Purpose: Among computer users, the awkward posture and workstation setups of workers contribute to work-related upper limb musculoskeletal disorders. The purpose of this study was to evaluate the efficacy of a traditional physical therapy and ergonomic intervention by physical therapists in 4 computer users. Methods: After checking Visual Analogue Scores (VAS), four subjects who were treated by physical therapy for neck and shoulder problems related to VDT syndrome were enrolled in the study. All subjects spent at least 40 hours per week at a computer workstation. All subjects had pain and ergonomic states evaluated using methods such as VAS, Neck Disability Index (NDI), Workstyle short form, Rapid Upper Limb Assessment (RULA), and OSHA VDT checklist (Occupational Safety and Health Administration video display terminal) before a physical therapy + ergonomic intervention. Participants were re-evaluated 1 month later. Results: Participants showed more improvement of their neck pain after being treated with a physical therapy plus ergonomic intervention than when treatment consisted only of physical therapy. Improvements in RULA, Workstyle short form, and OSHA VDT checklist also were achieved. Conclusion: This case study suggests the importance of examining the work habits and work-related postures of subjects who complain of neck and shoulder pain that is exacerbated by computer use. Personalized ergonomic interventions and physical therapy can lead to improvement of patients with VDT syndrome.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3599-3619
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2019
In human activity recognition system both static and motion information play crucial role for efficient and competitive results. Most of the existing methods are insufficient to extract video features and unable to investigate the level of contribution of both (Static and Motion) components. Our work highlights this problem and proposes Static-Motion fused features descriptor (SMFD), which intelligently leverages both static and motion features in the form of descriptor. First, static features are learned by two-stream 3D convolutional neural network. Second, trajectories are extracted by tracking key points and only those trajectories have been selected which are located in central region of the original video frame in order to to reduce irrelevant background trajectories as well computational complexity. Then, shape and motion descriptors are obtained along with key points by using SIFT flow. Next, cholesky transformation is introduced to fuse static and motion feature vectors to guarantee the equal contribution of all descriptors. Finally, Long Short-Term Memory (LSTM) network is utilized to discover long-term temporal dependencies and final prediction. To confirm the effectiveness of the proposed approach, extensive experiments have been conducted on three well-known datasets i.e. UCF101, HMDB51 and YouTube. Findings shows that the resulting recognition system is on par with state-of-the-art methods.
본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.
본 논문은 멀티미디어 광 네트워크인 MOST를 통해 차량의 카메라에서 입력된 영상을 실시간으로 전송하여 디스플레이 할 수 있는 MOST 기반 영상 송 수신 시스템을 제안하였다. 기존의 차량에서는 카메라를 아날로그 형태로 연결하여 영상을 전송하였으나, 차량에 장착되는 카메라의 수가 점점 증가함에 따라 네트워크로 연결하여 영상을 전송하는 것을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 실시간 영상 전송을 위해 DSP를 이용하여 MPEG 인코딩과 디코딩을 하였다. 그리고 DSP와 MOST 네트워크 컨트롤러 사이의 스트림 데이터 전송은 MediaLB를 이용하였다. 이때 DSP가 MediaLB와의 연결을 지원하지 않기 때문에 스트림 데이터를 직접 주고 받을 수 없다. 따라서 FPGA를 사용하여 MediaLB를 통해 전송되는 스트림 데이터를 DSP에 전달하도록 하였다. MediaLB는 MOST 네트워크에 대한 하드웨어 및 소프트웨어 응용 프로그램 개발을 쉽게 할 수 있도록 해주고 모든 MOST 네트워크의 데이터 전송방법을 지원한다 본 논문에서 제안된 시스템으로 실시간 영상 전송을 테스트 한 결과 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 웹 예능의 어떠한 요소가 시청자의 관심 이동에 영향을 미쳤는지 파악하기 위해 TV 예능 프로그램과의 스토리텔링을 비교하고, 이를 통해 웹 예능 스토리텔링의 특징을 파악하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 본 연구에서는 웹 예능과 TV 예능 프로그램을 각 한 편씩 선정하여 스토리텔링 분석을 실시하였으며, 스토리텔링은 이미지, 배경, 스토리, 캐릭터로 구분하여 각 항목에 대한 내용을 분석하였다. 분석결과 웹 예능 스토리텔링은 TV 프로그램과 달리 발단에서 위기로 바로 이어지는 구성을 통해 시청자가 콘텐츠에 바로 몰입할 수 있도록 하였으며, 확실한 결말 서사를 통해 짧은 영상 안에서 기승전결이 명확하도록 구성하였다는 특징을 파악하였다. 이러한 연구결과를 통해 향후 생산되는 숏폼 웹 예능 프로그램이 시청자의 몰입을 위한 방안 및 스토리텔링 전략을 파악할 수 있을 것으로 기대한다.
Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.
This study aims on providing a design technique that expresses aesthetical elements by arranging the analysis of sensual beauty into detailed elements of design from music video outfits by genre of pop music, by observing music videos of female vocalists chosen from each genre of pop music focusing on their fashion. The results of this study are the following. 1. In the genre rock, the sensual beauty of female were expressed with a boyish and neutral style using texture such as leather or denim, and such style had the effect of emphasizing their feminine side even more. 2. In the genre dance music, exposure is extensive compared to other genre using sexy or lingerie look, and I found an ambivalent style of feminism with clothes in the form of drapery using textures such as chiffon and silk, and femme fatale style with textures adhering to the body such as leggings, leotard, and bodysuit. 3. In the genre of rap and hip-hop, clothes from casual and costume-play style were found using training jersey, t-shirt, and denim pants, and emphasized the sensual beauty of women by showing a silhouette with short length and fitting style using shiny textures. 4. In the genre of R&B, there were diverse outfits that suits the characteristics of characters appearing in the stories, or the situation of the story since there are many dramatic representation in the form of story Especially in case of female characters, the feminine side was emphasized staging a feminine style by wearing dresses with the texture of chiffon and silk. Exposure was restrained compared to other genre.
As deep learning technologies becoming developed, realistic fake videos synthesized by deep learning models called "Deepfake" videos became even more difficult to distinguish from original videos. As fake news or Deepfake blackmailing are causing confusion and serious problems, this paper suggests a novel model detecting Deepfake videos. We chose Residual Convolutional Neural Network (Resnet50) as an extraction model and Long Short-Term Memory (LSTM) which is a form of Recurrent Neural Network (RNN) as a classification model. We adopted cosine similarity with hinge loss to train our extraction model in embedding the features of Deepfake and original video. The result in this paper demonstrates that temporal features in the videos are essential for detecting Deepfake videos.
본 연구는 소셜미디어 OTT의 중간영역에서 시장을 확대하고 있는 SFV 플랫폼인 Tiktok 서비스의 이용자가 인식하는 몰입과 중독에 미치는 영향요인을 확인하고자 하였다. 연구자들은 Tiktok 이용자가 증가하면서 중독에 이르는 경로에 대한 연구가 필요할 것으로 보았다. 미디어 소비 시간이 부족한 이용자는 긴영상보다 짧은 영상을 제작하고 공유하며 외생변인에 의해 애착에 영향을 받는다. 또한 애착은 대인관계 및 서비스에 대한 애착으로 구분되는데, 애착의 경로는 몰입과 중독으로 연결되는 것으로 확인되었다. 연구자들은 본 연구를 통해 동영상 미디어서비스의 중독에 이르는 경로를 자기노출과 애착, 몰입과 중독 등으로 설정하여 검증하였다는 점에서 이론적, 실무적 공헌점이 있다고 보았다. 이러한 연구결과는 더욱 다양화되고 있는 동영상 중심의 미디어 서비스에 적용이 가능하며, 향후 출현하는 새로운 미디어에 활용가능하다는 측면에서 후학의 연구를 기대할 수 있을 것으로 본다.
Tailored nutritional education is generally found to be more effective in changing behaviors and to be more fully implemented than a non-tailored equivalent. This study was conducted in order to develop tailored nutritional education materials on food additives in processed foods based on need and levels of knowledge of educational targets of elementary-school students in Seoul Metropolitan City. The focus group interview was conducted with six elementary-school nutrition teachers in order to gather information and to develop a tailored quantitative questionnaire for the survey. Based on the results from 138 nutrition teachers, all answered that education on food additives in processed foods for students is necessary and both teachers and students need to receive education regarding definition, safety, and use of food additives for each processed food, in the form of video, PPT, and teaching-learning plan. Nutritional education materials for two classes were developed using video clips (grocery shopping and cooking class) about food additives in processed foods, PPTs with activity papers, two teaching-learning plans, and school newsletters to parents. In conclusion, the current study warrants conduct of further studies short-term and long-term impacts and efficacy of tailored need-based nutrition education in promotion of healthy nutrition by conveying proper scientific knowledge regarding food additives in processed foods for elementary-school students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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