The purpose of this study was to identify the adolescent girl's weight control practices, degree of obesity and body image. The data were collected from July 1st to 15th, 1996 using the questionnaire and the physical examination record. The subjects of this study were 295 junior high school girls. Darta were analyzed with percentages, means, t-test, ANOVA, Kruscal-Wallis one way ANOVA, Scheffe test and pearson correlation coefficients using the SPSS program. The results were as follows: 1. The mean for the degree of obesity in subjects was -1.26%. The 34.2% of the subjects were underweight, the 46.8% were normal, the 9.2% were overweight and the 9.8% were obese. The girls who perceived themselves obese were 39% and only the 47% of them were really over-weight and obese. 2. The mean score of body image was 139.30. It was 145.51 for underweight girls, 128.07 for normal weight girls and 125.17 for obese girls. The higher the degree of obesity was, the lower body image score was. The body image score of the girls who perceived themselves obese was significantly lower than that of the girls who perceived themselves normal or underweight. 3. The 65.1% of subjects experienced weight control practices. They reported that they had used the following weight control methods such as diet(42.2%), exercise(35.9%), diet and exercise(15.1%) and others including drug(6.8%). The degree of obesity was significantly higher and the body image score was significantly lower in the case of the girls who had weight control experiences than in the case of those who had no weight control experiences. 4. The 60% Of the subjects often had 2 meals per day. The 48.8% of the subjects tended to skip breakfast, the 7.8% would skip lunch and the 20% did not have dinner. The higher the degree of obesity was and the lower body image score was, the more the girls would skip their meals. In conclusion, many adolescent girls tended to believe their body weight heavier than their real body weight. Many girls who were not overweight and obese tried to lose weight. In the case of the girls whose degree of obesity was high or who perceived themselves obese, the body image score tended to get lower and the weight control practices tended to be increased.
The purpose of this study was to identify differences in dietary behavior in Korean and Chinese female university students and investigate factors that influence dietary behavior. A total of 447 female university students in Korea and China were surveyed between June 27 and August 30, 2016. The data were analyzed using $x^2$ test, t-test, one way ANOVA, and multivariate logistic regression analysis. Among Korean female university students, those who skipped breakfast were 26.18 times (95% CI: 5.421-126.407) more likely to be at a low-level stage for balanced diets than those who did not skip breakfast. In addition, compared to Korean female university students who did not eat late-night meals, those who ate late-night meals were 3.15 times (95% CI: 1.28-7.768) more likely to be at a low-level stage for balanced diets. Compared to Chinese female university students who did not skip breakfast, those who skipped breakfast were 4.22 times (95% CI: 1.865-9.551) more likely to be at a low-level stage for balanced diets. Compared to the Chinese female university students who did not stay up all night, those who stayed up all night were 5.25 times (95% CI: 1.712-16.074) to be in the preparation stage. The study results show that some factors that influence stage changes in balanced diets in Korean female university students were skipping breakfast and eating late-night meals. Therefore, it is recommended that solutions for improving the behavior of late-night meals and skipping breakfast, which are factors influencing stage changes in balanced diets should be strategically performed according to dietary behavior stages.
급행버스시스템을 도입함에 있어서 정류장의 위치나 배차간격이 적절하지 않으면 버스 운영자 및 이용자의 불필요한 비용을 유발하여 결과적으로 사회 전체적인 비용을 증가시키는 요인이 된다. 따라서, 승객의 기 종점에 기반하여 정류장 위치 및 배차계획을 수립하는 노력이 필요하다. 한편 서울시 대중교통체계 개편 이후 새로운 버스카드 시스템의 도입되었다. 이로 인해 버스운행이력 및 이용자 이동경로의 자료 구축이 가능해짐에 따라 대중교통 통행수요의 정류장 기반 O-D자료를 획득할 수 있는 환경이 마련되었다. 이에 본 연구에서는 승객의 기 종점을 고려한 급행버스의 최적 정차위치 및 완 급행버스 배차간격 결정방법론을 수립하고자하였다. 전체 과정을 초기조건 입력, 정류장 위치 대안 생성, 완 급행 O-D배분 및 배차간격설정, 총교통비용 산출 및 최적해 도출의 4단계로 구성하고, 이러한 일련의 과정을 프로그램언어로 구현한 후, 승객의 통행패턴이 현저히 다른 두개의 노선을 선정하여 사례분석을 수행하였다. 분석결과를 바탕으로, 급행버스의 노선 계획에 있어서 승객의 이동거리분포를 검토하여 볼 필요성이 있음을 정책적인 시사점으로 제시하였다.
Multiple Sclerosis (MS) can be early diagnosed by detecting lesions in brain magnetic resonance images (MRI). Unsupervised anomaly detection methods based on autoencoder have been recently proposed for automated detection of MS lesions. However, these autoencoder-based methods were developed only for 2D images (e.g. 2D cross-sectional slices) of MRI, so do not utilize the full 3D information of MRI. In this paper, therefore, we propose a novel 3D autoencoder-based framework for detection of the lesion volume of MS in MRI. We first define a 3D convolutional neural network (CNN) for full MRI volumes, and build each encoder and decoder layer of the 3D autoencoder based on 3D CNN. We also add a skip connection between the encoder and decoder layer for effective data reconstruction. In the experimental results, we compare the 3D autoencoder-based method with the 2D autoencoder models using the training datasets of 80 healthy subjects from the Human Connectome Project (HCP) and the testing datasets of 25 MS patients from the Longitudinal multiple sclerosis lesion segmentation challenge, and show that the proposed method achieves superior performance in prediction of MS lesion by up to 15%.
