핵심기본간호술의 교육효과를 높이기 위한 방법으로 스마트폰 동영상을 활용한 자가관찰 방법의 자율실습이 간호학생의 자기주도적 학습능력, 핵심간호술기 수행능력, 수행자신감 및 실습만족도에 미치는 효과를 규명하기 위해 비동성 대조군 사후설계의 유사실험연구를 수행하였다. 대상자는 P대학교 간호학과 4학년을 대상으로 하였으며, 실험군 54명, 대조군 51명이었다. 연구결과 자기주도적 학습능력은 두 군간에 유의한 차이가 없었으나 실험군의 사전- 사후점수 차이에는 유의하게 향상되었다(p=<.001). 수혈간호, 수술전간호의 핵심간호술기 능력과 수행자신감, 실습 만족도는 두 군간의 유의한 차이가 없었다. 결론적으로 스마트폰 동영상촬영을 활용한 자가평가 학습법은 자기주도적 학습능력을 향상시켜 술기의 정확성과 숙련성을 갖출 수 있는 동기부여에 효과적인 방법이라 사료된다.
본 연구에서는 대전광역시 내의 보행로 2개소를 대상으로 보행 중 스마트폰 사용이 보행속도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 스마트폰 사용실태에 대한 영상자료를 취득하고 도로용량편람에서 제시한 보행자 서비스수준의 보행밀도를 기준으로 보행속도를 산정하였다. 보행속도에 미치는 영향을 분석하기 위한 방법으로는 기계학습을 통한 다중회귀분석과 의사결정나무(Decision tree)를 활용하였으며, 설명변수로는 성별, 스마트폰 미사용, 청각을 이용한 스마트폰 사용, 시각을 이용한 스마트폰 사용, 서비스수준A, 서비스수준B, 서비스수준C가 선정되었다. 분석결과 서비스수준C가 보행속도 변화에 가장 높은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 서비스수준C에서 시각을 활용해 스마트폰을 이용한 여성그룹이 가장 낮은 속도로 보행하는 것으로 나타났다. 특히 음악 감상이나 통화와 같은 청각을 이용한 유형보다 시각을 이용하는 경우 대부분의 경우에서 보행속도가 크게 저하되며 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.
Purpose : Forward head posture (FHP) is one of the most common postural malalignment of the cranio-cervical region. Previous studies have reported that FHP might affect both temporomandibular joint (TMJ) and cervical muscles, but still remains unclear. The purpose of this study was to compare the changes of craniovertebral angle (CVA) and muscle properties after smartphone use in healthy individuals with and without FHP. Methods : Fifteen healthy individuals aged 18 to 22 years were included. CVA was evaluated using Dartfish motion analysis, and the subjects were divided into two groups according to their CVA: a FHP group (n = 7, CVA less than 48 °) and a control group (n = 8, CVA more than 48 °). MyotonPro was used to measure muscle properties of masseter, digastric and sternocleidomastoid muscles (SCM). Each subject underwent 15-minutes of smartphone task (web browsing or video watching) in relaxed sitting posture. CVA and muscles properties were assessed both before and after the smartphone task. Results : There were significant changes in post measurements of CVA between the groups. Masseter muscle showed significant differences in pre and post measurements of all muscle properties, and digastric muscle showed significance only in muscle tone. Amount of changes (post-pre), however, showed no significant difference in this study. Conclusion : 15-minutes of smartphone task did not affect CVA and muscle properties of masseter, digastric and SCM in both groups, however, there were significant changes in pre and post measurements of CVA and some muscle properties of masseter and digastric muscles. Therefore, CVA, masseter and digastric muscles might be significantly changed in a heavy duration of smartphone usage more than 15-minutes. Further studies are needed regarding duration of smartphone task, assessments in other various TMJ muscle groups, and participants with pathological FHP conditions.
Human activity recognition (HAR) is a technology that aims to offer an automatic recognition of what a person is doing with respect to their body motion and gestures. HAR is essential in many applications such as human-computer interaction, health care, rehabilitation engineering, video surveillance, and artificial intelligence. Smartphones are becoming the most popular platform for activity recognition owing to their convenience, portability, and ease of use. The noticeable change in smartphone-based activity recognition is the adoption of a deep learning algorithm leading to successful learning outcomes. In this article, we analyze the technology trend of activity recognition using smartphone sensors, challenging issues for future development, and a strategy change in terms of the generation of a activity recognition dataset.
