본 연구의 목적은 대학도서관 교육 담당 사서가 경험하는 교수 불안(Teaching anxiety)에 대해 파악하고 이를 완화하기 위한 지원 방안을 제안하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 전국의 A그룹 대학도서관 사서 중 교육 담당 사서를 대상으로 설문조사를 수행하였다. 총 138부의 유효한 응답 결과를 분석한 결과 전체의 84.8%에 해당하는 사서가 교수 불안을 경험한 적이 있다고 응답하였다. 교수 불안은 근무 경력, 교육업무 경력, 교육 빈도, 교육업무 비중, 교육 역할 인식 등에 대해서는 차이가 없는 것으로 나타났으나 교육 역할 진입 전 느끼는 감정과 준비도에 대해서는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 대학도서관 교육 담당 사서의 교수 불안을 완화하는 방안으로 문헌정보학 학부 과정부터 이용자 교육에 대한 교과 과정 개설과 상급 기관 또는 협의회 차원의 가이드라인 마련, 사서 전문 교육훈련 기관의 커리큘럼 다양화 등을 제안하였다.
본 연구의 목적은 12주간의 순환운동이 노인비만여성의 비만, 체력 및 대사증후군 지표에 미치는 영향을 살펴보고자 시도되었다. 65세 이상 체질량지수 25이상의 여성 자원자 총19명을 대상으로 12주간의 순환운동 프로그램을 실시하였으며, 운동 프로그램은 가벼운 유산소 운동과 스트레칭으로 준비운동을 실시 한 후 주 3회의 빈도로 매회 30분씩 12주 동안 순환운동 프로그램을 실시하였다. 12주간의 순환운동 프로그램 실시 후, 참가 전에 비해 참가 후의 체중과 체질량지수(p<.001)가 감소되었으며, 체력측정항목에서 하지근력(p<.001)과 상지 근력(p<.05), 상지 유연성(p<.05)과 하지연성(p<.05), 민첩성/동적평형성(p<.001), 전신지구력(p<.05)의 총 6개 모든 항목에서 유의한 향상이 있었고, 대사증후군 지표인 복부비만(p<.01), 수축기혈압(p<.05), 중성지방(p<.001), 고밀도 지단백(p<.01), 혈당(p<.05) 등 이완기 혈압을 제외한 모든 측정항목에서도 12주간의 순환운동 후 운동 참가 전에 비해 유의한 향상이 있었다. 결론적으로 12주간의 순환운동이 노인비만여성에 있어 체중감소와 체력향상에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 대사증후군 지표의 개선에 효과적인 것으로 나타났다.
The properties of soil are naturally highly variable and thus, to ensure proper safety and reliability, we need to test a large number of samples across the length and depth. In pile foundations, conducting field tests are highly expensive and the traditional empirical relations too have been proven to be poor in performance. The study proposes a state-of-art Particle Swarm Optimization (PSO) hybridized Artificial Neural Network (ANN), Extreme Learning Machine (ELM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS); and comparative analysis of metaheuristic models (ANN-PSO, ELM-PSO, ANFIS-PSO) for prediction of bearing capacity of pile foundation trained and tested on dataset of nearly 300 dynamic pile tests from the literature. A novel ensemble model of three hybrid models is constructed to combine and enhance the predictions of the individual models effectively. The authenticity of the dataset is confirmed using descriptive statistics, correlation matrix and sensitivity analysis. Ram weight and diameter of pile are found to be most influential input parameter. The comparative analysis reveals that ANFIS-PSO is the best performing model in testing phase (R2 = 0.85, RMSE = 0.01) while ELM-PSO performs best in training phase (R2 = 0.88, RMSE = 0.08); while the ensemble provided overall best performance based on the rank score. The performance of ANN-PSO is least satisfactory compared to the other two models. The findings were confirmed using Taylor diagram, error matrix and uncertainty analysis. Based on the results ELM-PSO and ANFIS-PSO is proposed to be used for the prediction of bearing capacity of piles and ensemble learning method of joining the outputs of individual models should be encouraged. The study possesses the potential to assist geotechnical engineers in the design phase of civil engineering projects.
