The purpose of this study was to determine the recognition of body image and food behavior factors according to the BMI. The subjects of this study were 242 7th grade students resided in San Francisco area. The degree of recognition for self-estimated physique of subjects by gender and by race showed no significant differences by gender but significant differences by race, showing that 20.0% was considered as underweight in Asian and 7.5% was considered as underweight in White students. This showed the same tendency as actual physique status (BMI). Also, the ratio of being recognized as more than overweight was 17.3% in Asian, 23.3% in Hispanic, and 13.4% in White students. In case of female students, the ratio of dieting experience was 63.3%, and 49.3% of White students and 63.3% of Hispanic students experienced dieting. In case of students answered not healthy, their body weight were significantly higher than those answered as healthy, and the BMI was also over 19, showing significant differences. Thus cases that answered as not healthy had greater body weight and BMI. Also it showed that frequent dieting experience is related to higher height and weight. The analysis of food behavior factors perceived by body shape showed that the group perceived itself as overweight consumed more 'fast food' but had low scores in 'vegetables' intake, with frequent intake of 'soda' and tendency to 'overeat'. Also, the tendency for 'balanced life' was significantly lower and for skipping breakfast was significantly higher, suggesting problematic food behavior.
본 논문에서는 운전자 피로 감지를 위한 얼굴 동작을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 동작은 얼굴 표정, 얼굴 자세, 시선, 주름 같은 얼굴 특징으로 나타난다. 그러나 얼굴 특징으로 하나의 동작 상태를 뚜렷이 구분한다는 것은 대단히 어려운 문제이다. 왜냐하면 사람의 동작은 복합적이며 그 동작을 표현하는 얼굴은 충분한 정보를 제공하기에는 모호성을 갖기 때문이다. 제안된 얼굴 동작 인식 시스템은 먼저 적외선 카메라로 눈 검출, 머리 방향 추정, 머리 움직임 추정, 얼굴 추적과 주름 검출과 같은 얼굴 특징 등을 감지하고 획득한 특징을 FACS의 AU로 나타낸다. 획득한 AU를 근간으로 동적 베이지안 네트워크를 통하여 각 상태가 일어날 확률을 추론한다.
Purpose: This study was carried out to identify the effects of classroom lectures on adolescent nursing education in distance education. Method: The design of this study was a quasi-experimental research with nonequivalent control group, pretest-posttest design. The subjects of this study were 434 nurses in K open university. Data were collected from April to June, 2009 by the adolescent delinquency measurement scale and questionnaire for awareness of the issue in adolescent health education. Result: The both groups perceived the biggest problem as the lack of assigned education time in adolescent health education. After receiving education, the experimental group improved significantly more than the control group in recognition of adolescent problem behavior which is in interpersonal, intermaterial, order, drug, sex, position, alcohol/smoking delinquency and psychiatric problem. Conclusion: This adolescent nursing education is an effective education for nurses and could improve their recognition of adolescent problem behavior.
This study was performed to find out the correct recognition and stabilization of the food labeling system, and the dietary behavior of college students for processed food as well as their recognition of the food labeling system as observed according to their residence type. A questionnaire was composed with three divisions containing general items, the dietary behavior for processed food and the effectiveness of the nutrition labeling system. The data was analyzed by SPSS WIN 17.0 and the results are as follows; The findings showed differences according to residence type were the intake frequency of processed food, the ways of preservation and the reasons of returning or exchange of the purchased processed food. And there was no difference in the recognition of dietary behavior for processed food and food nutrition labeling system. For overall perception of the dietary behavior and the recognition of the food labeling system, the ratio of college students who considered selection standard related to health when purchasing processed food was low. And the ratio of those who checked the label for milk and dairy products or instant food which is concerned with decomposition was high. On the contrary, the ratio of checking was relatively low for beverages, noodles and cookies. Many answered that the reason for having checked the food label was to find out the safety of the food and that of having read the nutrition label was to control weight and to check the nutrition ingredients. In general, many answered positively for the recognition and the necessity of food labeling system, but the actual practice of selecting and managing processed food was poor.
In this study, in order to survey the effect on public recognition in malocclusion and orthodontic treatment by brochures made by Korean orthodontic association, sample were divided into control and experimental group and a questionnaire was inguired and the results were as follows: 1. In the experimental group, frequency of recognition for the need of orthodontic treatment was high, and this indicates dental health behavior and recognition can be inspired by adequate giving of information. 2. Between the control and the experimental group, patterns of the negative opinion was different, and especially the demand for specific orthodontic treatment can be influenced by the content of brochures. 3. The brochures used in this study can call attention to develope the orthodontic aspect for the malocclusion, hereafter more systemic and active measures for development of public dental behavior and recognition should be needed.
