This study explored the relationship between maternal early parental attachment (EPA) and social interest. The participants were 311 mothers with elementary schoolchildren who lived in the Daegu-Gyeongbuk area. Data were collected through an online questionnaire provided on the portal site and analyzed using k-means clustering, t-test, One-Way ANOVA, and Pearson's correlation using IBM SPSS Statistics 21 for Windows and, RMSEA, TLI, NFI and CFI using IBM SPSS AMOS 18 for Windows. The principal results were as follows. Firstly, mothers' EPA anxiety and avoidance had a negative influence on social interest. Secondly, social interest was found to be significantly higher among mothers with a secure attachment style than among mothers with an insecure attachment style. Thirdly, significant differences were observed in levels of social interest among mothers with secure, preoccupied, dismissive, and disorientated attachment styles. A Scheffé post-hoc test revealed that social interest was significantly higher among mothers with a secure attachment style than among mothers with a disorientated attachment style. The experience of relationships with caregivers early in life is therefore important in the development of social interest.
In the Korea stock market, individual investors have perceived stock as short arbitrage investment, not long-term investment strategy. In order to reinforce stock market transparency and soundness, it is important to enforce the measures for stock market management. Especially, stock market event caused by financial policy can be given individual investors negative information regarding a stock trading. Thus, it is a need for investigating whether comprehensive review of listing eligibility is influenced on individual investors' responses and stock behaviors in respect of effectiveness. The purpose of this study to examine the relations between such stock market management and transitional aspect of individual investors' trading types and response on the based of pre- and post-event occurrence. Using an dataset of user's text messages on 9 firms posted on the firm-based social media (i.e., Naver, Daum, Paxnet) over the period 2009 to 2014. And we performed text-clustering and topic modeling according to keywords for classifying into investors group and non-investors groups and two types of investors were categorized depending on main topic transition by event windows in Comprehensive review of listing eligibility. The results indicated that a variety of stockholders existed in the stock. And the ratio of non-investors group was on the decrease, on the other hand, the proportion of investors group veer onto the side of pre-pattern after comprehensive review of listing eligibility. A distinctive feature of our study is to explain the influence of stock market management on response changes of individual investors as well as to categorize in accordance with time progression. Implications an suggestions for future research were also discussed.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.55
no.1
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pp.66-74
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2018
In order to evaluate the precision degree of the blocks on the dock, the shipyards recently started to use the point cloud approaches using the 3D scanners. However, they hesitate to use it due to the limited time, cost, and elaborative effects for the post-works. Although it is somewhat traditional instead, they have still used the electro-optical wave devices which have a characteristic of having less dense point set (usually 1 point per meter) around the contact section of two blocks. This paper tried to expand the usage of point sets. Our approach can estimate the rework time to weld between the Pre-Erected(PE) Block and Erected(ER) block as well as the precision of block construction. In detail, two algorithms were applied to increase the efficiency of estimation process. The first one is K-mean clustering algorithm which is used to separate only the related contact point set from others not related with welding sections. The second one is the Concave hull algorithm which also separates the inner point of the contact section used for the delayed outfitting and stiffeners section, and constructs the concave outline of contact section as the primary objects to estimate the rework time of welding. The main purpose of this paper is that the rework cost for welding is able to be obtained easily and precisely with the defective point set. The point set on the blocks' outline are challenging to get the approximated mathematical curves, owing to the lots of orthogonal parts and lack of number of point. To solve this problems we compared the Radial based function-Multi-Layer(RBF-ML) and Akima interpolation method. Collecting the proposed methods, the paper suggested the noble point matching method for minimizing the rework time of block-welding on the dock, differently the previous approach which had paid the attention of only the degree of accuracy.