본 연구의 목적은 비 체중지지 자세 상태에서 발목관절 발등굽힘 관절가동범위에 따라 동적 균형 능력을 평가하는 Y-Balance Test와의 관계를 규명하고자 하였다. 본 연구에는 10년 이상의 축구경력을 가진 K3리그에 정기적으로 참여하는 남자축구선수 27명이 참여하였다. 발목관절의 발등굽힘과 동적균형 능력과의 관계를 검증하기 위해 The Pearson Rank Correlation Coefficient를 사용하였다. 본 연구의 결과 HADR군에서 PLRD(P<.05)와 CS(P<.01)에서 유의한 차이가 나타났으며, 발목관절 발등굽힘의 관절가동범위와 PMRD, PLRD 및 CS에서만 중증도의 유의한 상관관계가 나타났다. 따라서 발목관절 발등굽힘의 감소는 균형 능력 감소와 관련이 있으며, 축구선수의 손상을 예방하기 위해서는 정기적인 발목관절 관절가동범위의 평가뿐만 아니라 무릎과 엉덩관절의 근력 및 고유수용감각을 향상시키기 위한 트레이닝이 필요할 것으로 생각된다.
Ho-Jong Gil;Jin Joo Yang;Jong Chul Park;Young Sun Lee;Jae Myoung Park
한국운동역학회지
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제33권4호
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pp.175-184
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2023
Objective: The purpose of this study is to investigate the effects of human motion and javelin kinematics during the energy transfer in javelin throwing on records, and to provide evidence-based training insights for athletes and coaches to enhance records. Method: Three javelin throw athletes (age: 22.67 ± 0.58 years, height: 178.33 ± 7.37 cm, weight: 83.67 ± 1.15 kg) were recruited for this study. Each athlete attempted ten maximum record trials, and the kinematic data from each performance were analyzed to determine their influence on the records. The Theia3d Markerless system was used for motion analysis. Results: Key factors were modeled and identified at each moment. In E1, main variables were COM Y (𝛽 8.162, p<.05) and COM velocity Z (𝛽 -72.489, p<.05); in E2, COM X (𝛽 -17.604, p<.05); in E3, COM X (𝛽 -18.606, p<.05), COM velocity Y (𝛽 38.694, p<.05), and COM velocity X (𝛽 66.323, p<.05). For the javelin throw dynamics in E3, key determinants were Attitude angle and Javelin velocity in the Y-axis. Conclusion: The study reveals that controlled vertical movement, center of mass management during braking, and enhanced pelvic rotation significantly improve javelin throw performance. These kinematic strategies are critical for record enhancement in javelin throwing.
Age at death estimation has always been a crucial yet challenging part of identification process in forensic field. The use of human skeletons have long been explored using the principle of macro and micro-architecture change in correlation with increasing age. The clavicle is recommended as the best candidate for accurate age estimation because of its accessibility, time to maturation and minimal effect from weight. Our study applies pre-trained convolutional neural network in order to achieve the most accurate and cost effective age estimation model using clavicular bone. The total of 988 clavicles of Thai population with known age and sex were radiographed using Kodak 9000 Extra-oral Imaging System. The radiographs then went through preprocessing protocol which include region of interest selection and quality assessment. Additional samples were generated using generative adversarial network. The total clavicular images used in this study were 3,999 which were then separated into training and test set, and the test set were subsequently categorized into 7 age groups. GoogLeNet was modified at two layers and fine tuned the parameters. The highest validation accuracy was 89.02% but the test set achieved only 30% accuracy. Our results show that the use of medial clavicular radiographs has a potential in the field of age at death estimation, thus, further study is recommended.
Background: The purpose of this study was to identify the effect of home-based exercise program in elderly with chronic diseases on balance, activities of daily living, depression and quality of life. Design: One group pretest-posttest design Methods: The subjects consisted of 21 elderly people over the age of 65 years with chronic diseases lived in seo-gu, Gwangju. Home-based exercise program was performed twice a week, for an hour, during 6 weeks under supervision of an experienced instructor. The home-based exercise program was structured to last a total of 1 hour, consisting of 10 minutes of warm-up, 30 minutes of main exercises, and 20 minutes of concluding exercises. For the warm-up, we performed range of motion, stretching, and flexibility exercises. The main exercises comprised of strength, weight-bearing and balance exercises, and endurance exercises. The concluding exercises were tailored to the individual's home environment and needs, including task-oriented daily living training such as getting up from bed, moving to the restroom, and walking indoors. The subjects were assessed before and after the exercise program with berg balance scale(BBS), Korean-version modified barthel index(K-MBI), euro quality of life questionnaire 5-dimensional classification(EQ-5D), and geriatric depression scale short form-Korea(GDSSF-K). The collected data was analyzed using SPSS Win 18.0 program. Results: The results showed statistically significant difference in all domains of the BBS, K-MBI, EQ-5D, GDSSF-K after the exercise program. Conclusion: These results suggest that Home-based exercise program has resulted in a significant improvement on ADL, depression and quality of life in elderly with chronic diseases.
