Recently, research to classify human activity using imagery has been actively conducted for the purpose of crime prevention and facility safety in public places and facilities. In order to improve the performance of human activity classification, most studies have applied deep learning based-transfer learning. However, despite the increase in the number of backbone network models that are the basis of deep learning as well as the diversification of architectures, research on finding a backbone network model suitable for the purpose of operation is insufficient due to the atmosphere of using a certain model. Thus, this study applies the transfer learning into recently developed deep learning backborn network models to build an intelligent system that classifies human activity using imagery. For this, 12 types of active and high-contact human activities based on sports, not basic human behaviors, were determined and 7,200 images were collected. After 20 epochs of transfer learning were equally applied to five backbone network models, we quantitatively analyzed them to find the best backbone network model for human activity classification in terms of learning process and resultant performance. As a result, XceptionNet model demonstrated 0.99 and 0.91 in training and validation accuracy, 0.96 and 0.91 in Top 2 accuracy and average precision, 1,566 sec in train process time and 260.4MB in model memory size. It was confirmed that the performance of XceptionNet was higher than that of other models.
This study examines the validity of the Filial Responsibility Scale-Adult (Past), developed by Jurkovic and Thirkield (1999), among Korean university students in their twenties. First, a preliminary scale consisting of 30 items was developed by translating the original scale into Korean and item analysis and exploratory factor analysis were conducted on 249 subjects. Based on the exploratory factor analysis, items in the emotional parentification factor were either deleted or included in the other remaining factors, resulting in a two-factor model containing 15 items. In order to confirm this, a confirmatory factor analysis was conducted on 318 independent subjects. As a result of a confirmatory factor analysis of the two competing models - the three-factor model consisting of 30 items based on the original scale and the two-factor(emotional experience and caring behavior) model consisting of 15 items gained as a result of the exploratory factor analysis - the two-factor model showed more suitable and the original scale was revised accordingly. The convergent validity, discriminant validity and predictive validity were all found to be satisfactory. Based on such results, implications, limitations and suggestions on follow-up studies are discussed.
Hong, Geum Na;Sin, Bang Sik;Song, Kyu Jin;Kim, Hyun Suk;Choi, Min Joo
Journal of Naturopathy
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v.10
no.2
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pp.77-85
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2021
Background: It is necessary to verify the resilience of the newly improved Kneipp psychotherapy. Purpose: This study assesses whether Kneipp Lebensordnung psychotherapy; KnLP program improves resilience. Methods: The KnLP program, including salutogenesis, logotherapy, meditation, and resilience training, is reorganized in consideration of Korean culture and sentiments. It was conducted 4 times for 25 adults (once a week, 3 hours a time), and data, KRQ-53 (Korean Resilience Quotient-53) measured intervention, before, and after was compared and analyzed. Results: The data for 9 adults were selected to draw reliable analysis, and it concluded that participants' KRQ-53 mean score increased by 14.66 from 191.56 to 206.22 during and after the program. The score increase by factor in resilience training is 5.89 points for self-regulation skills, 4.89 points for in interpersonal skills, and 3.89 points for positive capacity. Conclusions: KnL program improves participants' resilience skill (p<.05), and especially in self-regulation skill. Subsequent studies with more participants are required to achieve statistically significant and generalized results in the future.
The purpose of this study is to develop an intelligent learning platform model for faith education in preparation for the post-corona era. This study reviewed artificial intelligence algorithms, research on learning platform development, and prior research related to faith education. The draft of the intelligent learning platform design model was developed by synthesizing previous studies. The developed draft model was validated by a Delphi survey targeting 5 experts. The content validity of the developed draft model was all 1. This is the validation of the draft model. Three revised opinions of experts were presented on the model. And the model was revised to reflect the opinions of experts. The modified final model consisted of three areas: learning materials, learning activities, learning data, and artificial intelligence. Each area is composed of 9 elements of curriculum, learning content additional learning resources, learner type, learning behavior, evaluation behavior, learner characteristic data, learning activity data, artificial intelligence data, and learning analysis. Each component has 29 sub-elements. In addition, 14 learning floors were formed. The biggest implication of this study is the first development of a basic model of an intelligent learning platform for faith education.
Ha, Junbeom;Ku, Garam;Cho, Junghoon;Cheong, Cheolung;Seol, Hanshin
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.40
no.4
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pp.261-269
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2021
Without any validation of the incompressible assumption, most of previous studies on cavitation flow and its noise have utilized numerical methods based on the incompressible Reynolds Average Navier-Stokes (RANS) equations because of advantage of its efficiency. In this study, to investigate the effects of the flow compressibility on the Tip Vortex Cavitation (TVC) flow and noise, both the incompressible and compressible simulations are performed to simulate the TVC flow, and the Ffowcs Williams and Hawkings (FW-H) integral equation is utilized to predict the TVC noise. The DARPA Suboff submarine body with an underwater propeller of a skew angle of 17 degree is targeted to account for the effects of upstream disturbance. The computation domain is set to be same as the test-section of the large cavitation tunnel in Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering to compare the prediction results with the measured ones. To predict the TVC accurately, the Delayed Detached Eddy Simulation (DDES) technique is used in combination with the adaptive grid techniques. The acoustic spectrum obtained using the compressible flow solver shows closer agreement with the measured one.
