Purpose: The purpose of this study was to investigate the effects of appearance stress and appearance management behavior on job-seeking stress among male university students. Methods: The participants of this cross-sectional and descriptive study were 158 male students attending a university in K Province who completed a self-report structured questionnaire. The survey period was from September 19th to November 9th, 2017. Data were analyzed using descriptive statistics, independent t-test, one-way ANOVA, correlation and multiple linear regression analyses with the SPSS statistics 23 program. Results: Job-seeking stress showed significant differences according to BMI (F=2.55, p=.042) and pocket money (F=3.08, p=.049). The results of the regression analysis showed that grade (${\beta}=8.93$, p=.008), pocket money (${\beta}=-5.11$, p=.029), appearance stress (${\beta}=.52$, p<.001), and appearance management behavior (${\beta}=.25$, p=.001) were significant factors affecting jog search stress. Conclusion: The findings of this study suggest that variables such as grade, pocket money, appearance stress, and appearance management behavior significantly explain job-seeking stress among male students in college. Therefore, it is necessary to develop a program to reduce job-seeking stress for senior male students who are preparing for employment before graduation. In addition, when organizing a program to reduce job-seeking for male university students, it is necessary to help them have a more positive evaluation of their appearance and pursue proper appearance management behaviors.
최근 크로스 미디어 이용의 확대로 대중들은 단순히 방송을 시청만 하는 것이 아니라 방송 중에 나오는 인물, 스토리, 제품 등에 대한 다양한 정보를 함께 소비하고 있다. 하지만 시청에 사용되는 디바이스와 검색에 사용되는 디바이스가 달라 불편함이 있고 검색을 통해서 원하는 정보를 제공 받는 시점의 차이로 대중들은 방송을 통해 간접광고를 접한 후 대상제품의 구체적인 정보를 얻는데 어려움이 있다. 또한 광고주는 간접광고를 접한 시청자들의 반응을 통한 간접광고의 효과를 확인하기 어렵다. 이 논문에서는 방송에 간접광고의 정보를 포함시켜 이용자에게 제품 정보의 즉각적 검색을 지원하는 인터렉티브 동영상 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 통해 이용자는 본 방송을 시청하는 도중 관심이 가는 제품이 나왔을 때, 이벤트를 주어 화면 속 제품의 구체적인 정보를 빠르게 제공받을 수 있고 광고주는 인터렉티브한 시청자의 반응을 제공받아 간접광고에 대한 효과를 확인할 수 있도록 한다.
Job seekers are making various efforts to find a good company and companies attempt to recruit good people. Job search activities through self-introduction essay are nowadays one of the most active processes. Companies spend time and cost to reviewing all of the numerous self-introduction essays of job seekers. Job seekers are also worried about the possibility of acceptance of their self-introduction essays by companies. This research builds a classification model and conducted an experiments to classify self-introduction essays into pass or fail using deep learning and decision tree techniques. Real world data were classified using stratified sampling to alleviate the data imbalance problem between passed self-introduction essays and failed essays. Documents were embedded using Doc2Vec method developed from existing Word2Vec, and they were classified using logistic regression analysis. The decision tree model was chosen as a benchmark model, and K-fold cross-validation was conducted for the performance evaluation. As a result of several experiments, the area under curve (AUC) value of PV-DM results better than that of other models of Doc2Vec, i.e., PV-DBOW and Concatenate. Furthmore PV-DM classifies passed essays as well as failed essays, while PV_DBOW can not classify passed essays even though it classifies well failed essays. In addition, the classification performance of the logistic regression model embedded using the PV-DM model is better than the decision tree-based classification model. The implication of the experimental results is that company can reduce the cost of recruiting good d job seekers. In addition, our suggested model can help job candidates for pre-evaluating their self-introduction essays.
