This study was performed to analyze empowerment process of the disabled. Participants were 11 disabled college students and they were individually face-to-face in-depth interviewed until data were saturated. This study used the grounded theory approach based on Strauss and Corbin(1998). With the qualitative constant comparative analysis, 105 concepts, 22 subcategories, and 12 categories were generated. In the axial coding, a paradigm model was proposed as follows: The central phenomenon of the empowerment process of the disabled adolescents was 'Rising from the Limits'. The causal conditions were 'Just living' and 'realizing disabilities'. The contextual conditions were 'Being excluded', 'But wishing', and 'Breaking down'. The intervening conditions were 'Without giving up' and 'Taking support'. The action/interaction strategies were 'Grasping own lifestyle' and 'Being proactive'. The consequences were 'Acquiring the self-control', 'Getting generosity', and 'Participating in society'. In the selective coding, the core category was 'to live together stately with grasping own lifestyle pro-actively as the disabled'. Based on the core category, three types and 4 stages of the empowerment process of the disabled adolescents were found. The types were 'Social change oriented type', 'Self-development oriented type', and 'Passive effort oriented type' and the stages took 'Isolation stage', 'Rising stage', 'Mastering stage' and 'Stately being together stage'. In particular, this process had the circulation structure of which these 4 stages are not terminated, and developed and repeated. In conclusion, these results convey to us the understanding and knowledge about empowerment process of the disabled as their healthy -whole and unique- development process. And some implications and suggestions for the social work services and theories about the disabled focusing on the pre-adulthood period.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.7
no.3
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pp.115-120
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2012
The purpose of this study is to examine the impacts of religious activities on the death anxiety and self appearance, life quilty of senior citizens in a bid to give some suggestions on how the elderly could lead a successful life. The subjects in this study carried out face-to-face interview targeting and convenience sampling 300 elderly people who were aged 65 and over and resided in the city of Gwangju. SPSS 17.0 and AMOS 7.0 programs were used to analyze the collected data. The findings of the study were as follows: First, whether there were any gaps in death anxiety and self appearance, life quality according to the type of religious life was examined, and that made significant differences to life satisfaction(F=9.498, p<.001) and self- esteem(F=9.370, p<.001). But that produced no statistically significant results in association with depression. Second, a confirmatory factor analysis was made to find out the relationship of religion to depression and psychological well-being, and most of their indexes were positive, which proved that the variables had something to do with each other. Last, a path model was analyzed to verify the relationship of the participation of the elderly people in religious activities to their depression and psychological well-being, and the GFI, AGFI, and CFI of the variables were above .80, which lent credibility to the validity of the study.
Gastric cancer is the second most common cause of cancer-related deaths in the world. Although certain dietary factors and lifestyles have been suggested to be associated with gastric carcinogenesis, there have been few investigations focusing on rural areas. A case-control study was therefore carried out to investigate the risk factors of gastric cardia cancer (GCC) in rural areas of Linzhou. A total of 470 newly diagnosed cases of GCC and 470 healthy controls were included. Face-to-face interviews were conducted, using a uniform questionnaire containing questions on demographics, per capita income, living habits, dietary habits and family history of tumors. The relationship between putative risk factors and GCC was assessed by odds ratios (OR) and their 95% confidence intervals (95%CI) derived from conditional logistic regression model by the COXREG command using SPSS 12.00. Multivariate logistic regression analysis was used to evaluate simultaneously the effects of multiple factors and other potential confounding factors. Multivariate logistic analysis showed that smoking (OR=1.939, 95%CI:1.097-3.426), alcohol drinking (OR=2.360, 95%CI: 1.292-4.311), hot food consumption (OR=2.034, 95%CI: 1.507-2.745), fast eating (OR=1.616, 95%CI: 1.171-2.230), mouldy food (OR=4.564, 95%CI: 2.682-7.767), leftover food (OR=1.881. 95%CI: 1.324-2.671), and family history of tumor (OR=2.831, 95%CI: 1.588-5.050) were risk factors for GCC. High per capita income (OR=0.709, 95%CI: 0.533-0.942), high education level (OR=0.354, 95%CI: 0.163-0.765), consumption of fresh fruits (OR=0.186, 95%CI: 0.111-0.311) and vegetables (OR=0.243, 95%CI: 0.142-0.415), and high BMI (OR=0.367, 95%CI: 0.242-0.557) were protective factors for GCC. Our data indicate that unhealthy lifestyle and dietary habits might be important contributors to GCC in this population.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.2C
