Association between childhood and adult attention deficit hyperactivity disorder symptoms in Korean young adults with Internet addiction

Background and aims Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is one of the most common psychiatric comorbidities of Internet addiction (IA); however, the possible mechanisms that contribute to this high comorbidity are still under debate. This study aims to analyze these possible mechanisms by comparing the effect of IA severity and childhood ADHD on inattention, hyperactivity, and impulsivity in young adults with IA. We hypothesized that IA might have associations with ADHD-like cognitive and behavior symptoms aside from childhood ADHD. Methods Study participants consisted of 61 young male adults. Participants were administered a structured interview. The severity of IA, childhood and current ADHD symptoms, and psychiatry comorbid symptoms were assessed through self-rating scales. The associations between the severity of IA and ADHD symptoms were examined through hierarchical regression analyses. Results Hierarchical regression analyses showed that the severity of IA significantly predicted most dimensions of ADHD symptoms. By contrast, childhood ADHD predicted only one dimension. Discussion The high comorbidity of inattention and hyperactivity symptoms in IA should not solely be accounted by an independent ADHD disorder but should consider the possibility of cognitive symptoms related to IA. Functional and structural brain abnormalities associated with excessive and pathologic Internet usage might be related to these ADHD-like symptoms. Conclusion Inattention and hyperactivity in young adults with IA are more significantly associated with the severity of IA than that of childhood ADHD.ope

Resolving Structural Transfer Ambiguity Caused by Translation Divergence in Machine Translation

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Support Vector Regression을 위한 지능적 데이터 선택 및 Semi-Supervised Learning

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 산업공학과, 2013. 2. 조성준.Support Vector Regression (SVR), a regression version of Support Vector Machines (SVM), employing Structural Risk Minimization (SRM) principle has become one of the most spotlighted algorithms with the capability of solving nonlinear problems using the kernel trick. Despite of the great generalization performance, there still exist open problems for SVR to overcome. In this dissertation, two major open problems of SVR are studied: (1) training complexity and (2) Semi–Supervised SVR (SS–SVR). Since the training complexity of SVR is highly related to the number of training data n: O(n3), training time complexity and O(n2), the training memory complexity, it makes SVR difficult to be applied to big–sized real–world datasets. In this dissertation, a data selection method, Margin based Data Selection (MDS), was proposed in order to reduce the training complexity. In order to overcome the training complexity problem, reducing the number of training data is an effective approach. Data selection approach is designed to select important or informative data among all training data. For SVR, the most important data are support vectors. By ε–loss foundation and the maximum margin learning, all support vectors of SVR are located on or outside the ε–tube. With multiple sample learning, MDS estimated the margin for all training data, efficiently. MDS selected a subset of data by comparing the margin and ε. Through the experiments conducted on 20 datasets, the performance of MDS was better than the benchmark methods. The training time of SVR including running time of MDS was with 38% ∼ 67% of training time of original datasets. At the same time, the accuracy loss was 0% ∼ 1% of original SVR model. Recently, the size of dataset is getting larger, and data are collected from various applications. Since collecting the labeled data is expensive and time consuming, the fraction of the unlabeled data over the labeled data is getting increased. The conventional supervised learning method uses only labeled data to train. Recently, Semi–Supervised Learning (SSL) has been proposed in order to improve the conventional supervised learning by training the unlabeled data along with the labeled data. In this dissertation, a data generation and selection method for SS–SVR training is proposed. In order to estimate the label distribution of the unlabeled data, Probabilistic Local Reconstruction method (PLR) was employed. In order to get robustness to noisy data, two PLRs (PLRlocal and PLRglobal) were employed and the final label distribution was obtained by the conjugation of 2–PLR. Then, training data were generated from the unlabeled data with their the estimated label distribution. The data generation