Background: To evaluate the effects of Australian stabilization exercise for chronic low back pain. Methods: Interventions consisted of exercises aimed at recovery of Multifidus in cocontraction with Transverse abdominis through neural control retraining. Results: After exercise, there were significant improvement(p<.05) in pain and disability score. Conclusions: Neural control stabilization exercise can be effective intervention for chronic Low Back Pain patients.
Chung, Mi Ra;Kang, Su Kyung;Kim, Min Jeong;Yee, Bang Sil
Korean Journal of Childcare and Education
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v.11
no.1
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pp.173-190
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2015
This study examined the effects of day-care center organizational characteristics on teacher efficacy. The participants of this study were 319 day-care center teachers who work in the Seoul-Gyeonggi area. The results of this study are as follows: First, day-care center teacher efficacy shows the difference depending on the teachers' career. Second, teachers' efficacy was influenced by day-care center organizational characteristics. In particular, it appeared that 'challenge' and 'distinction of role' affect teacher efficacy when the career of the teacher is less than 5 years. And it appeared that 'challenge', 'distinction of role' and 'retraining' affect teacher efficacy when the career of the teacher is more than 5 years. We discussed organizational characteristics for improving teacher efficacy and suggested the implication for retraining teachers and supervision to promote teacher efficacy based on the results.
The purpose of this study is to analyze the effectiveness of applying e-learning in industrial technology practical retraining. We have conducted a questionnaire survey for 177 subjects in 23 courses of four types of industry. Also, we have performed focus group interviews to analyze the problem and the reason for taking e-learning classes. A satisfaction measurements of the contents area(average 3.78 out of 5.0) and system area(average 3.70) were relatively high. However, the satisfaction measurement of the management area(average 3.0) was relatively low. The satisfaction measurement of learning area(average 3.68) was relatively high, but that of the behavior area(average 3.51) was on a normal level. In conclusion, an application of e-learning showed the effect on extending educational chances and spreading the technology in highly technological fields. We suggest that e-learning should be consistently and specifically expanded.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.36
no.3
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pp.311-330
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2002
A public librarian is an occupation, which requires long-term. continuous training and difficult study to acquire and cultivate professional knowledge and skills. It is a necessity to achieve new knowledge, information and skills via appropriate retraining. A training system is the method which gives chances of retraining to public librarians. After examining some of the problems with the existing training system, it is apparent that the direction of training system needs to be decentralized. That is each local branch should be autonomous in terms of new training for librarians. For the method of training system, each autonomous unit would integrate the different theories to apply to the community-at-large and invite practical specialists from the local community to lecture. The training classes would be elective in that the each librarian could choose the classes he/she wants to take and give them credits for that, but the certificate for the class would also go towards completion for the required technical training. Finally, the utilization of cyber-education should be introduced, and the library association's role strengthened, to help public librarians cultivate their specialties.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.5
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pp.779-785
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2015
Recently, home energy management system (HEMS) for power consumption reduction has been widely used and studied. The HEMS performs electric power consumption control for the indoor electric device connected to the HEMS. However, a traditional HEMS is used for passive control method using some particular power saving devices. Disadvantages with this traditional HEMS is that these power saving devices should be newly installed to build HEMS environment instead of existing home appliances. Therefore, an HEMS, which performs with existing home appliances, is needed to prevent additional expenses due to the purchase of state-of-the-art devices. In this paper, an intelligent inference algorithm for EMS at home for non-power saving electronic equipment, called legacy devices, is proposed. The algorithm is based on the adaptive network fuzzy inference system (ANFIS) and has a subsystem that notifies retraining schedule to the ANFIS to increase the inference performance. This paper discusses the overview and the architecture of the system, especially in terms of the retraining schedule. In addition, the comparison results show that the proposed algorithm is more accurate than the classic ANFIS-based EMS system.
Spiking neural network is a neural network that applies the working principle of real brain neurons. Due to the biological mechanism of neurons, it consumes less power for training and reasoning than conventional neural networks. Recently, as deep learning models become huge and operating costs increase exponentially, the spiking neural network is attracting attention as a third-generation neural network that connects convolution neural networks and recurrent neural networks, and related research is being actively conducted. However, in order to apply the spiking neural network model to the industry, a lot of research still needs to be done, and the problem of model retraining to apply a new model must also be solved. In this paper, we propose a method to minimize the cost of model retraining by extracting the weights of the existing trained deep learning model and converting them into the weights of the spiking neural network model. In addition, it was found that weight conversion worked correctly by comparing the results of inference using the converted weights with the results of the existing model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.3A
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pp.172-178
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2012
This paper studies the application of a fuzzy-ARTMAP (FAM) neural network to multi-user detector (MUD) for direct sequence (DS)-code division multiple access (CDMA) system. This method shows new solution for solving the problems, such as complexity and long training, which is found when implementing the previously developed neural-basis MUDs. The proposed FAM based MUD is fast and easy to train and includes capabilities not found in other neural network approaches; a small number of parameters, no requirements for the choice of initial weights, automatic increase of hidden units, no risk of getting trapped in local minima, and the capabilities of adding new data without retraining previously trained data. In simulation studies, binary signals were generated at random in a linear channel with Gaussian noise. The performance of FAM based MUD is compared with other neural net based MUDs in terms of the bit error rate.
The Journal of Information Technology and Database
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v.6
no.1
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pp.27-46
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1999
This study was intended to find the use patterns of internet search engines of librarians and to measure the relationship between internet use frequency and the use behavior of internet search engines. The results showed that librarians use Web search engines for academic information retrieval and are satisfied with the search results. The major problems when librarians use search engines were that search engines retrieve many non-relevant documents. As a result of hypotheses test, the relationship between internet frequency and the preference of search engines was not significantly different. On the other hand, the hypotheses that internet frequency affects satisfaction of search results, recognition of importance of search engines, and the need of retraining of librarians for internet information retrieval were shown to be significant.
This study examined educational and career backgrounds of 180 early childhood English teachers and curricula of training courses for early childhood English teachers in continuing education centers across 6 areas in Korea. Data analyses showed that (1) curricula for early childhood English teachers consists of basic practical conversation, English teaching skills, understanding early childhood education and general English knowledge. (2) Most teachers are women between 30 to 40 years of age, university graduates with majors in English literature, English education and/or early childhood education with confidence in speaking in and listening to English. (3) They were satisfied with their retraining courses. (4) English pronunciation skill was not always related to English conversation skill, but clarity of pronunciation influenced teaching confidence.
The Purpose of this study was to investigate the effects of self-efficacy on the early childhood teachers' self-concept and job satisfaction. 191 early Childhood-teachers were surveyed for this study. Spss/pc was run for statistical data analysis. This study abstracted that the most important factors for Early Childhood-teachers to have Self-efficacy are life self, duty, working environment, payment, and promotion opportunity and concluded that the more payment and promotion opportunity, the more Self-efficacy teachers have. In conclusion, this study implies that retraining and teaching programs for teachers need to be accessed variably, considered with the results of this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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