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pp.156-165
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2006
In this paper, a new intelligent moving target tracking and surveillance system basing on the pan/tilt-embedded stereo camera system is suggested and implemented. In the proposed system, once the face area of a target is detected from the input stereo image by using a YCbCr color model and phase-type correlation scheme and then, using this data as well as the geometric information of the tracking system, the distance and 3D information of the target are effectively extracted in real-time. Basing on these extracted data the pan/tilted-imbedded stereo camera system is adaptively controlled and as a result, the proposed system can track the target adaptively under the various circumstance of the target. From some experiments using 480 frames of the test input stereo image, it is analyzed that a standard variation between the measured and computed the estimated target's height and an error ratio between the measured and computed 3D coordinate values of the target is also kept to be very low value of 1.03 and 1.18$\%$ on average, respectively. From these good experimental results a possibility of implementing a new real-time intelligent stereo target tracking and surveillance system using the proposed scheme is finally suggested.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.10
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pp.7078-7088
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2015
This study examined effects of health behaviors and sleep related factor on cognitive function in the elderly hypertensive patients. Data were collected through a face to face interview survey with structured questionnaire form 140 elderly with hypertension ($age{\geq}65years$) from February 5 to May 1, 2013. Research instruments included Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI), Epworth Sleepiness Scale(ESS) and Korean version the Mini-Mental State Examination(MMSE-K). Cognitive function was negatively related to degradation in quality of sleep(r=-.29, p<.001). Sleep duration were negatively related to body mass index(r=-.18, p=.032) and degradation in quality of sleep(r=-.59, p<.001). Sleep duration was positively related to daytime sleepiness(r=.22, p=.008). Hierarchical multiple regression showed that age, education levels and living arrangement were associated with cognitive function(F=8.56, p<.001, Adjusted $R^2=.14$). After controlling for demographic characteristics and health behaviors, degradation in quality of sleep(${\beta}=-.27$, p=.008) was identified as significant predictors of cognitive function. This final model explained 17.0% of the cognitive function in the elderly hypertensive patients(F=4.09, p<.001). Therefore, as a strategy improving cognitive function of the elderly with hypertension, therapeutic intervention should be developed to improve quality of sleep considering age, education levels and living arrangement.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.2
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pp.109-117
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2015
Aircraft needs an inlet duct to supply the airflow to engine face. A fighter aircraft that requires low radar observability has to hide the engine face in the fuselage to reduce the Radar Cross Section(RCS). Therefore, the flow path of the inlet duct is changed into S-shape. The performance of the aircraft engine is known to be influenced by the shape and the centerline curvature of the S-Duct. In this study, CFD analysis of the RAE M 2129 S-Duct has been performed to investigate the influence of aspect ratio of inlet geometry. The performance of the S-Duct is evaluated in terms of the distortion coefficient. To simulate the flow under adverse pressure gradient better, $k-{\omega}SST$ turbulence model is employed. The computational results are validated with the ARA experimental data. The secondary flow and the flow separation are observed for all computational cases, while the semi-circular geometry has been found to produce the best results.