rate was differed by uncertainty of the labeling. After that, MDS was employed to reduce the training complexity increased by the generated data. Through the experiments conducted on 18 datasets, the proposed method could improve about 10% of the accuracy than the conventional supervised SVR, and the training time of the proposed method including the construction of final SVR was less than 25% of benchmark methods. Two applications are analyzed. For response modeling, SVR based two–stage response modeling, identifying respondents at the first stage and then ranking them according to expected profit at the second stage, was proposed. And MDS was employed in order to reduce the training complexity of two–stage response modeling. The experimental results showed that SVR employed two–stage response model could increase the profit than the conventional response model. MDS reduced the training complexity of SVR to about 60% of original SVR with minimum profit loss. For Virtual Metrology (VM), the proposed SS–SVR method was applied to a real–world VM dataset by using the unlabeled data with the labeled data for training. Data were collected from two pieces of equipment of the photo process. The experimental results showed the proposed SS–SVR method could improve the accuracy about 8% on average than that of the conventional VM model. The accuracy of proposed method was better than benchmark method while the training time of the proposed method was relatively small than benchmark methods.Abstract i Notation iv Contents vi List of Tables ix List of Figures x 1 Introduction 1 1.1 Support Vector Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Data Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3 Semi-Supervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.4 Contributions of this Dissertation . . . . . . . . . . . . . . . 6 2 Literature Review 9 2.1 Support Vector Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 Data Selection for Support Vector Regression . . . . . . . . 12 2.2.1 Time Complexity Reduction . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.2 Data Selection Method . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2.3 Data Selection Method for Support Vector Regression 14 2.3 Semi–Supervised Learning for Support Vector Regression . 17 2.3.1 Semi–Supervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.3.2 Semi–Supervised Learning for Regression . . . . . . 18 3 Data Selection for Support Vector Regression 23 3.1 Voting based Data Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.2 Margin based Data Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.3.1 Experiment Setting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.3.2 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.4 Parameter Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4 Data Generation and Selection for Semi-Supervised Sup port Vector Regression 42 4.1 Labeling the Unlabeled Data . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.2 Data Generation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.3 Data Selection and Support Vector Regression . . . . . . . 50 4.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.4.1 Experiment Setting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.4.2 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 5 Application 1: Data Selection for Response Modeling 71 5.1 Response Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 5.2 Two–Stage Response Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 5.3.1 Experiment Setting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 5.3.2 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5.4 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 6 Application 2: Semi-Supervised Support Vector Regres- sion for Virtual Metrology 80 6.1 Virtual Metrology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 6.2 Semi–Supervised Learning for Virtual Metrology . . . . . . 82 6.3 Virtual Metrology Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 6.3.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 6.3.2 Data Acquisition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 6.3.3 Data Preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 6.3.4 Feature Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 6.3.5 Virtual Metrology Modeling . . . . . . . . . . . . . . 85 6.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 6.4.1 Experiment Setting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 6.4.2 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 6.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 7 Conclusion 93 7.1 Summary and Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 7.2 Limitations and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 Bibliography 99Docto

