International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권1호
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pp.281-289
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2023
The purpose of this study was to objectively explore and discuss the effect of trainer's communication style on rehabilitation ability and rehabilitation satisfaction of elite athletes. we observed the relationship between rehabilitation trainers and injured athletes and found that communication between them plays an important role. In this study, we criticized that most of the studies related to rehabilitation were conducted from the point of view of natural science. The results of this study emphasized that rehabilitation-related research should broadly accept social science positions such as business administration. The main research findings are as follows. As a result of analyzing the relationship between trainer's communication style and rehabilitation ability, first, the trainer's cooperative and professional communication style affects emotional factors of injured players. Second, the trainer's cooperative and controlled communication style affects the cognitive factors of injured players. Third, the trainer's cooperative and professional communication style affects the behavioral factors of injured players. Fourth, the trainer's cooperative and professional communication style affects the rehabilitation satisfaction of injured players. Based on these results, this study was conducted to validate the necessity of discussing the trainer's communication style preference according to the individual background such as the injured player's gender, personality, and injury level, and the classification and composition of communication styles that match Korean culture and sentiment. As suggestions for follow-up research, active sharing of problems with adjacent disciplines such as sports sociology, sports education, and sports marketing, and parallel qualitative research centered on individual cases were suggested
Abrishami, Mohammad Reza;Sabour, Siamak;Nasiri, Maryam;Amid, Reza;Kadkhodazadeh, Mahdi
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제40권2호
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pp.61-67
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2014
Objectives: The present study was conducted to determine the reproducibility of peri-implant tissue assessment using the new implant success index (ISI) in comparison with the Misch classification. Materials and Methods: In this descriptive study, 22 cases of peri-implant soft tissue with different conditions were selected, and color slides were prepared from them. The slides were shown to periodontists, maxillofacial surgeons, prosthodontists and general dentists, and these professionals were asked to score the images according to the Misch classification and ISI. The intra- and inter-observer reproducibility scores of the viewers were assessed and reported using kappa and weighted kappa (WK) tests. Results: Inter-observer reproducibility of the ISI technique between the prosthodontists-periodontists (WK=0.85), prosthodontists-maxillofacial surgeons (WK=0.86) and periodontists-maxillofacial surgeons (WK=0.9) was better than that between general dentists and other specialists. In the two groups of general dentists and maxillofacial surgeons, ISI was more reproducible than the Misch classification system (WK=0.99 versus WK non-calculable, WK=1 and WK=0.86). The intra-observer reproducibility of both methods was equally excellent among periodontists (WK=1). For prosthodontists, the WK was not calculable via any of the methods. Conclusion: The intra-observer reproducibility of both the ISI and Misch classification techniques depends on the specialty and expertise of the clinician. Although ISI has more classes, it also has higher reproducibility than simpler classifications due to its ability to provide more detail.
최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.
스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.
Pattern recognition is one of the most common problems encountered in engineering and scientific disciplines, which involves developing prediction or classification models from historic data or training samples. This paper introduces a new approach, called the Representational Capability (RC) algorithm, to handle pattern recognition problems using radial basis function (RBF) models. The RC algorithm has been developed based on the mathematical properties of the interpolation and design matrices of RBF models. The model development process based on this algorithm not only yields the best model in the sense of balancing its parsimony and generalization ability, but also provides insights into the design process by employing a design parameter (${\delta}$). We discuss the RC algorithm and its use at length via an illustrative example. In addition, RBF classification models are developed for heart disease diagnosis.
In general, Rough Set theory is used for classification, inference, and decision analysis of incomplete data by using approximation space concepts in information system. Information system can include quantitative attribute values which have interval characteristics, or incomplete data such as multiple or unknown(missing) data. These incomplete data cause the inconsistency in information system and decrease the classification ability in system using Rough Sets. In this paper, we present various types of incomplete data which may occur in information system and propose INcomplete information Processing System(INiPS) which converts incomplete information system into complete information system in using Rough Sets.
This paper presents the fault diagnosis of induction motor based on support vector machine(SVMs). SVMs are well known as intelligent classifier with strong generalization ability. Application SVMs using kernel function is widely used for multi-class classification procedure. In this paper, the algorithm of SVMs will be combined with feature extraction and reduction using component analysis such as independent component analysis, principal component analysis and their kernel(KICA and KPCA). According to the result, component analysis is very useful to extract the useful features and to reduce the dimensionality of features so that the classification procedure in SVM can perform well. Moreover, this method is used to induction motor for faults detection based on vibration and current signals. The results show that this method can well classify and separate each condition of faults in induction motor based on experimental work.
The hand is an integral part of normal hand functioning. The ability of the hand to grasp and manipulate objects or tools is necessary for accom-plishing many tasks of daily living. Therefore it is important to improve hand function for patient with hand impairment. The objectives of this article are to review the developmental process of hand function and to described the types of grasp, grip, pinch, and prehension. Developmental process of hand function is based on general developmental theory as Vojta, Bobath and Ayres. There are many kinds of classification of prehension, grasp, and pinch. This review include the classification by Malick, Kiel, Melvin, Sollrman & Sperling, Pedretti & Zoltan, Tyldesley & Grieve' book, Norkin & Levangie' book. This article hope to give the information for application in physical and occupational therapy practice.
A new approach to texture classification for quantitative ultrasound liver diagnosis using run difference matrix was developed. The run difference matrix comprised the gray level difference along with a distances. From this run difference matrix, we defined several vectors and parameters such as DOD, DGD, DAD vector, SHP, SMO, SMG, LDE, LDEL etc. Each parameter values calculated in fatty, cirrhotic, normal and chronic hepatitic liver images were plotted in a plane and we found that RDM method was more sensitive to small structural changes than the conventional run length method and showed improved classification ability between the diseases.
문헌정보학과 교육실습실에는 분류와 편목의 실습 수업을 할 수 있는 분류·편목 실습실과 첨단의 매체나 시청각 기재 또는 실습용 교구를 사용하여 수업을 할 수 있는 영상매체 실습실, 인터넷을 통한 다양한 정보 검색 방법을 체득하게 하고, 정보착용 능력을 길러 주며, 컴퓨터 관련 정보학 교과 수업을 할 수 있는 정보처리 실습실을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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