With the continuous development of deep learning, human behavior recognition algorithms have achieved good results. However, in a multi-person recognition environment, the complex behavior environment poses a great challenge to the efficiency of recognition. To this end, this paper proposes a multi-person pose estimation model. First of all, the human detectors in the top-down framework mostly use the two-stage target detection model, which runs slow down. The single-stage YOLOv3 target detection model is used to effectively improve the running speed and the generalization of the model. Depth separable convolution, which further improves the speed of target detection and improves the model's ability to extract target proposed regions; Secondly, based on the feature pyramid network combined with context semantic information in the pose estimation model, the OHEM algorithm is used to solve difficult key point detection problems, and the accuracy of multi-person pose estimation is improved; Finally, the Euclidean distance is used to calculate the spatial distance between key points, to determine the similarity of postures in the frame, and to eliminate redundant postures.
The purpose of this study was to investigate the relationships between parental childrearing attitude and parental childrearing behavior and the effect of parental childrearing attitude and parental childrearing behavior on children's self-efficacy. The subjects included 293 children from the 4th grade to the 6th grade in two elementary schools in Seoul and Incheon. The results were as follows: First, the subjects recognized the difference between parental childrearing attitude and parental childrearing behavior; Second, the children's self-efficacy varied depending upon the style of parental childrearing attitude and the level of recognition of parental childrearing attitude by the children; Third, the children's self-efficacy varied depending upon the style of parental childrearing behavior and the level of recognition of parental childrearing behavior by the children. Several suggestions were made concerning future parental childrearing attitude and parental childrearing behavior.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.115-119
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2020
Recently, CCTV installations are rapidly increasing in the public and private sectors to prevent various crimes. In accordance with the increasing number of CCTVs, video-based abnormal behavior detection in control systems is one of the key technologies for safety. This is because it is difficult for the surveillance personnel who control multiple CCTVs to manually monitor all abnormal behaviors in the video. In order to solve this problem, research to recognize abnormal behavior using deep learning is being actively conducted. In this paper, we propose a model for detecting abnormal behavior based on the deep learning model that is currently widely used. Based on the abnormal behavior video data provided by AI Hub, we performed a comparative experiment to detect anomalous behavior through violence learning and fainting in videos using 2D CNN-LSTM, 3D CNN, and I3D models. We hope that the experimental results of this abnormal behavior learning model will be helpful in developing intelligent CCTV.
본 연구는 치과기공사의 자각증상과 건강행위 실천도를 분석하고 그 상관관계를 알아보기 위해 서울시, 인천시, 전북지역의 치과기공사 250명을 선정하고 자기 기입식 설문지를 이용하여 2010년 10월 11일부터 11월 25일까지 조사를 실시하였다. 수집된 자료의 분석결과, 자각증상 전체 평균은 2.83으로 비교적 높게 나타났으며, 건강행위 실천의 영역별 전체 평균은 2.76으로 나타났다. 자각증상과 건강행위 실천의 상관관계를 분석한 결과 대부분의 변수가 유의한 수준의 역 상관관계로 나타나 작업 시 건강행위 실천도가 높을수록 신체적 자각증상은 낮아지는 것으로 나타났다. 연구결과, 치과기공사의 작업장 환경 개선과 건강행위를 실천하여 건강을 유지하기 위한 노력이 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 방사선 조사식품에 대한 여성 근로자들의 인식 및 행태를 파악하기 위해 설문조사로 수행되었으며 수집된 총 326부의 설문지를 최종 분석하였다. 연구결과 방사선 조사식품에 대한 지식수준은 3.411점, 인식수준은 2.542점이었다. 방사선 조사식품의 구입경험은 학력, 근무기관 및 직업에서, 섭취경험은 근무기관, 학력, 직업 및 경력에서 유의한 차이가 있었다. 방사선 조사식품에 대한 예방행동은 근무기관, 경력 및 직업에 따라 유의한 차이가 있었다. 방사선 조사식품에 대한 요인별 상관관계 분석에서 지식이 많고 인식이 좋을수록 구입 및 섭취경험이 많은 유의한 상관관계가 있었다. 그러나 예방 행동은 지식, 인식, 구입경험 및 섭취경험과 유의한 상관관계가 없었다. 따라서 향후 방사선 조사식품의 합리적 선택을 위해 방사선 조사식품에 대한 정보제공, 안전성 교육 등이 필요하다고 판단된다.
The choice of the motion features influences the result of the human action recognition method directly. Many factors often influence the single feature differently, such as appearance of the human body, environment and video camera. So the accuracy of action recognition is restricted. On the bases of studying the representation and recognition of human actions, and giving fully consideration to the advantages and disadvantages of different features, the Dense Trajectories(DT) algorithm is a very classic algorithm in the field of behavior recognition feature extraction, but there are some defects in the use of optical flow images. In this paper, we will use the improved Dense Trajectories(iDT) algorithm to optimize and extract the optical flow features in the movement of human action, then we will combined with Support Vector Machine methods to identify human behavior, and use the image in the KTH database for training and testing.