Seungri Yoon;Minju Shin;Jin Hyun Kim;Ho Jeong Jeong;Junyoung Park;Tae In Ahn
Journal of Bio-Environment Control
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v.33
no.1
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pp.63-70
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2024
This study explored computer vision methods using the OpenCV open-source library to characterize the phenotypes of various horticultural crops. In the case of tomatoes, image color was examined to assess ripeness, while support vector machine (SVM) and histogram of oriented gradients (HOG) methods effectively identified ripe tomatoes. For sweet pepper, we visualized the color distribution and used the Gaussian mixture model for clustering to analyze its post-harvest color characteristics. For the quality assessment of netted melons, the LAB (lightness, a, b) color space, binary images, and depth mapping were used to measure the net patterns of the melon. In addition, a combination of depth and color data proved successful in identifying flowers of different sizes and distances in cucumber greenhouses. This study highlights the effectiveness of these computer vision strategies in monitoring the growth and development, ripening, and quality assessment of fruits and vegetables. For broader applications in agriculture, future researchers and developers should enhance these techniques with plant physiological indicators to promote their adoption in both research and practical agricultural settings.
Objective: The present study was undertaken to examine the effects of magnesium ion in the culture medium on the development of mouse fertilized oocytes either before or after pronuclear formation, and to investigate whether the effect of magnesium ion is related with the redistributional change of mitochondria. Methods : Fertilized oocytes obtained from the oviducts of mice at 15 hr after hCG injection before pronuclear formation (pre-PN) or 21 hr after hCG injection after pronuclear formation (post-PN) were used. The embryos were cultured for 3 days with basic T6 medium-magnesium free and various concentrations of magnesium ion, 0.0, 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 or 8.0 mM, respectively. After culture, the developmental stages of embryos and the number of nuclei were evaluated. To observe the effects of magnesium ion on the mitochondrial distribution, fertilized oocytes were collected at 21 hr after hCG injection and cultured for 6 hr with various concentration of magnesium ion. As a control, fertilized oocytes with pronuclei at 27 hr after hCG injection were used. Results: The concentration of magnesium ion to accelerate the in vitro development of mouse fertilized oocytes appeared to be at 2.0 mM for the pre-PN and the post-PN stage embryos. In the mitochondrial redistribution patterns, the embryos cultured in 2.0 mM concentration of magnesium ion showed the highest percentage (22.6%) of distinct perinuclear clustering pattern comparing to other experimental group. Conclusion: The effect of magnesium ion may be related to the cytoplasmic redistribution of mitochondria. This relationship seems to connect the developmental competence of preimplantation mouse embryos in vitro. These results can suggest that higher concentration of magnesium ion (2.0 mM) than those of conventional culture medium ($0.2{\sim}1.2\;mM$) is more suitable for in vitro culture of preimplantation mouse embryos.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.163-168
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2009
Most image segmentation methods are to represent observed feature vectors at each pixel, which are assumed as appropriated probability models. These models can be used by statistical estimating or likelihood clustering algorithms of feature vectors. EM algorithms have some calculation problems of maximum likelihood for unknown parameters from incomplete data and maximum value in post probability distribution. First, the performance is dependent upon starting positions and likelihood functions are converged on local maximum values. To solve these problems, we mixed the Gausian function and histogram at all the level values at the image, which are proposed most suitable image segmentation methods. This proposed algoritms are confirmed to classify most edges clearly and variously, which are implemented to MFC programs.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.1-7
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2015
As recent smartphone is used around the world, all of the subscribers of the mobile communication is up to 47.7% about 24 million people. Smartphone has a vulnerability to security, and security-related incidents are increased in damage with the smartphone. However, precautions have been made, rather than analysis of the infection of most of the damage occurs after the damaged except for the case of the expert by way of conventional post-countermeasure. In this paper, we implement a mobile-based malware analysis systems apply a virtualization technology. It is designed to analyze the behavior through it. Virtualization is a technique that provides a logical resources to the guest by abstracting the physical characteristics of computing resources. The virtualization technology can improve the efficiency of resources by integrating with cloud computing services to servers, networks, storage, and computing resources to provide a flexible. In addition, we propose a system that can be prepared in advance to buy a security from a user perspective.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.2