We developed a pet care robot that can be controlled outdoors. Through the smartphone application, the pet owners can watch the situation in the house and manipulate the robot to make their pet happy. The video data in the house is transmitted to the application through the webcam installed at the house. The robot can not only perform user's command but also do six basic macro action. The obstacle avoidance function using the current sensor can be activated if the user want to use. When the robot hits to something, it moves back and rotates by arbitrary angle, and then moves forward.
In this paper, we propose a method for evaluating the uncomfortable shaking in the video. When you shoot a video using a handheld device, such as a smartphone, most of the video contains unwanted shake. Most of these fluctuations are caused by hand tremors that occurred during shooting, and many methods for correcting them automatically have been proposed. It is necessary to evaluate the shake correction performance in order to compare the proposed shake correction methods. However, since there is no standardized performance evaluation method, a correction performance evaluation method is proposed for each shake correction method. Therefore, it is difficult to make objective comparison of shake correction method. In this paper, we propose a method for objectively evaluating video shake. Automatically analyze the video to find out how much tremors are included in the video and how much the tremors are concentrated at a specific time. In order to measure the shaking index, we proposed jitter modeling. We applied the algorithm implemented by Optical Flow to the real video to automatically measure shaking frequency. Finally, we analyzed how the shaking indices appeared after applying three different image stabilization methods to nine sample videos.
Multimedia such as image, audio, and video is easy to create and distribute with the advance of IT. Since novice uses them for illegal purposes, multimedia forensics are required to protect contents and block illegal usage. This paper presents a multimedia forensic algorithm for video to identify the device used for acquiring unknown video files. First, the way to calculate a sensor pattern noise using Wiener filter (W-SPN) is presented, which comes from the imperfection of photon detectors against light. Then, the way to identify the device is explained after estimating W-SPNs from the reference device and the unknown video. For the experiment, 30 devices including DSLR, compact camera, smartphone, and camcorder are tested and analyzed quantitatively. Based on the results, the presented algorithm can achieve the 96.0% identification accuracy.
최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.
Purpose : VDT (visual display terminal syndrome) can affect individuals who monitor or who work or play using video screens, including those of smartphones. In general, headache symptoms from overuse of these screens can appear due to eye fatigue, muscle pain in the joints of wrists or fingers, and muscle pain in the neck or shoulders. Many studies in the literature have supported standards that seek to prevent these symptoms. The incidence of musculoskeletal diseases caused by the use of smartphones is expected to increase rapidly, particularly among children and young adults, and these diseases are expected to develop into a societal problem. Therefore, in this study we investigate whether tension headaches that develop from smartphone usage can affect forward neck posture, neck pain, and quality of life. Methods : A total of 93 students from University participated in this study. We divided participants into two groups, those with tension headaches (n = 25) and those without (n = 68) and took forward neck measurements. Headaches were classified according to criteria from the International Headache Society and involved bilateral headache position, quality of pressing or tightening pain, mild or moderate pain intensity, and none due to daily physical activity. We surveyed participants using the smartphone addiction diagnosis questionnaire, the Neck Disability Index (NDI), the Headache Impact Test (HIT-6), and the Quality of Life Questionnaire. Results : Although we found no significant differences in tension headaches due to smartphone addiction diagnosis (p = 0.25), SF-36 life quality assessment (p = 0.06), and cranio-vertebral angle (p = 0.07), we found significant differences from the HIT-6 and the NDI (p <.05). Conclusion : Tension headaches are not correlated with smartphone addiction, quality of life, and forward neck angle but do have a correlation with the degree of cervical dysfunction and the effects of the headaches.
휴대폰은 이제 단순한 통화 기능 이외에 PC와 함께 동영상 콘텐츠를 시청할 수 있는 효과적인 멀티미디어 기기로 발전하고 있다. 따라서 동영상 콘텐츠의 실효성은 스마트폰으로 스트리밍(Streaming) 할 수 있는지 여부와 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부에 의해 결정된다. 여기서 목적한 내용을 효과적으로 전달 할 수 있는지 여부란 교재 영상과 발언자의 영상이 함께 제공되어야만 효과적인 내용 전달이 됨을 의미한다. 본 논문은 위 두 가지 요건을 충족하는 동영상 콘텐츠 인코딩(encoding) 시스템으로 멀티소스(Multi-Source)의 오디오-비디오를 입력받아 인터넷 상에 실시간 및 VOD 서비스 할 수 있는 비디오 통합 관리 시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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