Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.15
no.1
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pp.71-91
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2011
This qualitative case study examines how mid-life housewives perceive age, react to aging, and experience the changing of their appearance that comes with age. The participants of this study were eight housewives four full-time housewives and four working housewives in middle adulthood. This study was conducted through in-depth interviews that were based on an unstructured questionnaire, and the data was collected from January 2010 to October 2010. Findings are as follows: during mid-life, housewives continue to exert efforts toward self-development, and toward self-actualization that can unleash the potential of their "multi-self". The housewives of the Entering Middle Adulthood self-actualization period believe that the material self as manifested in appearance is the most important component of the multi-self. Indeed, both groups of housewives thought a great deal about the criterion of appearance for their age and were concerned about others' viewpoints, social stereotypes, the appearance "norm," and other characteristics related to appearance. The full-time housewives made efforts to improve their social selves, and the working housewives tried to enhance their spiritual selves. The viewpoints of husbands are often internalized into housewives' internal points of view; therefore the relationships of housewives with their husbands were crucial both to the confidence the women felt in their appearance, and to their satisfaction in life.
Bone age assessment has been widely used in pediatrics to identify endocrine problems of children. Since the number of trained doctors is far less than the demands, there has been numerous requests for automatic estimation of bone age. Therefore, in this paper, we propose an automatic bone age assessment method that utilizes pattern classification techniques. The proposed method consists of three modules; a finger segmentation module, a normalized shape model generation module and a bone age estimation module. The finger segmentation module segments fingers and epiphyseal regions by means of various image processing algorithms. The shape model abstraction module employ ASM to improves the accuracy of feature extraction for bone age estimation. In addition, SVM is used for estimation of bone age. Features for the estimation include the length of bone and the ratios of bone length. We evaluated the performance of the proposed method through statistical analysis by comparing the bone age assessment results by clinical experts and the proposed automatic method. Through the experimental results, the mean error of the assessment was 0.679 year, which was better than the average error acceptable in clinical practice.
Despite the ubiquity of mobile phone, the medium has received far less scholarly attention than it should deserve. This study begin with the purpose of fair repositioning of mobile phone in Korean interpersonal communication. To accomplish this purpose, We examined the effect of communication values on perception of mobile phone as interpersonal communication medium, such as the appropriateness and effectiveness of mobile phone. The related raw data were collected from on-line survey process, and statistically analyzed. The result showed that the more effect the traditional communication values of our society have on the perception of mobile phone, the older users are. And Younger generations tend to have more positive attitude to mobile phone as interpersonal communication medium. Particularly when the seniors are interpersonal communication partner and impending task is advice or request, younger persons tend to perceive mobile phone more appropriate and effective than the elder persons do. Thus, it is plausible to predict that relative position of mobile phone will be gradually more important in Koreans' social communication when the younger generation become the mainstream of our society.
This research examined whether there are differences in group decision making between senior leader groups and junior leader groups. Results revealed that senior leaders contributed more during the discussion than junior leaders, and groups with senior leaders performed better than the groups with junior leaders. In post-discussion activities group members noted that senior leaders were able to represent their groups better, and showed better leadership during discussion. On the other hand, the leader's age impacted differently depending on leader selection methods. For senior leaders, leaders randomly assigned were perceived to be more beneficial to groups. However for junior leaders, leaders systematically selected were perceived to represent their groups better and exhibit better leadership. The interaction between leader's age and leader selection seems to arise from a difference of leader's power bases.