The extraction and recognition of human motion characteristics need to combine biometrics to determine and judge human behavior in the movement and distinguish individual identities. The so-called biometric technology, the specific operation is the use of the body's inherent biological characteristics of individual identity authentication, the most noteworthy feature is the invariance and uniqueness. In the past, the behavior recognition technology based on the single characteristic was too restrictive, in this paper, we proposed a mixed feature which combined global silhouette feature and local optical flow feature, and this combined representation was used for human action recognition. And we will use the KTH database to train and test the recognition system. Experiments have been very desirable results.
사람의 행동인식(Action Recognition)은 사람의 관절 움직임에 따라 어떤 행동을 하는지 인식하는 것이다. 이를 위해서 영상처리에 활용되는 컴퓨터 비전 태스크를 활용하였다. 사람의 행동인식은 딥러닝과 CCTV를 결합한 안전사고 대응서비스로서 안전관리 현장 내에서도 적용될 수 있다. 기존연구는 딥러닝을 활용하여 사람의 관절 키포인트 추출을 통한 행동인식 연구가 상대적으로 부족한 상태이다. 또한 안전관리 현장에서 작업자를 지속적이고 체계적으로 관리하기 어려운 문제점도 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관절 키포인트와 관절 움직임 정보만을 이용하여 위험 행동을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 자세추정방법(Pose Estimation)의 하나인 AlphaPose를 활용하여 신체 부위의 관절 키포인트를 추출하였다. 추출된 관절 키포인트를 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 순차적으로 입력하여 연속적인 데이터로 학습을 하였다. 행동인식 정확률을 확인한 결과 "누워있기(Lying Down)" 행동인식 결과의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to investigate (1)the level of the urban housewives’behavior and satisfaction of wedding, (2)the influential factors related to the two dependent variables above mentioned. So that provides some fundamental materials to improve the level of sound wedding culture and the whole home living. The subjects were 356 housewives, in April, 1997, Seoul. The data obtained were analyzed by Mean, Pearson’s correlation, Stepwise Multiple Regression and Path Analysis. The major findings were as follows: 1) The general tendency of the housewives’wedding behavior and satisfaction was reasonable. 2) According to the background variables(ie: marital form, the existence of job, the recognition degree of her husband’s family’s living standards, the recognition degree of her parents’home’s living standards, the perception of marital transactions), the housewives’wedding behavior was significantly different. 3) According to (1)the background variables(ie: communication frequency in household, self-acceptance, the adequacy of household income, educational level), (2)intermediated variable(ie: articles essential to a marriage), the housewives’wedding satisfaction was significantly different. 4) The indirect variable of the positive influence for housewives’satisfaction of wedding was marital form, the existence of job. the indirect variable of the negative influence for housewives’satisfaction of wedding was the recognition degree of her husband’s family’s living standards, the recognition degree of her parents’home’s living standards, the perception of marital transfactions.
Behavior of intelligent video surveillance system is recognized by analyzing the pattern of the object of interest by using the frame information of video inputted from the camera and analyzes the behavior. Detection of object's certain behaviors in the crowd has become a critical problem because in the event of terror strikes. Recognition of object's certain behaviors is an important but difficult problem in the area of computer vision. As the realization of big data utilizing machine learning, data mining techniques, the amount of video through the CCTV, Smart-phone and Drone's video has increased dramatically. In this paper, we propose a multiple-sliding window method to recognize the cumulative change as one piece in order to improve the accuracy of the recognition. The experimental results demonstrated the method was robust and efficient learning units in the classification of certain behaviors.
In recent years, several computer-aided pattern recognition and data mining techniques have been developed for modeling of soil behavior. The main idea behind a pattern recognition system is that it learns adaptively from experience and is able to provide predictions for new cases. Artificial neural networks are the most widely used pattern recognition methods that have been utilized to model soil behavior. Recently, the authors have pioneered the application of genetic programming (GP) and evolutionary polynomial regression (EPR) techniques for modeling of soils and a number of other geotechnical applications. The paper reviews applications of pattern recognition and data mining systems in geotechnical engineering with particular reference to constitutive modeling of soils. It covers applications of artificial neural network, genetic programming and evolutionary programming approaches for soil modeling. It is suggested that these systems could be developed as efficient tools for modeling of soils and analysis of geotechnical engineering problems, especially for cases where the behavior is too complex and conventional models are unable to effectively describe various aspects of the behavior. It is also recognized that these techniques are complementary to conventional soil models rather than a substitute to them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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