The purpose of this study is to explore and describe of the reality of working poor in Korea. In spite of the increasing attention to the working poor, usual definitions of the working poor have some measurement questions. The definition of the working poor should focus on the key dimensions of work and poverty. This study defines working poor as all "persons who have devoted prior 6 months to working or looking for work and who lived in families with incomes below the poverty threshold". This study also defines poverty threshold based on the both concept of absolute and relative poverty. According to this definition, the working poor are almost equally divided between men and women and the majority of them are of prime working age. These characteristics of working poor are seems to be quite different from common sense. Also, serious deficiencies of human capital contribute to the employment problems of the working poor. Their education levels are much less than those of the working non-poor. The distributions of the employment status, occupation, and industry show also that the working poor are highly concentrated in a few low-wage jobs.
Kim, D.Y.;Lee, J.H.;Park, M.H.;Choi, Y.H.;Park, Y.O.
Electronics and Telecommunications Trends
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v.32
no.2
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pp.19-28
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2017
뇌파신호는 사람의 생각이나 감정을 가장 현실적인 방법으로 취득하여 해석하고 분석할 수 있는 유용한 정보원이다. 뇌파는 음성인식 이후에 사람과 사람, 사람과 사물, 사람과 컴퓨터 간에 편리하고 가장 자연스러운 초연결(Hyper-Connection) 접속과 통신을 가능하게 하는 유력하고 궁극적인 수단이다. 하지만 뇌파를 두뇌 활동 시 발생하는 신경세포와 신경세포 사이에 형성된 시냅스들의 화학적 활성화에 의한 전자기적 신호 평균의 총합으로만 해석하는 한, 뇌과학에서 이룩한 복잡한 사람의 생각과 감정 패턴과의 연결 해석이 불가능한 한계가 발생한다. 본고에서는 이를 극복하여 뇌파를 미래의 초연결 접속과 통신 수단으로 활용 가능하도록 하기 위한 기술적 가치와 가능성을 재발견하기 위하여 뇌과학에서 밝혀지고 있는 생각과 감정회로와 연동 해석하기 위한 뇌파신호의 처리, 해석 및 응용 기술 동향에 대해 기술한다.
The purpose of this study was to analyze the recognition of 20s~30s' young people in marathon activities using Q methodology. P-sample was composed of 30 young marathoners. The selected Q samples were arranged in the normal distribution form. The collected data were analyzed by factor analysis through varimax rotation using QUANL 1.2PC program. Three distinct were emerged throughout the analysis: the first type is 'the type of giving special meaning.' which is improving their physical fitness, healthy and enjoying runner's high. The second type is 'the enjoying leisure' which is releasing stress and enjoying their common interest.' The last type is 'the type of enjoying crew activity.' which is enjoying marathon festival and managed their healthy and life. This result hints that young marathoners' sports culture trends.
처음에는 가족끼리 작은 실천을 했다. 그 기쁨은 컸다. 누군가와 함께 그 기쁨을 나누고 싶었다. 그래서 회사로, 그가 속한 집단으로 나눔이 점차 커져갔다. 최전남 남성기전(주) 대표(한국자동제어공업협동조합 이사장 대한기계설비건설협회 서울특별시회 감사) 이야기다. 최전남 대표의 꾸준한 나눔활동은 한사람의 배려(날개짓)가 여러 불우한 이웃을 행복하게 하는 나비효과를 기대하기 때문이다. 또한 따뜻하고 착한 중소기업의 인식개선에는 이만한 활동이 없기 때문이다. 남에게 배풂으로써 내가 행복하고 이웃이 행복하다는 '행복나눔 전도사' 최전남 대표를 만났다.
우리나라에 해양경찰(이하 해경)이 있다는 것은 많은 사람이 알고 있지만, 해경의 주요업무 중 하나가 해양오염관리라는 사실은 국민 일부만이 알고 있는 것 같다. 선박사고로 발생하는 기름 및 위험유해물질(HNS)의 유출시 오염 방제작업, 태풍 또는 홍수로 발생되는 해안쓰레기 정화활동, 해양배출 폐기물 관리 등 다양한 해양환경 업무를 통하여 국민모두가 해양환경의 중요성을 다시 한번 인식할 수 있는 기회가 되었으면 한다.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.15
no.5
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pp.31-42
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2019
With the recent development of deep learning technology, remarkable achievements have been made in many research areas of computer vision. Deep learning has also made dramatic improvement in two-dimensional or three-dimensional human pose estimation based on a single image, and many researchers have been expanding the scope of this problem. The human pose estimation is one of the most important research fields because there are various applications, especially it is a key factor in understanding the behavior, state, and intention of people in image or video analysis. Based on this background, this paper surveys research trends in estimating human poses based on a single image. Because there are various research results for robust and accurate human pose estimation, this paper introduces them in two separated subsections: 2D human pose estimation and 3D human pose estimation. Moreover, this paper summarizes famous data sets used in this field and introduces various studies which utilize human poses to solve their own problem.
