• 제목/요약/키워드: action standard

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요양병원 간호사의 표준주의지침 수행도에 미치는 영향요인 (Factors Affecting the Compliance of Standard Precautions in Long Term care Hospital nurses)

  • 장미옥;이진희
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.813-823
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    • 2021
  • 본 연구는 요양병원에서 근무하는 간호사를 대상으로 표준주의지침 수행도에 미치는 영향요인을 파악하기 위해 실시되었다. 분석결과 표준주의지침 인식 8.50, 건강신념 3.76점(하위영역- 지각된 민감성 4.03점, 지각된 심각성 4.04점, 지각된 유익성 3.91점, 지각된 장애성 3.54점, 행동계기 2.92점), 표준주의지침 수행도 37.90점이었다. 표준주의지침 수행도는 표준주의지침 인식(r=0.419, p<.001), 건강신념(r=0.443, p<.001), 건강신념 하위영역인 지각된 민감성(r=0.169, p=.044), 지각된 유익성(r=0.207, p=.013), 지각된 장애성(r=0.486, p<.001), 행동계기(r=0.204, p=.014)와 양의 상관관계가 있었다. 표준주의지침 수행도에 미치는 영향요인은 지각된 장애성(β=0.373, p<.001), 행동계기(β=0.271, p<.001), 표준주의지침 인식(β=0.245, p=.004) 이었고 설명력은 32.5%이었다.

The Application of RL and SVMs to Decide Action of Mobile Robot

  • Ko, Kwang-won;Oh, Yong-sul;Jung, Qeun-yong;Hoon Heo
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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    • pp.496-499
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    • 2003
  • Support Vector Machines (SVMs) is applied to a practical problem as one of standard tools for machine learning. The application of Reinforcement Learning (RL) and SVMs in action of mobile robot is investigated. A technique to decide the action of autonomous mobile robot in practice is explained in the paper, The proposed method is to find n basis for good action of the system under unknown environment. In multi-dimensional sensor input, the most reasonable action can be automatically decided in each state by RL. Using SVMs, not only optimal decision policy but also generalized state in unknown environment is obtained.

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인체정보 DB의 경제적인 조합을 통한 골프 스윙 동작 분석용 3D 캐릭터 모델링 (The 3D Character Modeling for Golf Swing Motion Analysis by Economical Verification of Body Information)

  • 곽현민;채균식;박찬종;이상태
    • 감성과학
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    • 제6권2호
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    • pp.59-64
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    • 2003
  • 우리나라의 국민표준체위조사는 1979년 1차 조사를 시작으로 약 5∼6년 주기로 실시되고 있으며, 1997년 제4차 조사가 실시되었다. 국민표준체위조사 결과를 기반으로 한 인체측정치는 의류, 신발, 가구 등 관련산업의 제품설계에 반영되었다. 본 논문에서는 국민표준체위조사 결과자료를 기본으로 성별, 연령별, 체형별로 사용자를 분류한 후 체형별 분류를 위한 인체측정치를 도출하였다 도출된 인체측정치의 상관관계를 분석, 대표적인 항목 도출 등의 과정을 통하여 3D 캐릭터를 구성하였다. 구성을 위한 과정으로 골프, 테니스 등의 스포츠 동작을 효율적으로 나타낼 수 있는 인체 측정치를 도출하였다. 항목이 결정되면 각 타입의 3D 캐릭터를 구성할 수 있는 치수를 제시하여 생성하였다. 스포츠의 자세 및 동작분석에 대한 이론적 접근에서 가시적인 정보제공 및 자세ㆍ동작분석 프로토콜을 개발함으로써 자세 및 동작에 대한 정량적ㆍ객관적 평가가 가능해졌다.

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동작관찰훈련이 뇌졸중 환자의 상지 기능에 미치는 영향 (The Effect of Action Observational Training on Arm Function in People With Stroke)

  • 이문규;김종만
    • 한국전문물리치료학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.27-34
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    • 2011
  • The aim of this study was to determine the effect of action-observation training on arm function in people with stroke. Fourteen chronic stroke patients participated in action-observation training. Initially, they were asked to watch video that illustrated arm actions used in daily activities; this was followed by repetitive practice of the observed actions for 3 times a week for 3 weeks. Each training session lasted 30 min. All subject participated 12 training session on 9 consecutive training days. For the evaluation of the clinical status of standard functional scales, Wolf motor function test was carried out at before and after the training and at 2 weeks after the training. Friedman test and Wilcoxon signed rank test was used to analyze the results of the clinical test. There was a significant improvement in the upper arm functions after the 3-week action-observation training, as compared to that before training. The improvement was sustained even at two weeks after the training. This result suggest that action observation training has a positive additional impact on recovery of stroke-induced motor dysfunctions through the action observation-action execution matching system, which includes in the mirror neuron system.