This study was conducted with the aim of developing and validating a measure of the workplace bullying bystander behavior. For the purpose, items were developed by referring to previous studies related to workplace bullying, and behavior subtypes were defined as pro-bullying, defending, and bystander behaviors. After confirming the content validity with the help of experts, a total of 31 preliminary items were composed. The final 26 items were selected by conducting an exploratory factor analysis and verifying the validity and reliability of the scale with a survey of 288 office workers who have directly or indirectly witnessed workplace bullying over the past three years. In this process, it was confirmed that defense behavior was distinguished into two types: Active and supportive. Confirmatory factor analysis was conducted with data from 518 office workers who have directly or indirectly witnessed workplace bullying over the past year, and the validity and reliability of the developed scale were confirmed. As a result of comparing the competing models to reconfirm the subtypes, it was confirmed again that active defense behavior and supportive defense behavior were distinguished. The criterion-related validity of all subtypes was confirmed by setting the criterion variables for workplace bullying behavior, altruistic behavior, pro-social behavior, fear of intervention, moral disengagement, guilt, and moral identity. Based on the result of this study, follow-up research tasks related to workplace bullying bystander behavior scale were suggested and the methods to prevent and intervene in workplace bullying while utilizing workplace bullying bystander behaviors were discussed.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.8
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pp.315-324
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2022
In this paper, we propose KoEPT, a Transformer-based generative model for automatic math word problems solving. A math word problem written in human language which describes everyday situations in a mathematical form. Math word problem solving requires an artificial intelligence model to understand the implied logic within the problem. Therefore, it is being studied variously across the world to improve the language understanding ability of artificial intelligence. In the case of the Korean language, studies so far have mainly attempted to solve problems by classifying them into templates, but there is a limitation in that these techniques are difficult to apply to datasets with high classification difficulty. To solve this problem, this paper used the KoEPT model which uses 'expression' tokens and pointer networks. To measure the performance of this model, the classification difficulty scores of IL, CC, and ALG514, which are existing Korean mathematical sentence problem datasets, were measured, and then the performance of KoEPT was evaluated using 5-fold cross-validation. For the Korean datasets used for evaluation, KoEPT obtained the state-of-the-art(SOTA) performance with 99.1% in CC, which is comparable to the existing SOTA performance, and 89.3% and 80.5% in IL and ALG514, respectively. In addition, as a result of evaluation, KoEPT showed a relatively improved performance for datasets with high classification difficulty. Through an ablation study, we uncovered that the use of the 'expression' tokens and pointer networks contributed to KoEPT's state of being less affected by classification difficulty while obtaining good performance.
The purpose of this study was to investigate the reliability and validity of the Korean version of the zero-sum belief scale among a sample of Korean adults. The original scale was developed by Różycka-Tran, Boski, and Wojciszke (2015) based on the Belief in a Zero-Sum Game (BZSG) model. A total of 508 participants (252 college students and 256 non-student adults) completed an online survey comprised of the scales of zero-sum belief, social trust, subjective socioeconomic status, individualistic-collectivistic tendencies, and social comparison orientation. Results of the exploratory factor analysis and the confirmatory factor analysis indicated that zero-sum belief scale has one factor. The internal consistency of the zero-sum belief scale was good. The Zero-sum belief scale did not have a significant relationship with social trust and subjective socioeconomic status. However, the scale was positively associated with vertical individualistic and vertical collectivistic tendencies and negatively associated with horizontal collectivistic tendencies. There was no significant relationship between zero-sum belief and horizontal individualistic tendencies, but there was a significant positive relationship between zero-sum belief and social comparison orientation. However, the results from the college student sample and the non-student adult sample were different. Lastly, this study could facilitate future research on zero-sum belief in South Korea, and future studies are needed to reveal the predictors and effects of zero-sum belief.
Early morning delivery possesses distinct characteristics that differentiate it from standard delivery services. This service typically involves delivering products to customers during the early morning hours, primarily before 7 AM. While online early morning delivery offers various advantages from a customer perspective, it also presents challenges that sellers and online shopping companies need to overcome. The early morning delivery market is experiencing significant growth in the online food retail sector, incorporating both PC-based online shopping and mobile shopping. The objective of this research is to identify the factors influencing customer satisfaction and the intention to reuse in the context of early morning delivery for online shopping. To model the online shopping environment with early morning delivery, independent factors were categorized into three types: System Properties, Product Characteristics, and Delivery Characteristics. This study examined the relationships among these three independent factors, the mediating factor of customer satisfaction, and the dependent variable of the intention to reuse. To conduct this research, empirical validation of the research hypotheses was carried out using the final dataset for analysis. Within this study, the previously explored System Properties, Product Characteristics, and Delivery Characteristics were established. Summarizing the findings of the analysis, it was discovered that System Properties and Product Characteristics played a significant role in determining the quality of early morning delivery services for online shopping. While product diversity and convenience had a positive impact, it is noteworthy that Delivery Characteristics did not influence customer satisfaction. Consequently, it can be concluded that there is no effect on the intention to reuse.
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.35
no.2
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pp.111-132
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2023
The objective of this research is to conceptualize care competences for adolescents and to develop a valid measurement tool based on this conceptualization. The primary aim is to establish a solid foundation for effective communication in teaching care competences within the domain of home economics education. To achieve this, a comprehensive review of relevant literature and previous studies was conducted, and consultations with experts were undertaken to assess content and criterion-related validity. Furthermore, exploratory and confirmatory factor analyses were performed. The findings from these analyses resulted in a set of 34 items, which were categorized into five distinctive factors representing care competences in adolescents. These factors encompassed four items of care thinking, seven items of care emotion, six items of care behavior, seven items of self-care and ten items of community-care. Additionally, a reliability analysis was performed on the model, confirming the stability and consistency of the five factor structure and the 34 item scale, which assess care competences in adolescents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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