The advancement of knowledge society has enabled the social network community (SNC) to be perceived as another space for learning where individuals produce, share, and apply content in self-directed ways. The content generated within social networks provides information of value for the participants in real time. Thus, this study proposes the social network community activity-based content model (SoACo Model), which takes SNC-based activities and embodies them within learning objects. The SoACo Model consists of content objects, aggregation levels, and information models. Content objects are composed of relationship-building elements, including real-time, changeable activities such as making friends, and participation-activity elements such as "Liking" specific content. Aggregation levels apply one of three granularity levels considering the reusability of elements: activity assets, real-time, changeable learning objects, and content. The SoACo Model is meaningful because it transforms SNC-based activities into learning objects for learning and teaching activities and applies to learning management systems since they organize activities -- such as tweets from Twitter -- depending on the teacher's intention.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2767-2780
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2016
Video-based human-activity recognition has become increasingly popular due to the prominent corresponding applications in a variety of fields such as computer vision, image processing, smart-home healthcare, and human-computer interactions. The essential goals of a video-based activity-recognition system include the provision of behavior-based information to enable functionality that proactively assists a person with his/her tasks. The target of this work is the development of a novel approach for human-activity recognition, whereby human-body-joint features that are extracted from depth videos are used. From silhouette images taken at every depth, the direction and magnitude features are first obtained from each connected body-joint pair so that they can be augmented later with motion direction, as well as with the magnitude features of each joint in the next frame. A generalized discriminant analysis (GDA) is applied to make the spatiotemporal features more robust, followed by the feeding of the time-sequence features into a Hidden Markov Model (HMM) for the training of each activity. Lastly, all of the trained-activity HMMs are used for depth-video activity recognition.
In recent years, there has been a rise in epidemiological evidence suggesting the health benefits of a physically active lifestyle. However, it is not always easy for individuals to personally recognize the optimal conditions for exercise and physical activity. Wearable acceleration-based pedometers have become widely used in estimating the amount of physical activity, and to a limited extent, providing information regarding exercise intensity, but they have never been used to assess adaptation to exercise. In order to realize simultaneous activity monitoring for multiple users exercising outdoors, we developed a prototype wireless local area network (WLAN) based system. In our system, a WLAN is deployed outside, and a user wearing a smart phone and monitoring device exercises freely within the coverage area of the wireless network. By doing so, the developed system is able to monitor the activity of each user andmeasures various parameters including those related to exercise adaptation. In a demonstration experiment, the developed system was evaluated and used to monitor users enjoying a Nordic walk, after which users were immediately able to receive their exercise report. In this paper, we discuss the requirements and issues in developing an activity monitoring system and report the findings we obtained through the demonstration experiment.
The purpose of this study was to investigate the characteristics of a teacher's questions in each context of musical activity by analyzing those questions in kindergarten music activity qualitatively. The participant in research was a teacher in charge of the class of children aged 7. Analysis was carried out on the data collected for 3 months through participation observance note, recording material, interview material and weekly plan. As a result, the teacher's questions were leaned upon the convergent questions to confirm the reflection of information and the understanding of function in singing and performing activity. On the other hand, the teacher's questions were leaned upon the diffusive questions for the thought of integration of information in composition activity and upon the diffusive questions for representing feeling or image with no relation to musical meaning in appreciation activity. However, the teacher's questions for control were conducted together with one of the questions, the question mentioned ahead. The tacit control question in singing and performing activity and the explicit control question in composition activity were conducted together, and in appreciation activity, the simple questions to lead the class, though not with the purpose to control attention, was conducted together.
인체의 실시간 활동 모니터링은 활동량과 활동능력에 대한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서 3축 가속도 센서와 무선센서노드를 활용하여 인체의 활동을 평가하고 응급상황을 인지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 구현된 실시간 시스템은 구현된 분류알고리즘을 통해 다양한 자세와 자세변화를 분류할 수 있으며, 추가적으로 낙상을 감지할 수 있다. 구현된 시스템의 성능평가 결과 높은 분류 정확성을 보였다.