Evaluation of Post-LOCA Long Term Cooling Performance in Korean Standard Nuclear Power Plants

  • Bang, Young-Seok;Jung, Jae-Won;Seul, Kwang-Won;Kim, Hho-Jung
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제33권1호
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    • pp.12-24
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    • 2001
  • The post-LOCA long term cooling (LTC) performance of the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNPP) is analyzed for both small break loss-of-coolant accidents (LOCA) and large break LOCA at cold leg. The RELAP5/MOD3.2.2 beta code is used to calculate the LTC sequences based on the LTC plan of the Korean Standard Nuclear Power Plants (KSNPP). A standard input model is developed such that LOCA and the followed LTC sequence can be calculated in a single run for both small break LOCA and large break LOCA. A spectrum of small break LOCA ranging from \ulcorner.02 to 0.5 k2 of break area and a double-ended guillotine break are analyzed. Through the code calculations, the thermal-hydraulic behavior and the boron behavior are evaluated and the effect of the important action including the safety injection tank (SIT isolation and the simultaneous injection in LTC procedure is investigated. As a result, it is found that the sufficient margin is available in avoiding the boron precipitation in the core. It is also found that a further specific condition for the SIT isolation action need to be setup and it is recommended that the early initiation of the simultaneous injection be taken for larger break LTC sequences.

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한국인 표준 얼굴 표정 이미지의 감성 인식 정확률 (The Accuracy of Recognizing Emotion From Korean Standard Facial Expression)

  • 이우리;황민철
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권9호
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    • pp.476-483
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    • 2014
  • 본 논문은 국내 표정 연구에 적합한 얼굴 표정 이미지를 제작하는 것에 목적을 두었다. 이를 위해서 1980년대 태생의 한국인의 표준 형상에 FACS-Action Unit을 결합하여, KSFI(Korean Standard Facial Image) AU set를 제작하였다. KSFI의 객관성을 확보하기 위해 6가지 기본 감성(슬픔, 행복, 혐오, 공포, 화남, 놀람) 이미지를 제작하여, 감성 별 인식 정확률과 얼굴 요소의 감성인식 기여도를 평가하였다. 실험 결과, 정확률이 높은 행복, 놀람, 슬픔, 분노의 이미지의 경우 주로 눈과 입의 얼굴 요소를 통해 감성을 판단하였다. 이러한 연구 결과를 통해 본 연구에서는 표정 이미지의 AU 변경할 수 있는 KSFI 콘텐츠를 제안하였다. 향후 KSFI가 감성 인식률 향상에 기여할 수 있는 학습 콘텐츠로서의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

Human Motion Recognition Based on Spatio-temporal Convolutional Neural Network

  • Hu, Zeyuan;Park, Sange-yun;Lee, Eung-Joo
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제23권8호
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    • pp.977-985
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    • 2020
  • Aiming at the problem of complex feature extraction and low accuracy in human action recognition, this paper proposed a network structure combining batch normalization algorithm with GoogLeNet network model. Applying Batch Normalization idea in the field of image classification to action recognition field, it improved the algorithm by normalizing the network input training sample by mini-batch. For convolutional network, RGB image was the spatial input, and stacked optical flows was the temporal input. Then, it fused the spatio-temporal networks to get the final action recognition result. It trained and evaluated the architecture on the standard video actions benchmarks of UCF101 and HMDB51, which achieved the accuracy of 93.42% and 67.82%. The results show that the improved convolutional neural network has a significant improvement in improving the recognition rate and has obvious advantages in action recognition.

퍼지-뉴로를 이용한 화주의 항만선택 행동 분석 (An Analysis on an Action about Port Choice of Shipper using Fuzzy-Neural Network)

  • 장운재;금종수
    • 한국항해항만학회지
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    • 제31권8호
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    • pp.725-731
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 인접한 2항만 간 화주의 항만선택에 관한 행동을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 퍼지추론법과 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 항만선택 행동모델, 즉 퍼지-뉴로 행동모델을 구축하고 부산항과 광양항을 대상으로 화주의 항만선택 행동을 분석하였다. 또한 로짓모델과 비교하여 퍼지-뉴로 모델의 판별 우수성을 검정하였고, 서비스 수준과 화물량 등의 파라미터를 변경한 항만선택 행동을 분석하였다.

Action Recognition with deep network features and dimension reduction

  • Li, Lijun;Dai, Shuling
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권2호
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    • pp.832-854
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    • 2019
  • Action recognition has been studied in computer vision field for years. We present an effective approach to recognize actions using a dimension reduction method, which is applied as a crucial step to reduce the dimensionality of feature descriptors after extracting features. We propose to use sparse matrix and randomized kd-tree to modify it and then propose modified Local Fisher Discriminant Analysis (mLFDA) method which greatly reduces the required memory and accelerate the standard Local Fisher Discriminant Analysis. For feature encoding, we propose a useful encoding method called mix encoding which combines Fisher vector encoding and locality-constrained linear coding to get the final video representations. In order to add more meaningful features to the process of action recognition, the convolutional neural network is utilized and combined with mix encoding to produce the deep network feature. Experimental results show that our algorithm is a competitive method on KTH dataset, HMDB51 dataset and UCF101 dataset when combining all these methods.