본 연구에서는 효율적인 형상최적화를 위해 다단계 분할기법으로 트러스 구조물의 형상 최적화를 시도하였다. 1단계에서는 단면적을 설계변수로 하여 중량, 또는 체적을 목적함수로 하고 다하중 재하조건 하의 거동제약조건과 부가적인 제약조건을 고려하여 비선형 최적화 문제를 형성한다. 이 비선형 계획문제를 축차 선형계획 문제로 변환하여 개선된 허용방향법으로 최적화하였다. 이때 필요한 도함수는 다른 연구와 달리 효율적이라고 알려진 거동공간법으로 구하였고, 최적화 과정 중 이를 이용하여 부재력를 근사화 함으로써 계산의 효율성을 높였다. 2단계에서는 형상 설계변수만을 고려한 무제약 최적화 문제로 형성한 후 일방향 탐사기법을 적용하여 형상을 최적화하였다. 이와 같이 구성된 본 연구의 알고리즘을 몇 가지 트러스 구조물에 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 효율성 및 타당성을 증명하였다.
COSPAS-SARSAT 위원회에서는 2000년 이후부터 새롭게 발사되는 미국, EU, 러시아의 중궤도 항법위성에 탐색구조 탑재체를 탑재하여 중궤도 탐색구조(MEOSAR) 서비스를 제공키로 결정하였다. 비컨에서 송출되는 조난신호는 비컨 상공의 각 위성들에 각기 다른 도달시간과 도플러 주파수를 가지고 도달하며, 이를 바로 중궤도 수신국(MEOLUT)으로 전달한다. 중궤도 수신국에서는 적어도 3~4개의 위성을 동시에 추적하여 조난신호를 전달받고, 조난신호 간 TDOA(Time Difference of Arrival)와 FDOA(Frequency Difference of Arrival)를 이용하여 비컨의 위치를 추정한다. 그러나 비컨은 임의의 시간에 50초 간격으로 조난신호를 송출하므로, 대형 조난상황에서 비컨 신호가 겹치는 현상이 나타날 수 있고, 겹쳐진 비컨 신호들을 COSPAS-SARSAT에서 개발하고 있는 현재 방식으로 모든 비컨 위치를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 여기에서는 이를 해결하기 위한 방안으로 CAF MAP 알고리즘을 소개하고, COSPAS-SARSAT 시스템의 성능 요구사항을 만족시킬 수 있도록 MCAF MAP 기법을 제안하고, 그 성능을 나타낸다.
본 논문에서는 효율적인 접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이산 코사인 변환 영역에서 블록간 계수의 차이를 이용하여 특징들을 구성하고, 특징들의 각 위치에서 원 영상과 접합영상의 특징 분포의 상이성을 확인하기 위해 Kullback-Leibler 수렴값을 구한다. 이를 바탕으로, 마르코프 확률 특징과 동시발생 확률 특징 가운데 해당 위치에서 가장 큰 차이값을 갖는 특징을 선택하여 최종 특징으로 선택하고, SVM 분류기를 이용하여 학습 및 테스트한 후 그 유효성을 판별한다. 실험 결과를 바탕으로 제안하는 방법이 기존의 방법보다 제한된 특징수로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
Park, Sung Baek;Kim, Hye Jin;Choi, Young Bae;Ahn, Kwang Hwa;Lee, Kee Hwan;Yang, Jung Bo;Yu, Chang Seok;Seo, Byoung Boo
Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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제41권2호
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pp.68-74
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2014
Objective: In search of an ideal method of assisted hatching (AH), we compared the effects of conventional micropipette-AH and laser-AH on the blastocyst formation rate (BFR) and blastocyst cell numbers. Methods: Four-to five-week-old ICR female mice were paired with male mice after superovulation using Pregnant mare's serum gonadotropin (PMSG) and hCG. The two-cell embryos were flushed from the oviducts of female mice. The retrieved two-cell embryos underwent one of five AH procedures: single mechanical assisted hatching (sMAH); cross mechanical assisted hatching (cMAH); single laser assisted hatching (sLAH); quarter laser assisted hatching (qLAH); and quarter laser zona thinning assisted hatching (qLZT-AH). After 72 hours incubation, double immunofluorescence staining was performed. Results: Following a 72 hours incubation, a higher hatching BFR was observed in the control, sMAH, cMAH, and sLAH groups, compared to those in the qLAH and qLZT-AH groups (p<0.05). The hatched BFR was significantly higher in the qLAH and qLZT-AH groups than in the others (p<0.05 for each group). The inner cell mass (ICM) was higher in the control and sMAH group (p<0.05). The trophectoderm cell number was higher in the cMAH and qLAH groups (p<0.05). Conclusion: Our results showed that the hatched BFR was higher in groups exposed the the qLAH and qLZT-AH methods compared to groups exposed to other AH methods. In the qLAH group, although the total cell number was significantly higher than in controls, the ICM ratio was significantly lower in than controls.
