본 연구는 경제적인 가격에 간단하고 신속한 음식을 제공함으로써 전략적으로 포지션닝하고 있는 패스트푸드 유형의 레스토랑에서도 고급레스토랑이나 패밀리 레스토랑의 경우와 마찬가지로 서비스 환경이 고객들의 품질인지에 유사한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 또한 종업원의 외재적 속성인 복장과 청결의 정도와 서비스 대기시간이 품질인지에 어떤 영향을 미치는지 파악하고자 하였다. 연구의 방법은 SPSS 18.0을 이용하여 요인분석, 신뢰분석을 통하여 연구의 타당성을 입증하였고, 영향정도를 파악하기 위해서는 다중회귀분석을 이용하였다. 연구 결과 서비스 환경과 종업원의 복장 및 청결, 그리고 대기 시간은 서비스 품질인지에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 종업원들의 복장 및 청결성이 패스트푸드레스토랑에서 중요한 요인으로 알려져 있는 시간적 요인보다 품질인지에 더 많은 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
This study sought to typify incontinence symptoms and how women over sixty perceive incontinence panties and pads. The study uses Q methodology to analyze the perception of these products by type. The research utilized Q methodology and the QUANL pc program for analysis. Type 1 was a type of depression and anxiety due to incontinence. Type 1 was a type of thinking that incontinence was hidden from others. Type 2 was a smell-sensitive reclusion. Type 2 was most concerned about smell, as people sometimes avoid interpersonal relationships because of urinary incontinence. Type 3 was function-oriented toilet frequently. Type 3 was recognizing that the absorption function of incontinence products is important, as the toilet is frequently used. Type 3 mainly wore underwear among incontinence products and thought that incontinence was not hidden from others. In the case of incontinent women, products that prevent others from feeling the smell of urine were considered important. Future studies should expand on this study's work to analyze practical, currently-existing incontinence products.
Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.
Gait recognition has advantage of non-contact type recognition. But It has disadvantage of low recognition rate when the pedestrian silhouette is changed due to bag or coat. In this paper, we proposed new method using combination of gait energy image feature and thermal face image feature. First, we extracted a face image which has optimal focusing value using human body rate and Tenengrad algorithm. Second step, we extracted features from gait energy image and thermal face image using linear discriminant analysis. Third, calculate euclidean distance between train data and test data, and optimize weights using genetic algorithm. Finally, we compute classification using nearest neighbor classification algorithm. So the proposed method shows a better result than the conventional method.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.27-32
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2002
In this paper, we would study the applicability of neural networks to the recognition process of Korean stenographic character image, applying the classification function, which is the greatest merit of those of neural networks applied to the various parts so far, to the stenographic character recognition, relatively simple classification work. Korean stenographic recognition algorithms, which recognize the characters by using some methods, have a quantitative problem that despite the simplicity of the structure, a lot of basic characters are impossible to classify into a type. They also have qualitative one that It Is not easy to classify characters fur the delicacy of the character farms. Even though this is the result of experiment under the limited environment of the basic characters, this shows the possibility that the stenographic characters can be recolonized effectively by neural network system. In this system, we got 90.86% recognition rate as an average.
본 논문에서는 RFID 시스템에 사용되는 무선 환경 표준 프로토콜 중 UHF 대역 프로토콜인 ISO 18000-6군의 타입들과 EPCglobal의 클래스들에 대한 충돌방지 알고리즘을 구현하였다. 또한 표준 프로토콜의 성능을 개선한 충돌방지 알고리즘을 제안하고, 링크타이밍의 클록 주기를 2세대 클래스-1 주기인 $12.5{\mu}s$로 동일하게 한 상태에서 그 성능을 비교하였다. 그 결과, 500개의 태그가 리더인식영역 내에 동시에 존재할 때 표준 프로토콜에 대한 태그인식 성능은 1세대 클래스-1, Type B, Type A, 클래스-0, 2세대 클래스-1의 차례로 좋아지고, 개선된 프로토콜에 대한 태그인식 성능은 Type B, Type A, 1세대 클래스-1, 클래스-0, 2세대 클래스-1의 순서로 좋아진다. 그러므로 프로토콜로 규정된 클록 주기와 리더와 태그 간의 링크타이밍에 따라 태그 인식성능이 현저히 달라짐을 알 수 있다.
