Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.5
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pp.103-114
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2020
The purpose of this study is to analyze the difference of the effect of adult golf participation on the exercise adherence through the exercise immersion and to suggest the adherence golf exercise. To achieve this purpose, 40~70 age subjects of adult golf club located in Gyeongsangnam-do jinju city were selected in January 2020 and sampled by systematic cluster random sampling. First, factor analysis and reliability analysis were conducted to secure validity and reliability. Second, the frequency analysis average(M) standard deviation(sd) were conducted to investigate the general characteristics of the respondents. Third, t-test and one-way ANOVA analysis were conducted to identify differences between exercise immersion and exercise adherence according to general characteristics. Fourth, correlation analysis and multiple regression analysis were conducted among variables. The results of this study through these methods and procedures are as follows. First, there was no significant difference in the exercise impression and exercise adherence of general characteristics. Second, exercise immersion showed a high difference in exercise adherence. Third, exercise immersion had a high effect on exercise adherence.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.1
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pp.77-88
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2022
With the development and popularization of drone manufacturing technology, the drone market, which was mainly focused on industry, agriculture, and military, is also showing great growth in individual and commercial markets. Among them, DJI has a high share in the personal and commercial drone market, and accordingly, forensic analysis of DJI drones is drawing attention. In particular, when stealing and analyzing drones used in criminal acts, a technology to interpret flight logs recording drone flight paths and hardware information is needed, which inevitably applies drone models due to differences in decryption methods. Therefore, when an unidentified drone is acquired from the perspective of a digital forensic investigator, a clear classification of a drone model to which analysis can be applied is required. This paper proposes a method of extracting and analyzing artifacts of DJI drones through forensics, and analyzes media data analysis and flight log analysis results and decryption methods for three drone models with different release years of DJI. Finally, drones in the DJI product line are classified according to whether the commercialized DJI drone flight log is decrypted.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.165-172
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2022
This paper proposes a method to derive the time points for helpful intervention based on conclusions drawn from a previous study which collected data during barista training performed by students with developmental disabilities. To identify this intervention time, this study utilized distance information between the hand of a student and each barista tool in a virtual reality space. If the cumulative distance from a student's hand to the key barista tool is relatively longer than the cumulative distance to other barista tools, it is highly likely that the student is not using the key barista tool, which must be used to successfully complete the given task. In other words, the distance information signals the task is not being properly performed and represents the intervention time to help the student. As a result of verifying a hypothesis through statistical analysis, this study found that the relationship between the success or failure of a student's training and the cumulative distance between the student's right hand and the key barista tool was statistically significant, but not for the left hand.
The need for Advanced LOSA arises from the limitations and drawbacks of traditional LOSA. Amended LOSA aims to address some of the shortcomings of the original methodology and make it more effective and relevant to current aviation safety needs. Some of the key reasons for developing Advanced LOSA include Enhancing the scope, Improving data collection and analysis, Providing more targeted safety recommendations. First, Traditional LOSA mainly focuses on flight deck operations, but Advanced LOSA expands the scope to include other operational areas such as cabin operations, ground handling, and maintenance. Second, Advanced LOSA can build a Forecasting System that can predict the future through data collection and data analysis. Third, Advanced LOSA aims to provide more specific and targeted safety recommendations based on the Aviation data collection and Aviation data analysis. Overall, Advanced LOSA seeks to improve aviation safety by addressing the limitations of traditional LOSA and providing a more comprehensive and effective methodology for identifying and mitigating safety risks in aviation operations.
