This study conducted two surveys to establish an educational system to prevent work-related musculoskeletal disorders. The first survey investigates the factors influencing the recognition of job specifications for risk factor analysts of work-related musculoskeletal disorders. The respondents of the first survey were selected from 173 different small-sized manufacturing enterprises having less than 300 workers and had experienced the inspection of risk factors. The results of the first survey shows that better recognition of job specifications are followed by the increase of education time, but regardless of the positions and periods of job experience. Among the respondents with a high level recognition, the second survey was conducted. According to the results, it is presented that 2, 8, 16 hours are the most suitable for educating workers, superintendents, and risk factors analysts. Based on the results of the second survey, educational contents have also been suggested. This research will provide the basic information when forming education systems to prevent musculoskeletal disorders.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.3
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pp.132-140
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1994
SCRIPT (Symbol/Character Recognition In Pen-based Technology) is an algorithm for on-line recognition of handwriting Hangeul. English upperacase letters, decimal digits, and some keyboard symbols. The shape of handwriting symbols has a large variation even when written by the same person. Though the feature analysis approach using a conventional decision tree is efficient, it is not robust under shape variations and prone to misclassification. Thus, a new method to overcome this shortcoming is necessary. In this paper, a feature analysis algorithm using two fuzzy decision trees which utilize the hierarchical property of the pattern is proposed. The first tree is used to represent the stroke shape, and the other tree is used to represent the relation between the strokes. since this method stores various possibilities. it is robust to shape variations and can readily modify false selections. In addition, there is a large increase in the recognition rate of high-level patterns due to low-level candidated. Experimental results show 91% recognition rate for Hangeul at the recognition speed of 0.33 second per character, and the recognition rate of alphanumerics and some keyboard symbols is 95% at 0.08 second per symbol. This is 8~18% increase in the recognition rate over th method not applying fuzzy decision trees.
Objective: This study examined how child care teachers' playfulness and recognition of music and movement relate to their teaching intention of music and movement. Methods: Participants were 200 child care teachers in Seoul, Incheon and Gyeonggi areas. The data were analyzed for descriptive statistics, pearson's correlation analysis, hierarchical multiple regression analysis, and sobel test. Results: The main results were as follows: First, child care teachers' playfulness, teaching intention of music and movement and their recognition of music and movement were positively correlated. Second, child care teachers' playfulness influenced on their teaching intention of music and movement. Finally, teachers' recognition of music and movement mediated the relationship between teachers' playfulness and their teaching intention of music and movement. Conclusion: This study showed that teachers' playfulness influenced on their positive recognition of music and movement activities, which was the variable that caused mediation in the teachers' playfulness and their teaching attention.
This paper proposes a pattern recognition and classification algorithm based on a circular structure that can reflect the characteristics of the sEMG (surface electromyogram) signal measured in the arm without putting the placement limitation of electrodes. In order to recognize the same pattern at all times despite the electrode locations, the data acquisition of the circular structure is proposed so that all sEMG channels can be connected to one another. For the performance verification of the sEMG pattern recognition and classification using the developed algorithm, several experiments are conducted. First, although there are no differences in the sEMG signals themselves, the similar patterns are much better identified in the case of the circular structure algorithm than that of conventional linear ones. Second, a comparative analysis is shown with the supervised learning schemes such as MLP, CNN, and LSTM. In the results, the classification recognition accuracy of the circular structure is above 98% in all postures. It is much higher than the results obtained when the linear structure is used. The recognition difference between the circular and linear structures was the biggest with about 4% when the MLP network was used.
