• Title/Summary/Keyword: 심신(心身)

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피로와 스트레스 푸는 간단요가

  • Yun, Ju-Yeong
    • 보건세계
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    • v.53 no.9 s.601
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    • pp.22-25
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    • 2006
  • 심신의 피로와 스트레스를 개운하게 풀 수 있는 요가 동작입니다. 그러나 이 동작을 하기 전에 먼저 준비해야 할 것이 있습니다. 일단 눈을 들어 최대한 먼 곳을 보세요. 창이 있다면 창 너머 먼 곳을 보아서 집중으로 인한 이마와 미간의 긴장을 풀어놓으세요. 미간의 긴장을 푼 뒤 눈을 감고 오른손을 왼쪽 어깨에 얹고 어깨 저속 뿌리 깊이 박혀있는 뻐근한 긴장의 정도를 느껴보고 마음으로부터 풀어놓습니다. 반대쪽도 똑같이 해줍니다. 미간과 어깨의 긴장이 풀어지면 쇄골과 가슴쪽의 호흡이 아래쪽으로 차분히 가라앉는 것이 느껴질 겁니다. 이렇게 기본적으로 이완, 호흡을 통해 심신이 편안한 가운데 다음 동작들을 시작합니다. 동작 중에는 욕심을 내 무리하지 말고 천천히 움직이면서 기분 좋은 적당한 자극을 잘 느끼도록 하고 동작 후에는 풀어지는 지극이 완전히 사라질 때까지 날 느끼도록 합니다. 이렇게만 해 준다면 피로와 스트레스를 정말 요가 한 동작으로 감쪽같이 날려버릴 수 있을 겁니다.

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Possibility Study of Estimating Maximum Depth of Daily Snow Cover by using Algorithm (알고리즘을 이용한 일최심신적설 측정 가능성 연구)

  • Lee, Gun;Kim, Dongkyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.170-170
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    • 2017
  • 본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.

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