This paper attempts to analyze the role of Nigeria's current President Major (Rtd) Mahammudu Buhari and the immediate past President Goodluck Jonathan in dealing with the Boko Haram Insurgency in Nigeria. Nigeria has not been without its fair share of conflict. In fact, no decade of post-Independent Nigeria has been conflict free. With several coups, general strikes and a civil war, Nigerians have had to experience some of the most sordid tragedies arising from difference of opinions and distrust. It is interesting to mention that the conflict in Nigeria has not received the needed attention as it were. The leadership of Goodluck Jonathan did not receive the same effort and cooperation as compared to Muhammadu Buhari who came into office in May 2015. This paper argues the important roles played by the two Nigerian leaders which either aided or prevented collaboration. Goodluck Jonathan was perceived as a weak and indecisive leader whose leadership failed to effectively handle the Boko Haram insurgency. Muhammadu Buhari assumed office with a lot of high hopes and expectations from the Nigerian population and the international community to tackle the Boko Haram insurgency.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.47-50
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2023
본 논문에서는 딥러닝 CNN 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 이미지를 학습한 다음 나이와 성별을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개개인 마다 각기 다른 외형적 특성을 고려하여 이를 분석한 다음 이에 맞는 헤어 스타일, 옷차림을 추천할 수 있다. 해당 기술을 활용하여 메타버스 아바타 생성에 사용자의 얼굴과 같은 신체적 특성을 고려할 수 있다. 향후에는 신체 전체를 이미지화하여 보다 더 다양한 정보를 인식할 수 있도록 연구를 진행할 것이다.
This paper is a review of findings from studies that have used vignettes to identify salient characteristics that have been found to influence individuals' perceptions of child sexual abuse. Vignette studies finding avoid to unreliable and biased self-reports. A review of the literature revealed that factors influencing the perception process are divided into two groups. One group of factors relates to the details of the abuse situation including characteristics of sexual act (intrusiveness of the sexual act and the frequency of acts), characteristics of victim (age of victim, the gender of victim and victim resistance), and characteristics of perpetrator (age of perpetrator, gender of perpetrator and the relationship of the perpetrator to the child). The other group of factors focused on in research reflects individuals background variables that affect personal interpretations of the abuse situation. These factors include professional affiliation of the respondent and various other. demographics (e.g., gender of respondents, age, education, marital status, parental status, number of children, the length of experience, etc.), along with respondents own child sexual victimization experiences. Based on theses findings vignette studies have allowed researchers to learn how individuals vary their perceptions of various situational aspects of child sexual abuse situations, and how background characteristics of the respondents as observers may influence these perceptions.
A player character has a significant influence on immersion. In order to understand the consumers, it is necessary to compare age and gender of player characters, which is the most basic feature of the player character. We selected a prize winning work of 15 years of USA and japanese as research subjects(in RPG and Adventure), classified age and gender of player characters and analyzed the result. In the japanese games, the ratio of pre-set player characters was 94.3% for age and 88.6% for gender. In the USA games, It was the order of the pre-set character which did not specify the age and the customized type character. In this research, we would like to contribute guidelines for player character setting to successfully advance into the USA and Japanese game market.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.2
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pp.261-271
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2010
NEIS (National Education Information SystTem) provides educational information to parents while students are not able to have the direct access to their own academic information. Students filed their request to the National Human Right Agency. The objective of this study is to investigate the feasibility of students direct access to their own information and how to do it. In detail, online survey was conducted from 3,300 students, teachers and parents who are the stake holders of student information service on NEIS regarding whether they are for it, if so how to do it. The result indicated that students, parents and teachers are all positive in that order. It is unexpected that teachers who need to input and are responsible for the accuracy and reliability for student information are also for it. Although the human right law suggests all students have the right to direct access to their own information, the order of operation can be from secondary school level if the operation can not be done all at the same time. The range of information provided through this service is in principle the same as what parents can access except the counseling information.
Recently deep learning models are widely used for various tasks such as facial recognition and face editing. Their training process often involves a dataset with imbalanced age distribution. It is because some age groups (teenagers and middle age) are more socially active and tends to have more data compared to the less socially active age groups (children and elderly). This imbalanced age distribution may negatively impact the deep learning training process or the model performance when tested against those age groups with less data. To this end, we propose an age-controllable face synthesis technique using a feature decomposition to classify age from facial images which can be utilized to synthesize novel data to balance out the age distribution. We perform extensive qualitative and quantitative evaluation on our proposed technique using the FFHQ dataset and we show that our method has better performance than existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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