Fitness sharing that shares fitness if calculated distance between individuals is smaller than sharing radius is one of the representative speciation methods and can complement evolutionary algorithm which converges one solution. Recently, there are many researches on designing neural network architecture using evolutionary algorithm but most of them use only the fittest solution in the last generation. In this paper, we elaborate generating diverse neural networks using fitness sharing and combing them to compute outputs then, propose calculating distance between individuals using modified Kullback-Leibler entropy for improvement of fitness sharing performance. In the experiment of Australian credit card assessment, breast cancer, and diabetes in UCI database, proposed method performs better than not only simple average output or Pearson Correlation but also previous published methods.
Proper installation of Flexible AC Transmission Systems (FACTS) devices in existing transmission networks can enable power systems to accommodate more power transfer with less network expansion cost. The problem to maximize transmission system loadability by determining optimal locations and settings for installations of two types of FACTS devices, namely static var compensator (SVC) and thyristor controlled series compensator (TCSC), is formulated as a mixed discrete-continuous nonlinear optimization problem (MDCP). For solving the MDCP, in the paper, the proposed method with fitness sharing technique involved in the updating process of the particle swarm optimization (PSO) algorithm, can diversify the particles over the search regions as much as possible, making it possible to achieve the optimal solution with a big probability. The modified IEEE-14 bus network and a practical power system are used to validate the proposed method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.136-148
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2024
In recent years, public attention to health and wellness issues has increased. The integration of smart fitness hardware and innovative technologies have made the development of smart fitness a trend. The number of fitness applications in the market has surged, and demand for an optimal experience is increasingly high. This study selects Sweatcoin, Home Workout, Six Pack in 30 Days, and Fitness Coach & Diet as research subjects from the top ten global mobile health and fitness apps in 2022 based on download rankings. The research is based on eight gamification elements: motivation, challenge, achievement, relationships, sharing, reward, level, and competition, identified through preliminary studies. We distributed a total of 166 questionnaires to users and collected 163 valid responses for data analysis. The Kano Model was used to study the desires of fitness enthusiasts using fitness apps. To reduce the limitations of the research results, the Better-Worse Method was employed for satisfaction index analysis. Based on the final analysis, we propose suggestions for improvement for the four fitness apps to better meet user needs and create a more attractive and efficient application experience.
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 주변 환경에 대한 지도 작성과 자신의 위치를 인식하는 기법으로 주행 로봇 분야에서 널리 사용되고 있다. FastSLAM(A Factored Solution to the SLAM)은 파티클 필터와 확장형 칼만 필터를 기반으로 한 대표적인 SLAM 기법중의 하나이나, 재추출 단계에서 입자들의 다양성이 상실되는 문제가 제기되고 있다. 본 논문에서는 적합도 공유기법을 사용하여 입자들의 다양성 상실에 관한 문제를 보완하는 방법을 제시하고, 기존의 기법들과 성능을 비교 및 분석한다.
현재 사용되고 있거나 개발되고 있는 모바일 피트니스 시스템은 대부분 비만과 관련된 어플리케이션이다. 이러한 시스템들은 체중을 줄이기 위해 사용자에게 알림을 주거나, 사용자의 운동량을 체크하여 소모한 칼로리를 알려준다. 그러나 사용자들의 개인적인 특성이나 환경을 고려하지 않고 보편적으로 데이터를 제공 및 관리하기 때문에 정확도가 낮다. 본 논문에서는 모바일 피트니스 시스템들의 단점을 분석하고 이를 해결하기 위해 자신과 같은 BMI 그룹에 속한 타 사용자가 사용한 운동 기구를 사용자에게 알려주는 데이터 공유 메커니즘을 제시한다. 그리고 데이터 공유 메커니즘을 기반으로 한 모바일 피트니스 시스템의 설계를 다룬다.
The purpose of this study is to review the effect of previous research data with virtual reality-based Physical Activity Therapy Programs(PATPs) in adult on the physical fitness factors. Research articles were retrieved from 2008 to 2021 with the Research Information Sharing Service(RISS) and Pubmed database. The main search terms were 'care', 'therapy', 'healing', 'exercise' or 'physical activity', and 'virtual reality'. The criteria for selecting articles of this study were the originality, duplication, Randomized controlled trial(RCT) experiment and subject. Finally, 18 papers were selected among 318 articles, which were excluded if any of the criteria was not satisfied. Most of papers(15) were conducted in the last 5 years, because of the high interest due to the development of virtual reality implementation technology and COVID-19 pandemic. The participants were mainly patients(8), and the types of diseases were stroke(2). The physical fitness factors were mostly balance ability(7), muscle strength(7), and range of motion(6). All the physical fitness factors were significantly improved after PATPs. However, 11 studies were conducted for less than 4 weeks, including 6 studies were performed a bout of acute exercise. Also, 14 studies did not clearly present the intensity of PATPs. In addition, there were 9 studies, that simply applied games without specialized programs. In conclusion, it seems that virtual reality-based PATPs have a positive effect on physical fitness factors. However, VR-based PATPs should be specialized and developed in order to verify their effectiveness for the further research.