Purpose : The aim of this study was to find out differences between muscle activity of quadriceps according to hip angle. Method : 40 healthy adults produced maximum isometric muscle contraction of quadriceps femoris and each part of the quadriceps femoris were measured with a surface EMG in hip joint angle of $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, $180^{\circ}$. Result : There was no significant difference between muscle activity of vastus medialis and lateralis according to hip angle. But there was significant difference in muscle activity of rectus femoris and the muscle activity was maximum at 135 degrees of hip angle. Conclusion : In conclusion, maximum muscle activation of rectus femoris is affected by hip angle, and the findings from this study may be helpful for physical therapists in selecting hip position when instructing patients to do Q-setting exercise. So, we suggest that patients perform Q-setting exercise at 135 degrees of hip angle for the best result.
공공도서관 자원봉사가 점점 확대되고 그 중요성이 커지는 현실이다. 이에 본 연구는 공공도서관자원봉사의 운영 및 관리의 중요성을 바탕으로, 광진구립도서관의 사례를 자원봉사 기획부문, 자원봉사자 관리부문, 자원봉사 행정부문으로 나누어 조사하였다. 이를 위하여 기존 연구를 이론적 바탕으로 광진구립도서관의 해당 사례들을 심층 조사하고, 공공도서관에서 자원봉사에 관한 의미를 찾아보고 분석하였다. 본 연구의 조사결과 공공도서관 자원봉사의 운영과 관리는 공공도서관의 업무수행과 운영에 밀접한 영향을 주는 것으로 분석되었다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.211-220
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2023
Surface electromyography (sEMG) is a noninvasive method used to capture electrically muscle activity, which can be easily measured even during exercise. The basic unit of muscle activity is the motor unit, and because an sEMG signal is a superposition of motor unit action potentials, analysis of muscle activity using sEMG should ideally be done from the perspective of motor unit activity. However, conventional techniques can only evaluate sEMG signals based on abstract signal features, such as root-mean-square (RMS) and mean-power-frequency (MPF), and cannot detect individual motor unit activities from an sEMG signal. On the other hand, needle EMG can only capture the activity of a few local motor units, making it extremely difficult to grasp the activity of the entire muscle. Therefore, in this study, a method to visualize the activities of motor units in a single-channel sEMG signal by relocating wavelet coefficients obtained by redundant discrete wavelet analysis is proposed. The information obtained through this method resides in between the information obtained through needle EMG and the information obtained through sEMG using conventional techniques.
정보시스템은 다양한 구성요소들을 포함하고 있으며, 이들 구성요소들은 몇 개의 유형으로 구분될 수 있다. 보안수준관리활동을 준비 할 때, 관리활동의 대상을 정의하는 것이 가장 중요하며, 이들 대상을 정의한 이후 보안수준 관리활동이 시작될 수 있다. 본 논문에서는 정보시스템을 몇 개의 부분으로 나눔으로써 관리대상을 정의하고, 이들 대상은 운영 환경과 특성에 따라 다양하게 관리될 수 있음을 보여준다.
사용자의 상황에 따라 유용한 정보를 제공할 수 있는 행위인식 기술은 최근 많은 주목을 받고 있다. 스마트폰이 보급되기 전 행위인식 연구에서는 독립된 센서를 사용하여 사용자의 행위를 추론해야 했지만, 현재는 IT산업의 발달로 스마트폰의 내부 센서를 사용해 사용자의 행위를 추론할 수 있게 되었다. 따라서 행위인식 분야의 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 행위인식 기술을 응용하면 사용자의 선호도에 따라 애플리케이션을 추천하거나 경로 정보를 제공하는 서비스 등을 개발할 수 있다. 기존의 행위인식 시스템들은 GPS를 이용하기 때문에 전력을 많이 소모한다는 단점이 있다. 반면에 최근 Google에서 발표한 행위인식(Google Activity Recognition) 시스템은 Network Provider를 이용하기 때문에 GPS 방식에 비해 전력소모가 적어 휴대해야 하는 스마트폰 응용 시스템에 적합하다. 하지만 Google Activity Recognition의 성능을 테스트한 결과 불필요한 행위 항목과 일부 잘못된 상황인지로 인해 정확한 사용자 행위를 파악하기 어렵다는 것을 발견했다. 행위인식 기술을 기반으로 한 새로운 서비스 개발을 위해 더욱 정확한 상황인지가 필요하므로 본 논문에서는 GAR의 문제점을 기술하고 정확도를 높이는 개선 방법을 적용한 AGAR(Advanced Google Activity Recognition)을 제안한다. 또한 AGAR의 이용가치를 평가하기 위하여 다른 여러 행위인식 시스템과 성능과 전력소모량을 비교분석하고 AGAR을 검증하는 예시 프로그램을 개발하여 응용 가능성을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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