이 연구는 퍼스널 트레이닝 회원들이 지각하는 관계혜택과 고객만족 및 고객애호도와의 구조적관계를 규명하는데 그 목적을 두었다. 연구대상은 퍼스널 트레이닝 전문센터에서 1개월 이상 이용한 만 20세 이상의 남녀 회원을 모집단으로 선정한 후 편의표본추출법(convenience sampling)을 통해, 최종 227명의 유효 표본을 자료분석에 이용하였다. 자료처리는 SPSS 15.0과 AMOS 7.0을 이용하여 빈도분석, 확인적 요인분석, 신뢰도 분석, 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 이상의 연구수행 과정을 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 관계혜택 중 고객화혜택은 고객만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 관계혜택 중 심리적혜택, 사회적혜택은 고객애호도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 고객만족은 고객애호도에 정(+)의 영향을 미친다.
본 연구의 목적은 3주간의 고지대 스키 트레이닝이 크로스컨트리 스키 선수의 근기능에 미치는 영향을 분석하여 향후 크로스컨트리 스키 선수들의 근기능 향상 및 과학적 훈련프로그램 구성을 위한 기초 자료를 제공하는데 있다. 연구대상자는 크로스컨트리 스키 남자 대학 선수 6명을 대상으로 실시하였으며, 주기별과 고지대 트레이닝이 크로스컨트리 스키 선수들에 미치는 영향을 확인하기 위하여 일반선형모델 반복측정(General Linear Model ANOVA with repeated measure)과 대응표본 t 검정(Paired Samples t-test)을 적용하여 분석하였다. 고지대 스키 트레이닝을 3주간 실시한 결과 신체조성은 변화가 나타나지 않았지만, 어깨관절, 허리관절, 무릎관절, 발목관절의 등속성 근기능이 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 SP기간과 같은 스키 트레이닝 기간 중에도 지속적인 근력훈련을 실시하여야 할 것으로 사료되면 이에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 모바일 홈트레이닝과 운동몰입, 지속의도에 대한 기술수용 이론을 적용한 인과관계모형에 대한 구조분석 방법(SEM)을 적용하여 소비자을 예측하기 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 현재 코로나-19 팬데믹 사태로 인한 전략적 도구를 파악하기 위해 2021년 2월 1일부터 5월 21일까지 표본계획에 의해 모바일 프로그램인 "서베이 몽키"를 사용하여 유효표본 총 287명의 소비자를 최종 분석에 사용하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 수용모델이 운동몰입에 유의미한 영향(+)을 미치는 것으로 나타났으며, 둘째, 수용모델이 운동지속의도에 유의미한 영향(+)을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 운동몰입이 운동지속의도에 유의미한 영향(+)을 미치는 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.861-870
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2005
The Bayesian model selection procedures for the shape parameter of gamma distribution are proposed in order to test that the failure rate of gamma distribution is constant, increasing or decreasing. The encompassing intrinsic Bayes factor by Beger and Pericchi (1996) based on Jeffreys prior for shape parameter is used to investigate the usefulness of the proposed Bayesian model selection procedures via both real data and pseudo data.
8주간 주 2회, 1회 30분 16명의 남자 대학생을 대면 운동 그룹 8명, 실시간 비대면 운동 그룹 8명으로 나누어 운동을 실시하였다. 종속변인으로는 신체조성과 체력을 홈트레이닝 실시 전과 후 총 2번 측정하였다. 자료처리는 운동 방법의 차이와 측정 시기에 따른 신체조성과 체력에 미치는 영향을 알아보기 위해 반복측정 이원배치분산분석(two-way ANOVA with repeated measure)을 실시하였고, 사후분석으로 Bonferoni를 실시하였다. 그룹 간 변화량의 평균 차이를 비교하기 위해 사전-사후 차이의 변화량을 산출한 후 독립표본 t-검정(Independent t-test)을 실시하였다. 모든 통계적 유의수준은 p<.05로 설정했다. 8주간의 홈트레이닝은 대면 운동과 실시간 비대면 운동 방법에 상관없이 남자 대학생의 골격근을 증가시키고 근력, 근지구력, 심폐지구력을 증가시켰다. 또한, 대면·실시간 비대면 운동 방법간의 효과 차이는 나타나지 않았다. 따라서 실시간 비대면은 대면 운동과 마찬가지로 남자 대학생들의 골격근과 체력을 향상시키기에 효과적인 운동 방법이 될 수 있음을 시사한다. 또한, 이동이 불편한 환자들이나 노인들에게 적용될 수 있는 실시간 비대면 운동 프로그램이 검증된다면 대면 운동을 실시하기 어려운 대상에게도 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.269-277
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2000
독립이면서 로그정규분포를 따르는 두 모집단의 평균 차이에 대한 검정으로 Berger와 Pericchi(1996, 1998)가 제안한 내재적 베이즈 요인(intrinsic Bayes factor)을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포(noninformative prior)를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위해 실제 자료의 분석과 모의실험을 이용하여 고전적인 검정 방범과 그 결과를 비교한다.