This study is a plan on the way to strengthen the survival ability by increasing the use time of air respirator by applying emergency breathing method in the situation where firefighter has to wait for RIT (Rapid Intervention Teams) because it is impossible to escape by himself or emergency escape during isolation during field activities. The research procedure first drew problems by conducting a survey on fire fighters under the Seoul Fire and Disaster Headquarters, and conducted an experiment to compare normal breathing and emergency breathing with 20 members of the Seoul 119 Special Rescue Team, and suggested emergency breathing method and training process modeling that can be applied to each field situation based on the data obtained. The experiment was conducted over 9 weeks, and it was divided into three categories: field activity situation, movement (emergency escape assumption) situation, and place (assume waiting for RIT). In the field activity situation experiment, it was confirmed that the application of skip breathing method was appropriate and the use time of air respirator increased about 1.6 ~ 1.9 times. In the moving situation or the in-situ situation, wheel breathing method was appropriate and the use time of air respirator increased about 1.6 ~ 2.4 times. However, when conducting intense activities in the field activity situation, it is recommended to use it limitedly because it is difficult to apply the emergency breathing method. If emergency breathing is not clearly learned in the body, it is difficult to use in the field, so I think systematic and continuous training is necessary. This study suggests that the application of emergency breathing method is effective enough to strengthen the survival ability of firefighters in the field.
In these days, high dimensional data prediction technology based on neural network shows compelling results in many different kind of field including engineering. Especially, a lot of variants of convolution neural network are widely utilized to develop pixel level prediction model for high dimensional data such as picture, or physical field value from the sensors. In this study, velocity vector field of ideal flow on ship surface is estimated on pixel level by Unet. First, potential flow analysis was conducted for the set of hull form data which are generated by hull form transformation method. Thereafter, four different neural network with a U-shape structure were conFig.d to train velocity vectors at the node position of pre-processed hull form data. As a result, for the test hull forms, it was confirmed that the network with short skip-connection gives the most accurate prediction results of streamlines and velocity magnitude. And the results also have a good agreement with potential flow analysis results. However, in some cases which don't have nothing in common with training data in terms of speed or shape, the network has relatively high error at the region of large curvature.
본 논문에서는 JPEG2000의 연산 시간을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환의 특성인 상관관계를 기반으로 상위 부대역에서 예측한 계수들의 정보를 이용하여 하위 부대역의 탐색 횟수를 줄인다. 이 방법은 컨텍스트 추출을 위한 연산량과 출력 데이터양이 줄어드나 화질의 열화가 심해지는 연산량과 화질 또는 데이터량간의 상보적 관계가 성립된다. 실험결과 제안한 알고리즘을 적용하였을 경우 표준에 비해 탐색 횟수가 35% 이상 감소함을 보여 수용할 만한 화질의 열화를 대가로 상당한 연산량 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
Code Excited Linear Prediction(CELP) speech coders exhibit good performance at data rates as low as 4800bps. The major drawback to CELP type paper, a comparative performance study of three pitch searching algorithms for the CELP vocoder was conducted. For each of the algorithms, a standard pitch searching algorithm was used by the sequential pitch searching algorithm that was implimented in the QCELP vocoder. The algorithms used in this study were 1) using the skip table(TABLE), 2) using the symmetrical property of the autocorrelation(SYMMT), and 3) using the preprocessing autocorrelation(PREPC). Performance scores are presented for each of the three pitch searching algorithms based on computation speed and on pitch prediction error.
Code excited linear prediction speech coders exhibit good performance at data rates as low as 4800bps. But the major drawback to CELP type coders is their large computational requirements. Therefore, in this paper a comparative performance study of three pitch searching algorithms for the CELP vocoder was conducted. For each of the algorithms, a standard pitch searching algorithm was used by the full pitch searching algorithm that was implimented in the QCELP vocoder. The algorithms used in this study is to reduce the pitch searching time 1) using the skip table, 2) using the symmetrical property of the autocorrelation , and 3) using the preprocessing autocorrelation, 4) using the positive autocorrelation, 5) using the preliminary pitch. Performance scores are presented for each of the five pitch searching algorithms based on computation speed and on pitch prediction error.
This paper examines whether the Global Vector model is applicable to Korean data as a universal learning algorithm. The main purpose of this study is to compare the global vector model (GloVe) with the word2vec models such as a continuous bag-of-words (CBOW) model and a skip-gram (SG) model. For this purpose, we conducted an experiment by employing an evaluation corpus consisting of 70 target words and 819 pairs of Korean words for word similarities and analogies, respectively. Results of the word similarity task indicated that the Pearson correlation coefficients of 0.3133 as compared with the human judgement in GloVe, 0.2637 in CBOW and 0.2177 in SG. The word analogy task showed that the overall accuracy rate of 67% in semantic and syntactic relations was obtained in GloVe, 66% in CBOW and 57% in SG.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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