This paper studied the pattern recognition algorithm and feature parameters for speaker and context independent emotion recognition. In this paper, KNN algorithm was used as the pattern matching technique for comparison, and also VQ and GMM were used for speaker and context independent recognition. The speech parameters used as the feature are pitch. energy, MFCC and their first and second derivatives. Experimental results showed that emotion recognizer using MFCC and its derivatives showed better performance than that using the pitch and energy parameters. For pattern recognition algorithm. GMM-based emotion recognizer was superior to KNN and VQ-based recognizer.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.12
no.2
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pp.73-93
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2008
The purpose of this study was to analyze the effects of workers' human resource development and their recognition of human resource on-the-job satisfaction. A sample of 4,727 workers that was selected from Korea Labor Panel Data was analyzed by t-test and multiple regression, and was tested by causal effects among related variables. The major findings were as follows: First, the workers' recognition of their job performance level vs. educational attainment was affected by their annual income, job status, educational attainment, gender, and experiences of human resource development. Second, the workers' job satisfaction was affected by gender, age, educational attainment, health status, job status, annual income, experiences of human resource development, recognition of their job performance level vs. educational attainment, and recognition for their job availability. Third, the factors that had a causal effect on workers' job satisfaction were educational attainment, gender, age, health status, annual income, and experiences of human resource development. Above all, workers' educational attainment had a strong direct effect on job satisfaction, and annual income had a strong indirect effect on it. From these findings, it can be concluded that workers' effort and trial for development and investment of human resource played an important role in increasing job satisfaction.
This study investigated the difference of the university students' recognition, attitude, and knowledge level of health by the health education in Daejeon and Chungnam province. First, in the survey analysis result regarding the health related recognition, the students who had attended lectures of health education were surveyed not only to have higher health related recognition than the students who did not have attended the lecture of health education, but also to appear meaningful in statistics by showing significance level p<0.05 in total score. Second, in the research regarding the health related attitude, the attendance or nonattendance of health education lecture were surveyed not to have high effect on the attitude of daily lives of the university students. Third, in the analysis of health related knowledge, the knowledge level between the students who had attended lectures of health education and who did not have attended the lecture of health education showed that the students who had attended lectures of health education got more excellent correct answer rate. In this survey result, the students who had attended lectures of health education showed higher health related recognition and knowledge than the students who had not attended lectures of health education.
This paper proposes a vehicle license plate recognition system using light weight deep learning models without high-end server. The proposed license plate recognition system consists of 3 steps: [license plate detection]-[character area segmentation]-[character recognition]. SSD-Mobilenet was used for license plate detection, ResNet with localization was used for character area segmentation, ResNet was used for character recognition. Experiemnts using Samsung Galaxy S7 and LG Q9, accuracy showed 85.3% accuracy and around 1.1 second running time.
The purpose of this research was to identify the importance of emotional development in early childhood, in children ages three to five, by examining the relationship between the variables in the children such as gender, age, and temperament, as well as their mothers' emotionality, in relation to emotional development. The participants included a total of 72 children between three and five years of age. The major findings are as follow: First, there were significant differences in emotional expression and emotional recognition between the boys and the girls. Additionally, the emotional recognition of the children increased as age increased, and more positive strategies for emotional regulation were used with the increasing age of the children. Temperament characteristics did not have any relationship with emotional expression or emotional recognition, while the strategies for emotional regulation were related to the temperament characteristics. Second, the emotional expressivity of the mother was related to the emotional expression and recognition of the child, but wes not associated with strategies for emotional regulation. The emotional reactivity of the mother was related to a child's strategies for emotional regulation, but not to emotional expression or recognition. Third, emotional development of the children wes influenced by the individual child variables and emotionality of the mother.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2008.04a
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pp.157-179
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2008
This study demonstrates some major traits of digital contents as information, playfulness, individuality, perceived recognition as perceived usefulness and perceived ease of use, relationship quality as satisfaction and commitment, user behavior as use intention. To make an empirical analysis the study, it is hypothesized that traits of digital contents and perceived recognition, traits of digital contents and relationship quality, perceived recognition and relationship quality, relationship quality and user behavior. Proposed theoretical model was based on TAM and was tested by the structure equation model for validity, credibility, goodness of fit. The major finding of this study can be summarized as follows, traits of digital contents are positively affected by perceived recognition, satisfaction in relationship quality and use intention via perceived recognition. Theoretical implication of this study are as follows. First, users wanted to choice only needed information. Second, users recognized digital contents as a part of life. So, user's ability is very important in this environment. According to this, business related with or interested in digital contents must have developed digital contents in variety aspect. Users must have concerned using digital contents, also.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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