본 연구는 소방공무원 16명을 대상으로 8주간 고강도 인터벌 트레이닝(HIIT) 중 타바타(Tabta) 프로그램을 진행하였으며 자료처리는 윌콕슨 순위검증(Wilcoxon signed rank test)와 대응표본 t검정(Paired t-test)분석을 실시하였다. 체력요인 중 하버드 스텝(Harvard step, 회)은 운동 전 87.19 ± 12.33에서 운동 후 93.81 ± 13.27 (p < .009), 윗몸일으키기(회)는 운동 전 35.75 ± 10.73에서 운동 후 39.00 ± 8.80 (p < .001), 악력(kg)은 운동 전 53.35 ± 6.11에서 운동 후 55.65 ± 6.74 (p < .035)으로 각각 유의한 차이가 나타났다. 신체조성 중 체지방률(%)은 운동 전 17.69 ± 4.32에서 운동 후 15.66 ± 3.33 (p < .003), 근육량(%)은 운동 전 36.65 ± 4.38에서 운동 후 36.41 ± 4.24 (p < .043), 체중(kg)은 운동 전 75.50 ± 6.40에서 운동 후 74.24 ± 6.40 (p < .000)으로 각각 유의한 차이가 나타났다. 37층 도착시간은 운동 전 8 min 13 s ± 1 min 8 s에서 운동 후 7 min 19 s ± 1 min 6 s (p < .002) 유의하게 감소시켰다. 따라서 HIIT는 화재 및 재난상황 대비 업무능력 향상에 긍정적 영향을 미칠 것으로 판단된다.
ICT 학습을 활용한 심상훈련은 핸드볼의 운동 기능과 집중력을 높이기 위하여 경기 장면과 정확하고 모범적인 운동 수행 동작을 인터넷을 통하여 미리 학습하게 하여, 학습자로 하여금 체육수업에 대한 기본적인 태도와 운동기능 향상, 그리고 수업만족도에 많은 영향을 미치고 있다는 것을 확인시켜 주었다., 스피드(속도), 폼(자세), 정확성(슈팅성공율), 적응력(경기력)의 영역에서도 운동능력이 향상되었음을 알 수 있었다. 이는 기존의 학습방법에서 ICT 학습과 심상훈련과의 장점을 현장에 적용시킨 한층 진일보한 교육방식이라 할 수 있겠다. 본 연구대상에 있어 전국 단위표본을 대상으로 하지 못했다는 점에서 연구 결과를 일반화시키는데 다소 무리가 있다. 따라서 차후 연구에서는 지역 간, 학년 간 균형적 표본을 통해 대표성이 보완된 연구가 계속적으로 선행되어져야 할 것이다
본 연구는 다중판별분석(MDA)에서 필요한 변수선택기준을 베이즈접근법으로 제안하였다. 이 베이즈판별변수 선택기준은 여러 정규모집단분포의 평균벡터에 대한 동질성 검정에 필요한 디폴터형태의 베이즈요인을 객관적 베이즈방법으로 유도하여 설정하였다. 디폴트베이즈요인(default Bayes factor)은 Spiegelhalter와 Smith (1982)가 계발한 가상적트레이닝표본법(imaginary training sample method)을 사용하여서 도출하였다. 또한 제안된 베이즈판별변수선택 기준이 지닌 분포의 성질을 이용하여, 추가 판별변수(또는 변수군)가 MDA에 기여하는 부가적인 판별력에 대한 검정법 및 추가판별변수(또는 변수군)의 선택 기준에 대해서도 논하였다. 본 연구에서 새로이 얻은 변수선택기준은 최적부분집합선택법(optimal subset selection method)뿐 아니라 각 단계적방법(stepwise method)의 변수선택기준으로 사용될 수 있으며, 두 그룹 판별분석에도 사용이 가능하다는 점에서 표본이론에 의해 여러 형태로 개발된 기존의 판별변수 선택 기준들을 하나로 통합시킬 수 있는 기능을 지니고 있다. 모의실험을 실시하여 최적 부분집합선택법과 단계적방법하에서 제안된 판별변수선택 기준이 가진 효용성을 평가하였다.
기계학습 모델 구축 간 트레이닝 데이터를 활용하며, 훈련 간 사용되지 않은 테스트 데이터를 활용하여 모델의 정확도와 일반화 성능을 판단한다. 일반화 성능이 낮은 모델의 경우 새롭게 받아들이게 되는 데이터에 대한 예측 정확도가 현저히 감소하게 되며 이러한 현상을 두고 모델이 과적합 되었다고 한다. 본 연구는 중심극한정리를 기반으로 데이터를 생성 및 기존의 훈련용 데이터와 결합하여 새로운 훈련용 데이터를 구성하고 데이터의 정규성을 증가시킴과 동시에 이를 활용하여 모델의 일반화 성능을 증가시키는 방법에 대한 것이다. 이를 위해 중심극한정리의 성질을 활용해 데이터의 각 특성별로 표본평균 및 표준편차를 활용하여 데이터를 생성하였고, 새로운 훈련용 데이터의 정규성 증가 정도를 파악하기 위하여 Kolmogorov-Smirnov 정규성 검정을 진행한 결과, 새로운 훈련용 데이터가 기존의 데이터에 비해 정규성이 증가하였음을 확인할 수 있었다. 일반화 성능은 훈련용 데이터와 테스트용 데이터에 대한 예측 정확도의 차이를 통해 측정하였다. 새롭게 생성된 데이터를 K-Nearest Neighbors(KNN), Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis(LDA)에 적용하여 훈련시키고 일반화 성능 증가정도를 파악한 결과, 비모수(non-parametric) 기법인 KNN과 모델 구성 간 정규성을 가정으로 갖는 LDA의 경우에 대하여 일반화 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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