Objectives: The researchers investigated the relationship among fun seeking, self-efficacy, interest in physical activity and actual physical activities of male college students, in orders to provide valuable information to professionals in health promotion. Methods: The participants were 316 male college students whose ages ranged from 18 to 30(M=22.53, SD=2.09). The questionnaires and psychological tests used in this research included the following: sub-scale of Korean Version of BAS/BIS Scale, The General Self-Efficacy Scale, International Physical Activity Questionnaires, & sub-scale of The Intrinsic Motivation Inventory for physical activity. Results: Results indicated that male students who had moderate level of fun seeking were more likely to engage in physical activities than those who showed low or high level of fun seeking. And students with the strong self-efficacy were more likely to do physical activity than with the weak self-efficacy, especially high level of physical activity. Male students who had greater interest in physical activity were more likely to engage in physical activities than those who were not interested in physical activity. A regression analysis revealed that interest in physical activity accounted for the most variance; it accounted for around 14.5% variance of actual physical activity with self-efficacy. The interaction effect of self-efficacy and interest in physical activity was significant for actual physical activity. Conclusion: This study reiterates the roles of self-efficacy and the interest in physical activity on physical activity, and found that non-linear relation of fun seeking to physical activity. These results may provide useful information for health practitioners.
Wang Bo;Kim, Jae-jung;Yoo, Cheol-Jung;Chang, Ok-Bae
한국정보과학회:학술대회논문집
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한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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pp.247-249
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2003
Currently there are a variety of different tools may be used to analyze, model, describe and document a business process. However, it is difficult to exchange the information of a business process created in different tools because of the distinct information formats used in different tools. The XML Process Definition Language (XPDL) of the Workflow Management Coalition (WfMC) forms a common interchange standard that enables products to continue to support arbitrary internal representations of process definitions with an import/export function to map to/from the standard at the product boundary. Generally a business process model can be represented by the UML activity diagram, but there is a difficult task to directly generate an XPDL document from a business process model represented by the standard activity diagram. In the paper we will propose an approach to generate an XPDL document from a business process model represented by the extended UML activity diagram.
As advertising and promotions are categorized as operating expenses, managers tend to reduce marketing budget to improve their short term profitability. Gauging the value and accountability of marketing spending is therefore considered as a major research priority in marketing. To respond this call, recent studies have documented that financial market reacts positively to a firm's marketing activity or marketing related outcomes such as brand equity and customer satisfaction. However, prior studies focus on the relation of marketing variable and financial market variables. This study suggests a channel about how marketing activity increases firm valuation. Specifically, we propose that a firm's marketing activity increases the level of the firm's product market information and thereby the dispersion in financial analysts' earnings forecasts decreases. With less uncertainty about the firm's future prospect, the firm's managers and shareholders have less information asymmetry, which reduces the firm's cost of capital and thereby increases the valuation of the firm. To our knowledge, this is the first paper to examine how informational benefits can mediate the effect of marketing activity on firm value. To test whether marketing activity contributes to increase in firm value by mitigating information asymmetry, this study employs a longitudinal data which contains 12,824 firm-year observations with 2,337 distinct firms from 1981 to 2006. Firm value is measured by Tobin's Q and one-year-ahead buy-and-hold abnormal return (BHAR). Following prior literature, dispersion in analysts' earnings forecasts is used as a proxy for the information gap between management and shareholders. For model specification, to identify mediating effect, the three-step regression approach is adopted. All models are estimated using Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods to test the statistical significance of the mediating effect. The analysis shows that marketing intensity has a significant negative relationship with dispersion in analysts' earnings forecasts. After including the mediator variable about analyst dispersion, the effect of marketing intensity on firm value drops from 1.199 (p < .01) to 1.130 (p < .01) in Tobin's Q model and the same effect drops from .192 (p < .01) to .188 (p < .01) in BHAR model. The results suggest that analysts' forecast dispersion partially accounts for the positive effect of marketing on firm valuation. Additionally, the same analysis was conducted with an alternative dependent variable (forecast accuracy) and a marketing metric (advertising intensity). The analysis supports the robustness of the main results. In sum, the results provide empirical evidence that marketing activity can increase shareholder value by mitigating problem of information asymmetry in the capital market. The findings have important implications for managers. First, managers should be cognizant of the role of marketing activity in providing information to the financial market as well as to the consumer market. Thus, managers should take into account investors' reaction when they design marketing communication messages for reducing the cost of capital. Second, this study shows a channel on how marketing creates shareholder value and highlights the accountability of marketing. In addition to the direct impact of marketing on firm value, an indirect channel by reducing information asymmetry should be considered. Potentially, marketing managers can justify their spending from the perspective of increasing long-term shareholder value.