The purpose of this study is to identify how education and activities of urban forest healing programs affect emotional rest (healing recovery environment awareness, restoration of attention, and leisure life satisfaction). To this end, 38 people were divided into experimental groups (forest healing program education and practice), and control groups (non-program participation). As a result of the study, in the case of the experimental group, emotional rest factors such as healing recovery environment perception, attention recovery, and satisfaction with leisure activities after the program were statistically significantly improved, and in the case of the control group, there was no change in emotional rest after the program. In addition, there were differences between groups in both pre and post regarding the difference in emotional rest between the participant groups, and the difference in emotional rest afterwards was much larger than the pre-difference. In conclusion, people who receive regular education on forest healing and have done actual forest healing activities experience higher emotional rest than those who do not. This suggests that continuous motivation and regular practice can raise awareness of the healing recovery environment, promote attention recovery, and have a positive effect on leisure life through appropriate programs rather than simply taking a walk.
This study aims to examine the extent of lifestyle behavior changes, perceived restrictions in daily life, and their relationship during the COVID-19 pandemic. Using the 2020 Community Health Survey data, this study calculated perceived restrictions in daily life among adults in Korea during the pandemic by sociodemographic characteristics and lifestyle behavior category (physical activity, sleeping duration, drinking, smoking, social contact, public transport use, food delivery, instant food consumption). The generalized linear model examined the relationship between behavior change and perceived restriction on daily life. A total of 227,808 respondents were analyzed. 56.70% of the population perceived their daily lives restricted by 50% and more during the pandemic. The majority of the population decreased physical activity, social contact, and public transport use (52.71%, 89.70%, and 63.74%, respectively). Individuals who decreased physical activity, sleep duration, and social contact frequency, and those who increased drinking frequency, food delivery, and instant food consumption perceived greater restrictions in daily life than those who did not change respective behaviors (p<0.001). In conclusion, decreases in social contact and physical activity and increases in use of food delivery and instant food consumption were associated with greater perceived restrictions of daily life during the pandemic. Efforts to alleviate the negative impact of the pandemic on psychological well-being may need to involve attempts to improve healthy life behaviors.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.12
no.3
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pp.65-74
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2017
There have been questions how entrepreneurs think, act and why individuals become entrepreneurs. The trait-based explanation of entrepreneurial activities has been main stream. However, the trait-based theory has been criticized because it assumes that entrepreneurial traits are inherited, stable and enduring over time. This research accepts the cognitive theory to see how entrepreneurs learn or accept others' values, how entrepreneurial perceptions of opportunity impact entrepreneurial actions and how individuals acquire the social legitimation of the formation of entrepreneurial activities. In order to capture the attitudes, activities and motivations of people who are involved in entrepreneurial activities, the author uses the GEM Korea 2016 data. The data from the Global Entrepreneurship Monitor(GEM) has been well known for the data to capture individuals early-stage entrepreneurial activities. This paper used the sample from the APS(Adult Population Survey) of the GEM which was completed by a representative sample of two thousand adults in Korea by the qualified survey vendor, with strict procedures and oversight by the GEM central data team. The hypotheses are tested with logit regression analysis to estimate the probability of the influence of perceptual variables such as individual perception in social learning, the opportunity recognition in the environment, and social legitimation in the entrepreneurial activities. Based on the results, individuals tend to have high entrepreneurial activities if individuals have high self-efficacy. Also, the existence of role models around the entrepreneurs encourages the individuals involve in entrepreneurial activities more however the perception of opportunity in the environment is not strongly associated with entrepreneurial activities. The media exposure of successful entrepreneurs is more important than others' perception of entrepreneurs on the desirable career option or respect from communities. This paper can contribute to the cognitive processes, particular perception about oneself, as well as perception which is impacted by a community or a society.
Sung, Ji Hoon;Choi, Sun Tak;Lee, Joo Young;Cho, We-Duke
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.4
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pp.93-102
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2019
As interest in wellness grows, There is a lot of research about monitoring individual health using wearable devices. Accordingly, a variety of methods have been studied to distinguish exercise from daily activities using wearable devices. Most of these existing studies are machine learning methods. However, there are problems with over-fitting on individual person's learning, data discontinuously recognition by independent segmenting and fake activity. This paper suggests a detection method for exercise activity based on the physiological response principle of heart rate up and down during exercise. This proposed method calculates activity intensity and heart rate from triaxial and photoplethysmography sensor to determine a heart rate recovery, then detects exercise by estimating activity intensity or detecting a heart rate rising state. Experimental results show that our proposed algorithm has 98.64% of averaged accuracy, 98.05% of averaged precision and 98.62% of averaged recall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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