[학내 기관 탐방] 장애학생을 위한 교수-학습 지원 : 서울대학교 장애학생지원센터

우리나라는 장애인 고등교욱 기회 확대와 초·중등 교육과정에서의 교육적 차별에 대한 보상적 차원에서 1995년 특수교육대상자 특별전형제도를 도입하였다. 서울대학교도 이러한 사회적 분위기에 편승하여 국립 대학교로는 최초로 2002년 본 전형제도를 도입하였다. 시행 첫해에 7명의 중증 장애학생이 입학한 것을 시작으로 2005년 현재 총 32명의 특별전형 장애학생이 재학중에 있다

현대 도시 공공 공간에서 나타나는 수공간의 기능과 의미 연구

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 환경조경학과, 2012. 2. 성종상.현재 도시 내의 공간에서 다양한 수공간의 생성이 일어나고 있으며, 공간의 규모와 수량도 점점 커지고 있다. 도시 공공 공간 내에 수공간이 나타나고 있는 현상은 물이 도시에서 물질적 자원으로써의 역할뿐만 아니라 다른 역할을 하고 있으며, 물에 대한 도시민들의 요구라는 증거물이다. 본 연구에서는 제 2의 자연으로서의 역할을 하는 정원과 공원을 뛰어넘어 도시민들이 가장 가깝고, 많이 접할 수 있는 도시 공공 공간에서 물이 공간에 어떠한 의미를 품으며, 어떠한 기능과 요구를 통하여 만들어지는가에 대하여 고찰하였다. 또한, 수공간이 도시공간에서 디자인 요소로써 혹은 사회적 요소로써의 어떠한 형태를 가지고 기능을 하고 있는가에 관하여 분석하고, 현재의 수공간이 가지고 있는 역할과 의미에 관하여 가늠하여 보는 것을 목적으로 하고 있다. 이러한 점은 도시공간의 조성 시 공간 내에서 수공간이 중요한 요소로써의 역할을 한다는 인식을 심어줄 수 있다. 또한 도시민들에게 도시경관에서 수공간이 연출하는 수경관의 중요성에 대하여 알려줄 수 있는 계기가 된다. 마지막으로 도시공공 공간을 계획하거나 설계하는 디자이너들에게 수공간이 공간의 이미지화를 위한 하나의 도구 이상으로써의 역할을 하고 있다는 것을 확인시켜 줄 수 있다. 본론에 들어가기 전에 앞서 물에 대한 여러 가지 담론과 의미를 살펴보고, 도시 공공 공간에서 만들어지는 수공간의 유형들을 나누어, 현재 한국을 대표하고 있는 도시 공공 공간들을 선정하였다. 그리고 공간 내에 존재하는 수공간들에 대하여 물리적 분석과 수경연출 방법, 그리고 각 공간들에 대한 사회적 시선들을 분석하였다. 그리고 이를 통하여 도시 공공 공간의 물리적 특성, 공간 내에서 수공간의 기능, 수공간을 통한 현대 도시 공공 공간의 의미라는 3가지로 분류하여 살펴보았다. 첫 번째 물리적 특성으로는 도시 공공 공간 내 조성되는 수공간의 대형화 현상을 나타나고 있다는 사실이다. 이는 수공간의 대형화를 통한 가시적인 효과를 기대하기 위한 것으로 보이며, 물리적 형태와 크기뿐만이 아니라 연출의 규모에서도 대형화 현상이 나타나고 있었다. 두 번째는 공간의 사용을 효율적으로 하기 위한 유동적 공간 생성이며, 특히 바닥분수와 같은 무형의 수공간 형태로 주로 발견되었다. 마지막 특징은 스펙타클한 경관의 연출이다. 공간으로의 흡인력을 증가시키기 위한 역동적 경관연출 형태와 도시 내에서 다른 공간에 와있다는 착각을 하게 하는 판타지적 공간연출방법이 주로 사용되었다는 것을 알 수 있다. 하지만, 이러한 현상들을 동반하면서 기존의 수공간이 가지는 정적이고, 평온한 이미지 역시 현대 도시 공공 공간 내에서 지속되고 있음을 알 수 있었다. 물리적 특징들을 기반으로 도시 공공 공간 내의 수공간의 기능을 분석한 결과, 공간 내에서 수공간은 목적지향적 기능, 공간의 상징과 재현을 위한 요소로서의 기능, 공간의 어메니티 창출을 위한 기능을 하고 있다는 것을 알 수 있었다. 도출된 세 가지의 기능들은 물이라는 요소만이 가지는 특성이 잘 표현된 기능이며, 이를 통하여 현대에 사는 도시민들에 대한 도시 공공 공간에 대한 인식이 바뀌었다는 것을 알 수 있다. 도시 공공 공간 내 수공간들은 사회적으로 중요한 의미들을 지니고 있다. 수공간의 조성으로 인하여 도시 공공 공간은 도시민들의 이용행태를 바꾸어 놓았을 뿐만이 아니라 물리적 기능과 정치적인 역할에 더하여 도시민들의 문화적 공간으로서의 역할도 한꺼번에 하게 되었다. 도시 내에 존재하는 놀이공간으로 인식되면서 도시민의 여가생활의 패턴에 변화를 가져다주었다. 역동적이고 거대한 경관을 통하여, 수공간은 도시의 정체성 확립과 기존의 이미지를 개선 및 새로운 도시로 변모하기 위한 수단으로서 이용되었다. 이는 현대의 수공간이 도시의 이미지를 개선하였다는 결과를 통해, 정치적 성공의 결과물로서 의미를 가진다고도 볼 수 있다.The production of waterscape emerges from contemporary urban spaces, and also the number of scale and quantity is growing now. A phenomenon about the production of waterscape in contemporary urban space is playing a role as Material resources and others. And this is the evidence about demand of water of citizen. The purpose of this thesis is to find the connotation of the water beyond the garden and park as a role of the second nature in urban public space, functions of the water, and demand of the waterscape to citizen. The second purpose is to analyze the functions of the waterscape as a factor of the design and society, and to think roles and meanings of the contemporary waterscape. The point can give people awareness that waterscape has an important role in a city when planners make a public space. And this thesis can inform an importance of the creation of waterscape to the citizen in urban landscape. Finally it can inform designers that waterscape is playing a role more than tools for image-making of the space. Before the body, I studied various discussions and meanings and categorized types of the waterscape in urban public space, and I selected representatives of the Korean urban public spaces. I have analyzed waterscape