The purpose of this study is to provide basic data for the development of clothing which can improve the satisfaction of male university students' body shape by classifying the perception of body shape and examining characteristics by type. The types of recognition of body shape of male college students were classified into five types: developed upper body with protruding under abdomen, normal body with long legs, developed under body with big skeleton, skinny body, and ladder type normal body. The actual body shape was classified into three. The Y type had a long chest length and a shoulder developed, and the lower body silhouette was plain and short. Type H was flat with little protrusion from the chest to the hip. Type X has a larger hip and longer hip length than the waist. Body type was classified based on bust, waist, and hip circumference, but recognition body type was classified based on visual characteristics. It is thought that ergonomic consideration is needed to cover the disadvantages of each body type considering the aesthetic part as well as wearing comfort in accordance with the trend of the fashion market nowadays that the slim fit is generalized. This study was limited to male university students in their early 20s in Chungbuk province. Therefore, we could not grasp attitudes and perceptions of male university students living in other provinces. Therefore, we should pay attention to the generalization of the results of this study.
본 연구는 방사선 조사식품에 대한 여성 근로자들의 인식 및 행태를 파악하기 위해 설문조사로 수행되었으며 수집된 총 326부의 설문지를 최종 분석하였다. 연구결과 방사선 조사식품에 대한 지식수준은 3.411점, 인식수준은 2.542점이었다. 방사선 조사식품의 구입경험은 학력, 근무기관 및 직업에서, 섭취경험은 근무기관, 학력, 직업 및 경력에서 유의한 차이가 있었다. 방사선 조사식품에 대한 예방행동은 근무기관, 경력 및 직업에 따라 유의한 차이가 있었다. 방사선 조사식품에 대한 요인별 상관관계 분석에서 지식이 많고 인식이 좋을수록 구입 및 섭취경험이 많은 유의한 상관관계가 있었다. 그러나 예방 행동은 지식, 인식, 구입경험 및 섭취경험과 유의한 상관관계가 없었다. 따라서 향후 방사선 조사식품의 합리적 선택을 위해 방사선 조사식품에 대한 정보제공, 안전성 교육 등이 필요하다고 판단된다.
본 연구의 목적은 수업 시 스마트기기에 적용할 수 있는 나무 이미지를 인식하고 분류하여 정확도를 측정할 수 있는 효율적인 모델을 제안하는 것이다. 2015개정 교육과정으로 개정되면서 초등학교 4학년 과학교과서의 학습 목표에서 스마트 기기 사용한 식물 인식이 새롭게 추가 되었다. 특히 나무 인식의 경우 다른 사물 인식과 달리 수형, 수피, 잎, 꽃, 열매의 부위별 특징이 있으며, 계절에 따라 모양 및 색깔의 변화를 거치므로 인식률에 차이가 존재한다. 그러므로 본 연구를 통해 컨볼루션 신경망 기반의 사전 학습된 인셉션V3모델을 이용하여 재학습 전 후의 나무 부위별 인식률을 비교한다. 또한 각 나무의 유형별 이미지 정확도를 결합시키는 방식을 통해 효율적인 나무 분류 방안을 제시하며 교육현장에서 사용하는 스마트기기에 적용 할 수 있을 것이라 기대한다.
The purpose of this study was to investigate the differences of middle school students' recognition of food and nutrition part in Home Economics by gender, school location and school type. The study was carried out through questionnaire about three category: perception (interests, practical usefulness, attitude change in food behavior), difficulty (nutrition and health in adolescence, balanced diet, principle of cooking and preparing food), necessity (nutrition and health in adolescence, balanced diet, principle of cooking and preparing food). The subjects were 1014 middle school students of 1st grade in Jeonbuk area; urban 334, suburban 339 and rural 341. The results of this study were as follows. 1) There was difference in ‘interests’ by gender (girls > boys), school location (urban, suburban > rural) and school type (coeducation > boys, girls). There were differences in ‘practical usefulness’ by school location (urban > rural) and in ‘attitude change in food behavior’ by school location (urban > suburban > rural) and school type (boys, girls > coeducation). 2) There was difference in difficulty in section of ‘nutrition and health in adolescence’ by school location (suburban > rural). There were no differences in section of ‘balanced diet’ by gender, school location and school type. But there were differences in section of ‘ principle of cooking and preparing food’ by school location (urban, rural > suburban) and school type (coeducation > boys). 3) There were differences in necessity for ‘balanced diet’ and for ‘ principle of cooking and preparing food’ by school location (urban, suburban > rural) and school type (coeducation > boys, girls). Characteristically, the boys had more necessity for ‘nutrition and health in adolescence’ and for ‘balanced diet’ than girls but girls had more necessity for ‘principle of cooking and preparing food’ than boys. It suggests that gender, school type and school location should be considered for an effective and practical curriculum of food and nutrition part in Home Economics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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