Edge computing architecture has effectively alleviated the computing pressure on cloud platforms, reduced network bandwidth consumption, and improved the quality of service for user experience; however, it has also introduced new security issues. Existing anomaly detection methods in big data scenarios with cloud-edge computing collaboration face several challenges, such as sample imbalance, difficulty in dealing with complex network traffic attacks, and difficulty in effectively training large-scale data or overly complex deep-learning network models. A lightweight deep-learning model was proposed to address these challenges. First, normalization on the user side was used to preprocess the traffic data. On the edge side, a trained Wasserstein generative adversarial network (WGAN) was used to supplement the data samples, which effectively alleviates the imbalance issue of a few types of samples while occupying a small amount of edge-computing resources. Finally, a trained lightweight deep learning network model is deployed on the edge side, and the preprocessed and expanded local data are used to fine-tune the trained model. This ensures that the data of each edge node are more consistent with the local characteristics, effectively improving the system's detection ability. In the designed lightweight deep learning network model, two sets of convolutional pooling layers of convolutional neural networks (CNN) were used to extract spatial features. The bidirectional long short-term memory network (BiLSTM) was used to collect time sequence features, and the weight of traffic features was adjusted through the attention mechanism, improving the model's ability to identify abnormal traffic features. The proposed model was experimentally demonstrated using the NSL-KDD, UNSW-NB15, and CIC-ISD2018 datasets. The accuracies of the proposed model on the three datasets were as high as 0.974, 0.925, and 0.953, respectively, showing superior accuracy to other comparative models. The proposed lightweight deep learning network model has good application prospects for anomaly traffic detection in cloud-edge collaborative computing architectures.
Objective: The purpose of this study was to measure the morphological characteristics of the foot and biomechanical variables of the lower extremity joints during vertical jump and investigate the relationship between foot morphology and biomechanics of vertical jump. Method: 24 men in their 20s (age: 22.42 ± 1.41 yrs, height: 173.37 ± 4.61 cm, weight: 72.02 ± 6.21 kg, foot length: 251.70 ± 8.68 mm) participated in the study. Morphological characteristics of the foot included the length of the first toe, the length of the second toe, and the horizontal length from the center of ankle joint to the achilles tendon (Plantar Flexion Moment Arm [PFMA]). Biomechanical variables were measured for plantar flexor strength of the ankle joint and peak angular velocity, moment, and power of the lower extremity joint during vertical jump. Results: There was a significant correlation between the length of the first toe and plantar flexion strength at 30°/s [r=.440, p=.016], the angular velocity of the metatarsophalangeal [MTP] joint [r=-.369, p=.038] while significant correlations between PFMA and the angular velocities of the knee joint [r=.369, p=.038] and ankle joint [r=.420, p=.021] were found. There were also significant correlations between the length of the first toe and the maximum moment of the hip joint [r=.379, p=.034], and the length of the second toe and the power of the hip joint [r=-.391, p=.029]. Finally, significant correlations between PFMA and the power of the ankle joint [r=.424, p=.019] and MTP joint [r=.367, p=.039] were found. Conclusion: Based on the results of this study, the length of the toe and PFMA would be related to the function of the lower extremity joint. Therefore, this should be considered when designing the functional structure of a shoe. Furthermore, this relationship can be applied to intensive training for the plantar flexors and toe flexors to improve power in athletic performance.
Purpose : This case study aimed to investigate the effects of backward walking exercises with a front-loaded bag on craniovertebral angle (CVA), craniorotational angle (CRA), and gait variables in subjects with forward head posture (FHP). Methods : Two individuals in their twenties with FHP performed backward walking exercises on a treadmill while carrying a front-loaded bag with a load equivalent to 20 % of their body weight, for 30 minutes per day, three times a week, over two weeks. CVA and CRA were measured before and after the intervention using side view photographs taken from 1.5 meters away. CVA was calculated by marking C7, the tragus of the ear, and the outer canthus of the eye, and CRA was determined using the same landmarks. Image J software was used for angle analysis, with measurements taken three times and averaged. Gait variables such as step length and cadence were recorded using a step analysis treadmill and analyzed with the software included with the equipment, with measurements taken at baseline and after the two-week intervention. Results : Both participants demonstrated notable improvements in the CVA, indicating enhanced head alignment relative to the cervical spine. There was also a marked decrease in the CRA, suggesting a reduction in rotational misalignment. Although differences were observed in gait variables, such as step length and cadence, these changes were not consistent across measurements. The results suggest that backward walking exercises with a load carried in front can positively influence postural adjustments by aligning the cervical spine in individuals with FHP. Conclusion : The findings of this case study indicate that backward walking exercises with a front-loaded bag can effectively improve cervical spine alignment in individuals with FHP. Differences were observed in gait variables, such as step length and cadence, but these changes were not consistent across measurements. Future studies should explore these effects more comprehensively and consider optimizing the exercise protocol for better therapeutic outcomes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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