by A University. Depending on the purpose of the study, descriptive statistics and t-test were performed to analyze the results. As a result of the study, communication (t=-9.839, p<.01), learning (t=-4.707, p<.01), thinking (t=-9.992, p<.01), cooperation (t=-2.061, p<.01) was significantly improved, and sharing (t=-.550) was improved, but it was not significant. These results are meaningful in providing the basis for examining and judging the operation of subjects by competency.
Detection of abnormal signal generally can be done by using features of normal signals as main information because of data imbalance. This paper propose an efficient method for abnormal signal detection using parallel AutoEncoder (AE) which can use features of abnormal signals as well. The proposed Parallel AE (PAE) is composed of a normal and an abnormal reconstructors having identical AE structure and train features of normal and abnormal signals, respectively. The PAE can effectively solve the imbalanced data problem by sequentially training normal and abnormal data. For further detection performance improvement, additional binary classifier can be added to the PAE. Through experiments using public acoustic data, we obtain that the proposed PAE shows Area Under Curve (AUC) improvement of minimum 22 % at the expenses of training time increased by 1.31 ~ 1.61 times to the single AE. Furthermore, the PAE shows 93 % AUC improvement in detecting abnormal underwater acoustic signal when pre-trained PAE is transferred to train open underwater acoustic data.
The purpose of this study is to investigate the impact and significance of married women's graduate school experiences, as well as to assess the differences in the images of a model woman and that of a real life married woman, and their implications in the aspect of social policies. Results showed that the reason married women enter graduate schools are psychological conflicts, feeling of emptiness, and self motivation for self realization. It was also found that once married women are in graduate school, they are faced with many difficulties such as balancing work and family lives, dealing with academic difficulties and physical / economic obstacles as they struggle to continue their studies. After exploring how the study participants overcame their difficulties and accomplished changes in their lives with the best use of available resources such as firm willingness to continue their studies and support from family and friends, this researcher wishes to present a sound guidance resulting from this study to married women who are preparing for graduate school.
Damage caused by intelligent cyber attacks not only disrupts system operations and leaks information, but also entails massive economic damage. Recently, cyber attacks have a distinct goal and use advanced attack tools and techniques to accurately infiltrate the target. In order to minimize the damage caused by such an intelligent cyber attack, it is necessary to block the cyber attack at the beginning or during the attack to prevent it from invading the target's core system. Recently, technologies for predicting cyber attack paths and analyzing risk level of cyber attack using big data or artificial intelligence technologies are being studied. In this paper, a cyber attack path analysis method using attack tree and RFI is proposed as a basic algorithm for the development of an automated cyber attack path prediction system. The attack path is visualized using the attack tree, and the priority of the path that can move to the next step is determined using the RFI technique in each attack step. Based on the proposed mechanism, it can contribute to the development of an automated cyber attack path prediction system using big data and deep learning technology.
The treatment policy and prognosis are determined based on the final stage of lung cancer patients. The final stage of lung cancer patients is determined based on the T, N, and M stage classification table provided by the American Cancer Society (AJCC). However, the final stage of AJCC has limitations in its use for various fields such as patient treatment, prognosis and survival days prediction. In this paper, clustering algorithm which is one of non-supervised learning algorithms was assessed in order to check whether using only T, N, M stages with a data science method is effective for classifying the group of patients in the aspect of survival days. The final stage groups and T, N, M stage clustering groups of lung cancer patients were compared by using the cox proportional hazard model. It is confirmed that the accuracy of prediction of survival days with only T, N, M stages becomes higher than the accuracy with the final stages of patients. Especially, the accuracy of prediction of survival days with clustering of T, N, M stages improves when more or less clusters are analyzed than the seven clusters which is same to the number of final stage of AJCC.
Big data, artificial intelligence (AI), and machine learning are keywords that represent the Fourth industrial Revolution. In addition, as the development of science and technology, the Korean government, public institutions and industries want professionals who can collect, analyze, utilize and predict data. This means that data analysis and utilization education become more important. Education on data analysis and utilization is increasing with trends in other academy. However, it is true that not many academy run long-term and systematic education. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) is a data ecosystem hub and one of its performance missions has been providing data utilization and analysis education to meet the needs of industries, institutions and governments since 1966. In this study, KISTI's data education was analyzed using the number of curriculum trainees per year from 2001 to 2019. With this data, the change of interest in education in information and data field was analyzed by reflecting social and historical situations. And we identified the characteristics of KISTI and trainees. It means that the identity, characteristics, infrastructure, and resources of the institution have a greater impact on the trainees' interest of data-use education.In particular, KISTI, as a research institute, conducts research in various fields, including bio, weather, traffic, disaster and so on. And it has various research data in science and technology field. The purpose of this study can provide direction forthe establishment of new curriculum using data that can represent KISTI's strengths and identity. One of the conclusions of this paper would be KISTI's greatest advantages if it could be used in education to analyze and visualize many research data. Finally, through this study, it can expect that KISTI will be able to present a new direction for designing data curricula with quality education that can fulfill its role and responsibilities and highlight its strengths.
Chae, Jun-Gy;Jang, Ji-Woo;Kim, Dong-Wan;Jung, Su-Jin;Lee, Ik Hyun
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.4
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pp.131-136
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2019
People with compromised visual ability suffer from many inconveniences in daily life, such as distinguishing colors, identifying currency notes and realizing the atmospheric temperature. Therefore, to assist the visually impaired people, we propose a system by utilizing optical and infrared cameras. In the proposed system, an optical camera is used to collect features related to colors and currency notes while an infrared camera is utilized to get temperature information. The user is enabled to select the desired service by pushing the button and the appreciate voice information are provided through the speaker. The device can distinguish 16 kinds of colors, four different currency notes, and temperature information in four steps and the current accuracy is around 90%. It can be improved further through block-wise input image, machine learning, and a higher version of the infrared camera. In addition, it will be attached to the stick for easy carrying and to use it more conveniently.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.88-95
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2021
This study aims to provide implications for establishing support policies for students by empirically analyzing data on university students dropouts. To this end, data of students enrolled in D University after 2017 were sampled and collected. The collected data was analyzed using topic modeling(LDA: Latent Dirichlet Allocation) technique, which is a probabilistic model based on text mining. As a result of the study, it was found that topics that were characteristic of dropout students were found, and the classification performance between groups through topics was also excellent. Based on these results, a specific educational support system was proposed to prevent dropout of university students. This study is meaningful in that it shows the use of text mining techniques in the education field and suggests an education policy based on data analysis.
The need for Maker Education has received attention as an educational environment for cultivating the active and creative ability that can solve new problems in this era, and it is applied in various educational fields. Many of them use Design Thinking as a stage of maker activities. However, the educational value of each concept has not been magnified, since maker programs are designed by simply borrowing steps without considering the similar but different features of them. Therefore, this study developed a model of Maker Education utilizing Design Thinking based on complementary relationships. To this end, formative research methodology was conducted by the following procedures, developing a draft, conducting a formative evaluation, and completing the final model. As a result, the stages of Maker Education were visualized and detailed activities and instructing strategies in each step by reflecting the features of Maker Education, the autonomy of the learner and producing visible outputs using various tools and materials, and Design Thinking, the specific process of solving problems and enabling social participation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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