• 한국융합학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.329-336
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• 2015

본 연구는 중년여성을 대상으로 소도구 필라테스 매트 운동 프로그램을 8주간 주 3회의 빈도로 준비운동 10분, 주 운동 40분, 정리운동 10분을 실시하였다. 필라테스 운동프로그램 수행 시 운동강도는 ACSM(2010)의 지침을 기준으로 삼아 1-4주는 50-60%HRR, 5-8주는 61-70%HRR로 50-70%의 강도로 유지 시켰고, 4주마다 소도구 필라테스 운동 프로그램의 강도를 증가시켰으며 무선심박수 측정기(Polar Analyzer, Polar Electro of Finland)를 이용하여 Karvonen(1979) 방법으로 얻어진 개인별 목표 심박수와 운동자각도를 이용하여 운동강도를 체크하였다. 8주간 소도구 필라테스 매트 운동을 통해 면역글로불린의 변화를 살펴보고자 하였다. 이와 같은 목적과 절차를 통해 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 8주간 소도구 필라테스 매트 운동 프로그램을 실시한 결과 면역글로불린 IgA에서 증가하였으며 상호작용효과가 나타났다. 둘째, 8주간 소도구 필라테스 매트 운동 프로그램을 실시한 결과 면역글로불린 IgG에서 증가하였으며 상호작용효과가 나타났다. 셋째, 8주간 소도구 필라테스 매트 운동 프로그램을 실시한 결과 면역글로불린 IgM에서 증가하였으며 상호작용효과가 나타났다. 따라서 본 연구에서 실시한 소도구를 이용한 필라테스 매트 운동이 면역기능에 긍정적인 호르몬 변화를 보였으며 대사적 질환을 예방할 수 있는 효과적인 운동방법이라고 사료된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.432-438
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• 2011

The purpose of the present thesis is to develop bankruptcy prediction models capable of being applied to the Korean construction industry and to deduce an optimal model through comparative evaluation of final developed models. A study population was selected as general contractors in the Korean construction industry. In order to ease the sample securing and reliability of data, it was limited to general contractors receiving external audit from the government. The study samples are divided into a bankrupt company group and a non-bankrupt company group. The bankruptcy, insolvency, declaration of insolvency, workout and corporate reorganization were used as selection criteria of a bankrupt company. A company that is not included in the selection criteria of the bankrupt company group was selected as a non-bankrupt company. Accordingly, the study sample is composed of a total of 112 samples and is composed of 48 bankrupt companies and 64 non-bankrupt companies. A financial ratio was used as early predictors for development of an estimation model. A total of 90 financial ratios were used and were divided into growth, profitability, productivity and added value. The MDA (Multivariate Discriminant Analysis) model and BLRA (Binary Logistic Regression Analysis) model were used for development of bankruptcy prediction models. The MDA model is an analysis method often used in the past bankruptcy prediction literature, and the BLRA is an analysis method capable of avoiding equal variance assumption. The stepwise (MDA) and forward stepwise method (BLRA) were used for selection of predictor variables in case of model construction. Twenty two variables were finally used in MDA and BLRA models according to timing of bankruptcy. The ROC-Curve Analysis and Classification Analysis were used for analysis of prediction performance of estimation models. The correct classification rate of an individual bankruptcy prediction model is as follows: 1) one year ago before the event of bankruptcy (MDA: 83.04%, BLRA: 93.75%); 2) two years ago before the event of bankruptcy (MDA: 77.68%, BLRA: 78.57%); 3) 3 years ago before the event of bankruptcy (MDA: 84.82%, BLRA: 91.96%). The AUC (Area Under Curve) of an individual bankruptcy prediction model is as follows. : 1) one year ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.933, BLRA: 0.978); 2) two years ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.852, BLRA: 0.875); 3) 3 years ago before the event of bankruptcy (MDA: 0.938, BLRA: 0.975). As a result of the present research, accuracy of the BLRA model is higher than the MDA model and its prediction performance is improved.

• 산업융합연구
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• 제22권4호
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• pp.11-19
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• 2024

본 연구의 목적은 텍스트마이닝을 활용하여 러닝 어플리케이션 사용자의 리뷰를 분석하였다. 본 연구는 python3의 selenium 패키지를 이용하여 google playstore의 Nike Run Club, Runkeeper의 사용자 리뷰들을 분석자료로 이용하였으며, okt 분석기를 통해 한글 명사만을 남겨 형태소를 분리하였다. 형태소 분리 후 rankNL 사전을 만들어 불용어(stopword)를 제거하였다. 자료 분석을 위해 텍스트마이닝의 TF(빈도분석), TF-IDF(키워드 빈도-문서 역빈도), LDA 토픽모델링을 통해 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, Nike Run Club, Runkeeper 어플리케이션 사용자 리뷰에서 공통적으로 상위 키워드로 '기록', '앱', '운동'의 키워드가 도출되었으며 TF, TF-IDF의 순위에는 차이가 나타났다. 둘째, Nike Run Club의 LDA 토픽모델링으로 '기본 항목', '추가 기능', '오류 사항', '위치기반데이터'의 토픽이 도출되었고 Runkeeper는 '오류 사항', '음성 기능', '러닝 데이터', '사용 혜택', '사용 동기'의 토픽이 도출되었다. 결과를 통해 제언하면 어플리케이션의 경쟁력 향상을 기여하기 위해 오류 및 개선사항을 보완해야 한다.