of the physical aspects, the method to produce waterscape, and social arguments of waterscape in urban public space. And I studied the physical characteristics, the function in space, and connotations of contemporary urban public space through waterscape. The first physical characteristic is the gigantism of waterscape in urban public space. This phenomenon is the result of the intention of the visual effects through the gigantism of waterscape. Also the gigantism of waterscape is found in the method to produce waterscape. The second physical characteristic is the production of the flexible space for efficiency. It is found in intangible waterscape like the underground fountain. The final physical characteristic is the spectacular image-making. It is used for the active landscape to increase an attraction of space, and for the fantasy landscape to give illusion that people are in another space. But calm and peaceful original characteristics are also lasted in contemporary urban space, with phenomenon. Through Results of the analysis with physical characteristics about functions of waterscape in urban public space, I found waterscape has functions as the destination of space, representation and symbol of space, and creation of amenity space. Three functions are only elements that have the characteristics of water. Through waterscape, modern citizens awareness about public space is changed. Waterscape in urban public space has socially important meanings. Because of the creation of waterscape, behavior of using public space is changed and also public space has roles as physical functions, political tools, and cultural space. As space is recognized as a play space in a city, leisure pattern of citizens have been changed. Through the active and giant landscape, waterscape is used for way to make an identity of a city, to improve previous images, and to change cityscape. Through the contemporary waterscape improved images of a city, waterscape can mean results as political success.제1장 서론 1_x000D_ 제1절. 연구의 배경 및 목적 1_x000D_ 제2절. 도시 공공 공간에 관한 연구 동향 4_x000D_ 제3절. 연구의 대상과 방법 및 구성 8_x000D_ 1. 연구의 대상 8_x000D_ 2. 연구의 방법 및 구성 11_x000D_ 제2장 물과 수공간의 의미 13_x000D_ 제1절. 물의 의미 13_x000D_ 1. 물에 관한 담론과 의미 13_x000D_ 2. 물이 가지는 이미지 21_x000D_ 제2절. 수공간의 정의와 특성 28_x000D_ 1. 수공간에 관한 선행연구 28_x000D_ 2. 수공간의 정의와 유형 31_x000D_ 제3장 현대 도시 공공 공간의 수공간 양상 37_x000D_ 제1절. 도시공원(Public Park) 37_x000D_ 1. 일산호수공원 37_x000D_ 2. 선유도공원 43_x000D_ 3. 서울숲 49_x000D_ 4. 길동자연생태공원 57_x000D_ 제2절. 도시광장(Square and Plaza) 62_x000D_ 1. 서울광장 62_x000D_ 2. 청계광장 65_x000D_ 3. 광화문광장 70_x000D_ 제3절. 도시가로(Street) 76_x000D_ 1. 인사동 역사문화 탐방로 76_x000D_ 2. 대학로 실개천 81_x000D_ 3. 테라노바포항 프로젝트 86_x000D_ 제4절. 수변공간(Water front) 92_x000D_ 1. 난지한강공원 강변 물놀이장 92_x000D_ 2. 달빛 무지개 분수 96_x000D_ 3. 뚝섬 물놀이 테마파크(수피아) 100_x000D_ 제5절. 도시하천(Urban stream) 104_x000D_ 1. 청계천 104_x000D_ 2. 여의도 샛강 생태공원 109_x000D_ 제4장 현대 도시 공공 공간의 수공간 특성과 기능 그리고 의미 114_x000D_ 제1절. 도시 공공 공간의 물리적 특성 114_x000D_ 1. 대형화 114_x000D_ 2. 유동적 공간(Flexible Space)의 생성 119_x000D_ 3. 스펙타클(Spectacular)한 경관의 연출 121_x000D_ 제2절. 현대 도시 공공 공간 내에서 수공간의 기능 125_x000D_ 1. 목적지향적 도구로서의 기능 125_x000D_ 2. 상징과 재현 127_x000D_ 3. 공간의 어메니티(Amenity) 창출 130_x000D_ 제3절. 수공간을 통한 현대 도시 공공 공간 의미 133_x000D_ 1. 도시 공공 공간 이용문화의 변화 133_x000D_ 2. 도시 정체성의 확립과 이미지 메이킹(image making) 136_x000D_ 3. 수공간에 대한 비판적 시선 138_x000D_ 제5장 결론 144_x000D_ 참고문헌 146_x000D_ Abstract 155Maste

(A) Numerical study on Control of a Backward-Facing Step Flow Using Ion-wind

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