The purpose of this study was to research healthy food behavior and food recognition for each Asian country after subjects had visited Asian restaurants. The subjects of the study were university students from Griffith university and Queensland university, Australia. The survey was conducted from June 1 to 28, 2010. The summary of the analysis is as follows. Firstly, for dietary behavior related to healthy food, 'average' was the most common answer at 41.0% (102 respondents). Regarding the standard of selecting healthy food, 'if it is good for health' was the most common answer, regarding the reasons to like healthy food, 'because it is good for health', was the most common, and for information about healthy food, 'obtain from TV or media' was the most common. Regarding eating healthy food at home or dining out, most respondents answered 'once or twice a week', whereas regarding thinking of eating healthy food while dining out, 'average' was the most common answer. Secondly, the recognition of six Asian cuisines were ranked in the order of Chinese, Japanese, Korean, Thai, Indian, and Vietnamese. Representative well-being food by country, Bibimbap of Korea, Sushi of Japan, Shark's Fin of China, Tom Yum Kung of Thailand, Curry of India and Goi Cuon of Vietnam were selected. Thirdly, regarding recognition of well-being food, disease effect factor, health-oriented factor, nutrition factor and vegetarian diet factor were extracted. We found that disease effect factor and nutrition factor had positive (+) effects on visiting Asian restaurants due to recognition of well-being foods. Therefore, it is expected that more local people will eat at Asian restaurants if the public relations for Asian restaurants emphasizes harmony between well-being food and Asian food.
본 연구는 20-50대 여성 311명을 대상으로 피부인식이 세안제 구매행동 및 구매성향에 미치는 영향을 연구하고자 피부인식을 중요도, 관심도, 만족도로, 구매성향을 충동구매형, 브랜드의존형, 계획구매형으로 하위요인을 구성하여 설문조사를 통하여 분석하였다. 피부인식에서 관심도가 높은 그룹이 세안시간이 길었으며 피부지식도가 낮은 그룹은 구매정보를 주변으로부터, 높은 그룹은 인터넷에서 얻는 것으로 나타났다. 구매성향에서 피부관심도가 높은 여성들은 충동구매형과 계획구매형 성향이 강하고 피부중요도가 높은 여성은 충동구매형 성향이 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 피부 관심도, 중요도 인식이 세안제 구매행동 및 구매성향에 영향을 미치기 때문에 고객의 피부인식을 파악하여 세안제 마케팅에 적용하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
The role and function of nursing care nowadays, tend to acquire sophisicated technology because specialization has expended due to increase of the medical population and the improvement of national health standards. To implement nursing care independently as a professional nurse, the apprehension of specific knowledge and skill should be acquired during basic nursing education. So it is important for nursing education not only to include theory and actual techniques, but also to strengthen the practical training in the actual clinical setting. This study was carried out with the following objectives; 1. To survey the detailed content and frequency of actual nursing students display during their clinical training. 2. To investigate the detailed content and frequency of actual nursing behavior which students display in each clinical a area. 3. To identify the motive for selection of nursing as their major and to determine the degree of self confidence, extent of knowledge and recognition of nursing responsibility. 4. To observe the relationship between actual nursing behavior and each of the following; 1) Motive for selecting nursing as a major 2) Self confidence 3) Knowledge of nursing care 4) Recognition of nursing responsibility The conclusions of this study were as follows; 1. Among the detailed nursing behavior which junior nursing college students carry out in clinical training; taking respiration's showed the highest frequency, and taking body temperatures, blood pressures, and pulses and making beds were next in frequency in this order. 2. In detailed nursing behaviors according to clinical area; taking vital signs showed the highest frequency in the emergency room, pediatric ward, orthopedic ward, general surgical ward and internal medicine ward. However, in the operating room, assisting with endotracheal tube insertion and sterile techniques were showen to have the highest frequencies. In nursery, umbilical cord care and the measurement of body weight were the highest in frequency In neurosurgical ward, the measurement of vital signs, changing position and tracheostomy care were the highest in frequency. In obstetric and gynecological ward and in the delivery room, checking duration, intensity and frequency of contractions was the highest in frequency. 3. In regard to the motive for majoring in nursing, the aptitude and interest of the student had the highest percentage(32.86%), and self-confidence in nursing activities (M=3.36), knowledge in nursing activities.(M=3. 09), and the recognition of the nursing activity (M= 3.76) wire in the middle range. 4. When the detailed nursing behaviors were compared with motive, self confidence, knowledge and recognition, it was found that when the nursing behavior was difficult and regarding much endeavor although the motive was high, the frequency of the nursing behavior was rather low. But in the cases in which there was much self confidence and a high level of skill was required, nursing behavior was carried more frequently. When there was muck self confidence and skill was not required, the frequency of nursing behavior was rather low. In the cases of a high level of knowledge, the frequency of nursing behavior was low and when recognition for nursing behavior was given the frequency of nursing behavior was low.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.120-126
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2020
Studies are being conducted regarding falling recognition using sensors on smartphonesto recognize falling in human daily life. These studies use a number of sensors, mostly acceleration sensors, gyro sensors, motion sensors, etc. Falling recognition system processes the values of sensor data by using a falling recognition algorithm and classifies behavior based on thresholds. If the threshold is ambiguous, the accuracy will be reduced. To solve this problem, Deep learning was introduced in the behavioral recognition system. Deep learning is a kind of machine learning technique that computers process and categorize input data rather than processing it by man-made algorithms. Thus, in this paper, we propose a falling recognition application system using deep learning based on smartphones. The proposed system is powered by apps on smartphones. It also consists of three layers and uses DataBase as a Service (DBaaS) to handle big data and address data heterogeneity. The proposed system uses deep learning to recognize the user's behavior, it can expect higher accuracy compared to the system in the general rule base.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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