s.150
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pp.316-325
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2006
The colors of apparel are getting more important to give the differentiated character on fiber and fabrics. This study was to extract the favorable colors that become to facial color types. Research was carried out to classify the facial colors into several similar facial color groups. With JX-777, 2 points of face: forehead and cheek, were measured and classified into 3 facial color types. Sample size was 418 Korean adult males and other 15 of new males subjects. New chosen 3 subjects who had the classified facial color types, wore silver gown and black hat on his head to minimize the interaction of the clothe color an hair. The 40 standardized color samples were used to extract the favorable colors. 187 respondents answered the degree of becomingness of color samples on 3 facial color types. Data were analyzed by K-means cluster analysis, ANOVA and Duncan multiple range test using SPSS Win. 12. Findings were as follows: 1. 418 subjects who had YR colors were classified into 3 kinds of facial color groups. Type 1 was 4.59YR 5.89/5.12, Type 2 was 5.61 YR 5.41/4.79 and Type 3 was 4.38YR 6.49/4.89 respectively. 2. Favorable colors for Type 1 were 2 colors that belonged to ' a ' group from among colors that were divided into a, b, c group and 18 colors that belonged to ' a ' group from among colors that were divided into a, b group by Duncan post hoc test. 3. Type 2 showed that this type had many unfavorable colors. Unfavorable colors were 16 colors that belonged to ' c ' by Duncan test. 5. Favorable colors for Type 3 were 14 colors that belonged to ' a ' from among colors that were divided into a, b, c and 16 colors that belonged to ' a ' from among colors that were divided into a, b by Duncan test.
Kim, Jin-Sung;Kim, Oh-Lyong;Koo, Bon-Hoon;Kim, Min-Su;Kim, Soon-Sub;Cheon, Eun-Jin
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.54
no.5
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pp.390-398
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2013
Objective : We determined whether the relationship between the neuropsychological performance of patients with mild traumatic brain injury (TBI) and their psychopathological characteristics measured by disability evaluation are interrelated. In addition, we assessed which psychopathological variable was most influential on neuropsychological performance via statistical clustering of the same characteristics of mild TBI. Methods : A total of 219 disability evaluation participants with mild brain injury were selected. All participants were classified into three groups, based on their psychopathological characteristics, via a two-step cluster analysis using validity and clinical scales from the Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI) and Symptom Checklist-90-revised (SCL-90-R). The Korean Wechsler Adult Intelligence Scale (K-WAIS), Korean Memory Assessment Scale (K-MAS) and the Korean Boston Naming Test (K-BNT) were used to evaluate the neurocognitive functions of mild TBI patients. Results : Over a quarter (26.9%) experienced severe psychopathological symptoms and 43.4% experienced mild or moderate psychopathological symptoms, and all of the mild TBI patients showed a significant relationship between neurocognitive functions and subjective and/or objective psychopathic symptoms, but the degree of this relationship was moderate. Variances of neurocognitive function were explained by neurotic and psychotic symptoms, but the role of these factors were different to each other and participants did not show intelligence and other cognitive domain decrement except for global memory abilities compared to the non-psychopathology group. Conclusion : Certain patients with mild TBI showed psychopathological symptoms, but these were not directly related to cognitive decrement. Psychopathology and cognitive decrement are discrete aspects in patients with mild TBI. Furthermore, the neurotic symptoms of mild TBI patients made positive complements to decrements or impairments of neurocognitive functions, but the psychotic symptoms had a negative effect on neurocognitive functions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.96-102
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2012
An advanced form of the Partitioned Feature-based Classifier with Expertise Table(PFC-ET) is proposed in this paper. As is the case with the PFC-ET, the proposed classifier model, called Classifier Integration Model(CIM), does not use the entire feature vectors extracted from the original data in a concatenated form to classify each datum, but rather uses groups of features related to each feature vector separately. The proposed CIM utilizes a proportion of selected cluster members instead of the expertise table in PFC-ET to minimize the error in confusion table. The proposed CIM is applied to the classification problem on two data sets, Caltech data set and collected terrain data sets. When compared with PFC model and PFC-ET model. the proposed CIM shows improvements in terms of classification accuracy and post processing efforts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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