현재 U-Healthcare는 헬스, 치료중심의 건강관리 개념에서 향후 예방중심의 Wellness로 전문화 되고 있다. 그 중 Wellness는 U-Healthcare의 핵심 분야로 발전됨에 따라 휘트니스 시스템 분야의 개발이 대두되고 있다. 기존의 휘트니스 시스템에서는 트레이너와 사용자 간의 1:1 상담만이 가능했고, 트레이너의 수가 제한되어, 특정 시간대에 코칭을 받을 수 있는 사용자의 수가 늘어남에 따라 개인이 받을 수 있는 코칭 시간이 줄어드는 문제점이 존재하였다. 이에 본 논문에서는 휘트니스 시스템에서의 사용자의 BMI(Body Mass Index) 지수를 DB 테이블의 필드 값으로 그룹화 하여 관리하고, 트레이너가 BMI 지수가 상이한 다수의 사용자를 효율적으로 코칭할 수 있도록 하는 메커니즘을 설계하고자 한다.
기업에서 경쟁이 심화됨에 따라 경쟁력의 원천 중 하나로 주목받고 있는 것이 지식이다. 이러한 지식자원을 공유하고 활용하기 위해서 국내외 지식경영을 수행하는 많은 기업들은 CoP(Community of Practice)를 운영하고 있다. 최근에 기업에서 운영하는 CoP는 본래의 비공식적이며 자발적인 성격에서 벗어나 조직의 전략적인 목적을 달성하기 위해 경영진들에 의해서 주도되며 공식적인 지원을 받고 있다. 하지만 기업의 이러한 전략적 운영은 본래의 성격에서 벗어날 수 있을 뿐만 아니라 CoP 참여자의 자발성마저 저해하는 상황이다. 특히 CoP 참여자마다 개인적 특성으로 인하여 참여동기와 선호하는 보상 유형에 차이가 있기 때문에 CoP 운영에 있어서 많은 주의가 필요하다. 본 연구는 CoP를 운영하는 기업 내 CoP 참여자 114명의 설문분석을 통하여 참여동기와 보상유형을 살펴보고, 참여동기-보상 간의 적합성이 어떻게 참여자들의 CoP 몰입과 지식공유활동에 영향을 끼치는 것인지를 실증분석하였다. 분석 결과, 즐거움, 호혜성, 심리적 보상, 금전.지위보상 등이 참여동기-보상 적합에 영향을 끼치는 것으로 나타났고, 이러한 동기-보상 적합이 CoP 몰입을 이끌며, 궁극적으로 몰입이 지식공유활동에 긍정적 영향을 끼쳤다. 즉, 내적동기, 외적동기, 내적보상 및 외적보상들이 상호 복합적으로 연관작용하여 CoP 몰입과 지식공유활동에 영향을 끼친다는 점에서 기업들은 CoP 활성화를 위하여 동기적 측면과 보상적 측면을 충분히 고려해야 할 것이다.
진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구는 SNS 사용자 간의 관계 유형을 감성공유관계와 정보공유관계로 분류하여 두 관계에 따른 사회감성모델을 구축하는 것이 목적이다. 이를 위해 먼저, 기존 문헌에 근거하여 92개의 감성을 수집하여 적합성 검증을 수행한 후 연구목적에 부합하는 26개의 사회감성을 추출하였다. 추출된 사회감성은 관계 유형에 따른 요인분석을 통해 12개의 대표 사회감성과 13개의 대표 사회감성을 도출하였다. 도출된 대표 사회감성은 다차원척도분석을 통하여 2차원의 공간에 매핑하여 사회감성 모델을 도출하였다. 도출된 사회감성 모델은 구조방정식모형 분석을 통해 통계적으로 유의하지 않은 요소들을 제거하였다. 타당성 검증 결과 적합도 지수를 통해 감성공유관계의 사회감성 모델(CFI:.887, TLI:.885, RMSEA:.094)과 정보공유관계의 사회감성 모델(CFI:.917, TLI:.900, RMSEA:.050)의 적합도가 나타났다. 본 연구의 결과로 사용자 관계 유형에 따라 상이한 사회감성 모델이 검증되었다. 본 연구를 통해 제시된 사회감성 모델은 SNS상에서 인간의 감성을 측정하는데 필요한 평가 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 사회감성의 발전 방향을 제시할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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