본 논문에서는 인체의 조인트와 조인트의 움직임 정보를 이용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력되는 비디오에서 객체를 추출하고 인체의 비율정보를 이용하여 조인트를 자동추출하며 각 조인트에 블록매칭 기법을 적용하여 조인트의 움직임 정보를 얻는다. 제안방법은 움직임이 있는 조인트, 조인트의 움직임의 방향벡터와 조인트의 x와 y좌표의 증가(+)와 감소(-)를 부호로 나타낸 것을 행동 인식을 위한 기본 파라메터로 사용한다. 제안된 방법은 웹카메라에서 입력되는 영상에서 8가지 행동에 대해 실험하였으며 인간의 행동 인식률에 있어 좋은 결과를 보였다.
The typical Critical Path Method (CPM) leaves it to the construction managers to overcome two problems in developing networks. First, the construction manager needs to prepare information on the type of activities and their precedence relations in order to develop a network schedule. Second, he or she can include space information into the network schedule such as the locations where the activities take place, only with difficulty. These two problems make it difficult for an inexperienced person to create a network. The purpose of this paper is to provide construction managers with set equations of creating a network schedule for multiunit projects. A space-resource combined network creation are presented in this paper, which includes equations for generating a list of required activities, their precedence relations, and information on their location. Information on the space (location) and the resource is the required data for this method. Based on this information, this method divides a project into a number of activities so that each activity contains the information on the location where the activity takes place and the principal resource required for that activity. Precedence relations are then obtained from the sequence of space and resource. This method has the potential to reduce human efforts in scheduling activities.
Recently, studies that interact with human and things through motion recognition are increasing due to the expansion of IoT(Internet of Things). This paper proposed the system that recognizes the user's logical activity in home environment by attaching some sensors to various objects. We employ Arduino sensors and appreciate the logical activity by using the physical activitymodel that we processed in the previous researches. In this System, we can cognize the activities such as watching TV, listening music, talking, eating, cooking, sleeping and using computer. After we produce experimental data through setting virtual scenario, then the average result of recognition rate was 95% but depending on experiment sensor situation and physical activity errors the consequence could be changed. To provide the recognized results to user, we visualized diverse graphs.
This study analyzed the effect of the extracurricular activity management system on user satisfaction. For this purpose, the effects of content, navigation, screen frame, design, interaction, and error handling factors on user satisfaction were analyzed. A survey was conducted on 321 students of K University located in Chungcheongbuk-do, and the research results based on the survey contents are as follows. First, content, navigation, screen frame, interactivity, and error handling, which are major elements of the extracurricular activity management system, showed statistically significant results. Second, interactivity and error handling were found to have the greatest influence on the factors affecting user satisfaction of the extracurricular activity management system. In this study, it was found that the interaction of the whole system including contents is important for continuous improvement of the extracurricular activity management system, and that it has a positive effect on user satisfaction when prompt error handling is possible.
Cho는 확률적 활동 네트워크 분석에서 활동시간이 상호 독립적이고 정규분포를 따른다는 가정 하에서 사업완성시간의 적률 (평균, 분산, 왜도, 첨도)을 추정하기 위한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 활동시간의 분포가 일반적인 분포일 때 사업완성시간의 적률을 추정하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 활동시간 분포의 이산화를 위해 적률매칭 방법을 사용하며, 사업완성시간의 계산에 사용될 활동시간을 결정하는데 이산형 역변환 방법을 사용한다. 제안된 방법은 대규모 네트워크에 적용하기 쉽고, 몬테칼로 시뮬레이션 보다 계산적으로 효율적이며, 제안된 방법의 결과는 몬테칼로 시뮬레이션에 의한 결과와 잘 일치함을 보여준다.
In this paper, we propose new multiuser detectors (MUDs) based on compressed sensing approaches for the large-scale multiple antenna systems equipped with dozens of low-power antennas. We consider the scenarios where the number of receiver antennas is smaller than the total number of users, but the number of active users is relatively small. This prior information motivates sparsity-embracing MUDs such as sparsity-embracing linear/nonlinear MUDs where the detection of active users and their symbol detection are employed. In addition, sparsity-embracing MUDs with maximum a posteriori probability criterion (MAP-MUDs) are presented. They jointly detect active users and their symbols by exploiting the probability of user activity, and it can be solved efficiently by introducing convex relaxing senses. Furthermore, it is shown that sparsity-embracing MUDs exploiting common users' activity across multiple symbols, i.e., frame-by-frame, can be considered to improve performance. Also, in multiple multiple-input and multiple-output networks with aggressive frequency reuse, we propose the interference cancellation strategy for the proposed sparsity-embracing MUDs. That first cancels out the interference induced by adjacent networks and then recovers the desired users' information by exploiting the low user activity. In simulation studies for binary phase shift keying modulation, numerical evidences establish the effectiveness of our proposed MUDs exploiting low user activity, as compared with the conventional MUD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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