This research is to design basic framework for developing teaching and learning method in the field of art and design major in university. Especially taking off from oneway e-learning teaching method, it is focused on increasing reality of student learning situation with applying AR contents process to augment virtual condition on reality condition. The processing of framework design and developing teaching and learning method are about practice education based on AR for model experiment research which was published "The E-Learning for Practice Training Using Augmented Reality in the College Education". This thesis is supposed to be a precedent study of the pre-published, and the purpose of those two studies were for experiment test in earnest in studying effect research. The classification of learning method divided basically as Face-to-Face Learning(FFL), Blended Learning(BL), fully E-Learning(EL), and Augmented Reality based E-Learning(AREL). This research compares and analyzes each frame of FFL, BL, and EL. And then, designed framework lead to the over-all conclusion with the type of AREL. Additionally, AREL for PBE suggests the ways of advanced teaching learning.
Understanding of fracture networks and rock mass properties during tunnel construction is extremely important for the prediction of dangers during excavation, and for deciding on appropriate excavation techniques and support. However, rapid construction process do not allow sufficient time for surveys and interpretations for spatial distributions of fractures and rock mass properties. This study introduces a new statistical approach for predicting joint distributions at foreside of current excavation face during the excavation process. The proposed methodology is based on a cumulative space diagram for joint sets. The diagram displays the cumulative spacing between adjacent joints on the vertical axis and the sequential position of each joint plotted at equally spaced intervals on the horizontal axis. According to the diagram, the degree of linearity of points representing the regularity of joint spacing; a linear trend of the points indicates that the joints are evenly spaced, with the slope of the line being directly related to the spacing. The linear points which are stepped indicates that the fracture set show clustered distribution. A clustered pattern within the linear group of points indicates a clustered joint distribution. Fractures surveyed from an excavated space can be plotted on this diagram, and the diagram can then be extended further according to the plotted diagram pattern. The extension of the diagram allows predictions about joint spacing in areas that have not yet been excavated. To test the model, we collected and analyzed data during excavation of a 10-m-long tunnel. Fractures in a 3-m zone behind the excavation face were predicted during the excavation, and the predictions were compared with observations. The methodology yielded reasonably good predictions of joint locations.
This paper deals with development of a damage risk assessment system for adjacent buildings to under-passing tunnel face considering 3D-ground movement. The system consists of building and ground information module, monitoring data module, settlement evaluation module, and building damage risk assessment module. The major modules, settlement evaluation module and building damage assessment module, are based on settlement estimation model suggested by Attewell et al (1982) and the building damage assessment method by Mair et al. (1996). After estimating 3D-ground movements due to tunneling with settlement evaluation module, damage assessment far buildings is performed using building damage risk assessment module. The developed system has two major functions; 1) calculation of 3D-settlement with ground loss ($V_{s}$)or maximum settlement ($w_{max}$) and inflection point (i) using various empirical formulae, monitoring data, numerical results, and so on; 2) assessment of damage risk for adjacent buildings of arbitrary section with position change of tunnel face. The field data given by Boscadin and Cording (1989) leer the case of two-storied masonry building near the Metro tunnel in Washington D.C. was simulated to verify the applicability of the developed system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.1
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pp.19-29
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2003
This paper presents a novel hybrid classifier for face recognition with artificially generated virtual training samples. We utilize both the nearest neighbor approach in feature angle space and a connectionist model to obtain a synergy effect by combining the results of two heterogeneous classifiers. First, a classifier called the nearest feature angle (NFA), based on angular information, finds the most similar feature to the query from a given training set. Second, a classifier has been developed based on the recall of stored frontal projection of the query feature. It uses a frontal recall network (FRN) that finds the most similar frontal one among the stored frontal feature set. For FRN, we used an ensemble neural network consisting of multiple multiplayer perceptrons (MLPs), each of which is trained independently to enhance generalization capability. Further, both classifiers used the virtual training set generated adaptively, according to the spatial distribution of each person's training samples. Finally, the results of the two classifiers are combined to comprise the best matching class, and a corresponding similarit measure is used to make the final decision. The proposed classifier achieved an average classification rate of 96.33% against a large group of different test sets of images, and its average error rate is 61.5% that of the nearest feature line (NFL) method, and achieves a more robust classification performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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