Since the Soviet Union collapsed, Russia has been aggressively seeking a role and place in the U.S.-led international order. Russia conditionally cooperated with the U.S. global policy, efforts to protect and expand the national interests in Post-soviet region. In this context, Post-soviet space is the arena of the struggle among the world powers. Especially in Ukraine as the Axis power of Post-soviet space, hegemony conflicts so called 'New Cold War' between Russia and western powers including U.S. have appeared. This paper examines what are Russian military security strategy and policy, how these come to fruition in Ukraine, what are important factors of complications and its aspect.
is Hayao Miyazaki's masterpiece and world-class masterpiece, but it is also an unknown text whose essential aspects have not been sufficiently studied. Existing studies overlooked the meaning of food and meal in , and thus overlooked an important characteristic of . Therefore, research that analyzes the text focusing on the function of food and discusses the meaning of the meal in depth is required. In , food is a direct expression of desire. Excessive appetite means excessive expansion of desire, and this expansion becomes a symptom of not only individual problems but also social problems. Therefore, the realization of how to control one's inner desires by protecting the moderation of food suggests the value that this work ultimately aims for.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.5
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pp.353-360
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2022
The purpose of this study is to verify the effect of artificial intelligence storytelling education program designed to help learning artificial intelligence based on storytelling, the most important element of human intelligence, on learning flow. To this end, a 16-hour artificial intelligence education program was designed and developed, and applied over 8 weeks to 19 gifted students in 5th and 6th grades of elementary school. Artificial intelligence storytelling education program was developed in the form of teaching and learning course plans for each class and storybooks. Artificial intelligence storytelling education program application results showed significant improvements in average scores in all 9 sub-factors of learning flow, including combination of challenges and abilities, integration of behavior and consciousness, clear goal, concrete feedback, focus on task, sense of control, loss of self-consciousness, Distortion of the sense of time, and self-purpose experience. In other words, it was confirmed that artificial intelligence storytelling education program was effective in improving learning flow.
The purpose of this study was to find the influential factors of nursing students' behavioral intention of Recommended Immunizations for Healthcare Personnel(RIHP). The survey was performed on 260 nursing students. Data were collected using a structured questionnaires and analyzed using t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, and hierarchical regression with SPSS 23.0 program. Results of this study revealed that the influential factors on the behavioral intention of RIHP were the cues to action, self-efficacy, perceived benefits and senior grade. And the explanation power of the regression model appeared as being 36.4%(F=13.35, p<.001). Based on the study findings, further development and application of specific programs to improve nursing students' intention of RIHP in consideration of grade, to emphasize benefits of immunization, are needed to prevent infection in clinical practice.
This paper proposes an ultrasound vessel-pattern imaging algorithm with low computational complexity. The proposed imaging algorithm reconstructs blood-vessel patterns by only detecting blood flow, and can be applied to a real-time signal processing hardware that extracts an ultrasonic finger-vessel pattern. Unlike a blood-flow imaging mode of typical ultrasound medical imaging device, the proposed imaging algorithm only reconstructs a presence of blood flow as an image. That is, since the proposed algorithm does not use an I/Q demodulation and detects a presence of blood flow by accumulating an absolute value of the clutter-filter output, a structure of the algorithm is relatively simple. To verify a complexity of the proposed algorithm, a simulation model for finger vessel was implemented using Field-II program. Through the behavioral simulation, it was confirmed that the processing time of the proposed algorithm is around 54 times less than that of the typical color-flow mode. Considering the required main building blocks and the amount of computation, the proposed algorithm is simple to implement in hardware such as an FPGA and an ASIC.
Kim, Junsik;Lee, Chanhwi;Song, Hyok;Kwon, Soonchul
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.1
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pp.124-132
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2022
Recently, due to COVID-19, online remote classes and non-face-to-face exams have made it difficult to manage class attitudes and exam cheating. Therefore, there is a need for a system that automatically recognizes and detects the behavior of students online. Action recognition, which recognizes human action, is one of the most studied technologies in computer vision. In order to develop such a technology, data including human arm movement information and information about surrounding objects, which can be key information in online classes and exams, are needed. It is difficult to apply the existing dataset to this system because it is classified into various fields or consists of daily life action. In this paper, we propose a dataset that can classify attitudes in real-time online tests and classes. In addition, it shows whether the proposed dataset is correctly constructed through comparison with the existing action recognition dataset.
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