본(本) 연구(硏究)에서는 전최적화(全最適化) 과정(過程)을 two-Levels로 나누었다. Level-1에서는 작용하중(作用荷重) 및 설계응력(設計應力)을 정규분포(正規分布)로 하는 확률변수(確率變數)로 하여 각부재(各部材)가 허용파괴확률(許容破壞確率)을 초과(超過)하지 않도록 단면(斷面) 최적화(最適化)하고 Level-2에서는 트러스의 절점좌표(節點座標)를 변수(變數)로 하여 형상(形狀) 최적화(最適化)한 것이다. Level-1에서는 유도(誘導)된 비선형계획문제(非線型計劃問題)를 SUMT문제(問題)로 교환(交換)시켜 Modified Newton-Raphson Method에 의한 SUMT법(法)을 채택(採擇)하고 Level-2에서는 Powell Method의 일방향(一方向) 조사법(調査法)에 의해 목적함수(目的函數)만이 최소(最小)가 되도록 하는 기법(技法)을 도입(導入)하여 형상(形狀) 최적화(最適化)를 하였다.
Background: Functional single nucleotide polymorphisms of x-ray repair cross-complementing protein 1 (XRCC1) have been suspected to contribute to uterine cervical cancer risk for a long time; however, most previous case-control studies were small sized and biased. Additionally, recent studies suggested that XRCC1 polymorphisms could be a biomarker of response to platinum-based chemotherapy. Methods: A comprehensive search was conducted to retrieve eligible studies and odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (95% CIs) were calculated to measure association strength. Results: A total of 13 studies were identified and analyzed. We found that the Arg194Trp polymorphism (Trp vs. Arg, OR=1.342, 95% CI: 1.176) was associated with increased risk of cervical cancer, while no significant association was found with Arg280His (His vs. Arg, OR=1.059, 95% CI: 0.863, 1.299) or Arg399Gln (Gln vs. Arg, OR=1.144, 95% CI: 0.938, 1.394). As for response to platinum-based chemotherapy, the variant XRCC1 399Gln allele (Gln vs. Arg, OR=0.345, 95% CI: 0.163, 0.729) was linked with a poor response; however, the Arg194Trp polymorphism (TrpArg vs. ArgArg, OR=6.421, 95% CI: 1.573, 26.205) predicted a good response. Conclusion: The Arg194Trp polymorphism of XRCC1 increases risk of cervical cancer; the variant 399Gln allele predicts poor response to platinum-based chemotherapy, while the Arg194Trp polymorphism indicates a good response.
일반거인 피쳐검출 및 추적 알고리즘에는 Garbor-jet를 이용한 elastic bunch graph matching (EBGM), rotation normalized cross-correlation (NCC-R) 및 화소의 고유치를 이용한 Shi-Tomasi-Kanade(STK) 알고리즘 등이 있다. 이들 중에서 EBGM, NCC-R은 피쳐모델에 의해 피쳐를 검출하지만 STK 알고리즘은 피쳐를 자동적으로 검출하는 특징을 가진다. 본 논문에서는 STK알고리즘인 Newton-Raphson (NR) 추적의 초기화 문제를 해결하기 위해서 모델링된 피쳐영역에서 STK 알고리즘으로 피쳐를 검출한 후, NR 방법으로 피쳐를 추적할 때, NR 방법에 의한 피쳐추적의 정확성을 개선시키기 위해 block matching agorithm (BMA)-NR 방법을 제안하였다. NR 방법에 의한 피쳐변위수렴시 BMA-NR 방법이 NBMA-NR (no BMA-NR)방법보다 피쳐추적의 정확성이 향상되었는데, 이는 NR의 서치영역크기로 인한 국소 최소치(local minimum) 문제를 해결하였기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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