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유아 스마트 기기 사용 관련 요인들과 자기조절 능력 발달과의 상관관계
조상연(Sang Yeun Cho),소혜진(Hye Jin So),임성민(Sung Min Lim),고민숙(Min Sook Koh),송길연(Kil Yun Song),문진화(Jin-Hwa Moon) 대한소아신경학회 2018 대한소아신경학회지 Vol.26 No.3
Purpose: To investigate the relationship between the smart devices usage-related factors and self-regulation ability development in early childhood. Methods: Parental questionnaires of 187 children aged 3–6 years were analyzed. The metrics included smart device usage frequency (times/week, scored as uFreq), smart device usage time (hours/day, scored as uTime), parental scale for appropriate smart device usage level (scored as uLevel), the Korean-developmental screening test (K-DST), and the scale for self-regulation ability in young children (scored as SRS, and including four sub-categories: self-appraisal, self-determination, behavior inhibition, and emotionality). The correlations were analyzed by total age group and by each age. Results: In the total age group analysis, uFreq and uTime were negatively correlated with mean SRS (rs= -0.366, -0.330; P<0.001) and sub-category SRS (rs= -0.186 to -0.370; P<0.05). Mean uLevel score was positively correlated with mean SRS (rs=0.406; P<0.001) and most of the mean sub-category SRS (rs=0.174 to 0.362; P<0.05). In 3-year-old children, the mean SRS was strongly negatively correlated with uFreq (rs=-0.751; P<0.001), negatively correlated with uTime (rs=-0.518; P<0.001), and positively correlated with mean uLevel score (rs= 0.533; P=0.013). Such correlations seemed to decrease at the age of 4–6 years. Conclusion: Self-regulation ability was significantly correlated with smart device-related factors and was the highest in the 3-year-old children. Encouraging appropriate smart device usage will be helpful for self-regulation development of young children.
김승일(Seung-il Kim),최광원(Kwang-Won Choi),조상연(Sang-yeun Cho),김종대(Jong-Dae Kim),김유섭(Yu-Seop Kim),박찬영(Chan-Young Park),송혜정(Hye-Jeong Song),신규성(Kyu-Sung Shin),경민선(Min-Sun Kyoung),김영목(Young-Mog Kim),박형기(Hyung 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
본 논문에서는 진단 검사 의학 분야에서 통계적 지식이나 도구사용능력이 부족한 임상의학자들을 위해 개발된 통계적 데이터 분석 시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 질병진단에 필요한 다중 바이오마커 데이터를 Luminex장비를 통하여 측정한 후, 분석이 용이한 형태로 변환하는 시각화 기술과 데이터에 내재된 패턴을 찾아내어 유용한 지식을 생성하는 데이터 마이닝 기술을 포함한다. 주요 모듈로는 마커선택, 데이터 시각화, 마커 평가 모듈로 구성되며 MATLAB을 기반으로 개발되었다.
난소암 조기진단을 위한 다중 바이오마커 선택 알고리즘 성능 비교
최광원(Kwang-Won Choi),김승일(Seung-il Kim),조상연(Sang-yeun Cho),송혜정(Hae-Jung Song),김종대(Jong-Dae Kim),김유섭(Yu-Seop Kim),박찬영(Chan-Young Park),신규성,경민선,김영목(Young-Mog Kim),박형기(Hyung-Ki Park),이은영(Eun-Young Lee),이명선 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
본 연구에서는 T-Test와 Genetic Algorithm을 사용해 Luminex 사용 환경에서 난소암을 진단할 수 있는 바이오마커의 조합을 찾고 Cancer와 Normal간의 분류 성능을 평가해 보았다. 바이오마커는 혈액, 체액 내의 특정 질환 여부나 상태를 나타내는 단백질, DNA들의 지표 물질이다. 정상인과는 다른 분포를 가진 성분이 환자의 혈액이나 체액에서 발견되면 이를 토대로 질병유무와 상태를 판단할 수 있다. 난소암을 진단할 수 있는 바이오마커 조합을 찾기 위해 T-Test와 Genetic Algorithm를 사용하여 분류성능이 좋은 바이오마커 조합을 각각 선별해 보았고, 선별된 각각의 마커조합을 선형분류기(LDA)를 사용해 평균 민감도, 특이도, 정확도를 비교해 보았다. 실험데이터는 두 곳의 병원에서 제공받은 총 58명(Cancer 27명, Normal 31명)의 혈청에서 21 종류의 바이오마커 데이터를 Luminex-PRA를 통해 얻었다. 본 연구에서는 T-Test로 만들어진 마커조합이 Genetic algorithm으로 만들어진 마커조합 보다 더 좋은 민감도, 특이도, 분류정확도를 보여주었다.