• 한국정밀공학회지
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• 제33권9호
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• pp.753-760
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• 2016

This study was undertaken to develop a bed-type cycling system of lower limbs for rehabilitation. This system consists of two modes of cycling: active and passive. Different velocity and loads are provided for improving the muscle function recovery and increasing the muscular strength. To analyze the muscle activity pattern, we measured muscular activity of lower limbs in the rectus femoris (RF), biceps femoris (BF), tibialis anterior (TA), medial gastrocnemius (MG), and soleus (SOL), while cycling in the supine position, and based on the pedaling direction. A total of 18 young and 23 elderly, healthy subjects participated in this study. Muscle activity of MG muscles was significantly different in the two age groups. This study could provide the reference data to develop cycling exercises for lower limbs during rehabilitation of the elderly patients.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.177-189
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• 2023

Malware detection is an increasingly important operational focus in cyber security, particularly given the fast pace of such threats (e.g., new malware variants introduced every day). There has been great interest in exploring the use of machine learning techniques in automating and enhancing the effectiveness of malware detection and analysis. In this paper, we present a deep recurrent neural network solution as a stacked Long Short-Term Memory (LSTM) with a pre-training as a regularization method to avoid random network initialization. In our proposal, we use global and short dependencies of the inputs. With pre-training, we avoid random initialization and are able to improve the accuracy and robustness of malware threat hunting. The proposed method speeds up the convergence (in comparison to stacked LSTM) by reducing the length of malware OpCode or bytecode sequences. Hence, the complexity of our final method is reduced. This leads to better accuracy, higher Mattews Correlation Coefficients (MCC), and Area Under the Curve (AUC) in comparison to a standard LSTM with similar detection time. Our proposed method can be applied in real-time malware threat hunting, particularly for safety critical systems such as eHealth or Internet of Military of Things where poor convergence of the model could lead to catastrophic consequences. We evaluate the effectiveness of our proposed method on Windows, Ransomware, Internet of Things (IoT), and Android malware datasets using both static and dynamic analysis. For the IoT malware detection, we also present a comparative summary of the performance on an IoT-specific dataset of our proposed method and the standard stacked LSTM method. More specifically, of our proposed method achieves an accuracy of 99.1% in detecting IoT malware samples, with AUC of 0.985, and MCC of 0.95; thus, outperforming standard LSTM based methods in these key metrics.

• 디자인학연구
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• 제12권4호
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• pp.53-60
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• 1999

현재 많은 사람들이 3D Software를 사용하고, 배우고 있으나, 이를 도구의 개념으로 사용하기보다는 이미지 창출하는 도구로 사용하고 있는 실정이다. 이러할 경우 3D Software의 변화는 사용자에게 심각한 문제로 대두되어질 것이다. 이는 대부분의 경우에 있어서 3D 전반에 대한 이해 부족 그리고 사용자가 3D Software에 대하여 일종의 환상을 가지고 그것의 기능에만 열중한 결과라고 할 수 있겠다. 이는 대부분의 대학의 교육에서도 상아탑의 본질이 3D Software의 기능만을 가르치는 기능인 양성소의 장으로 변질 되어가고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 이러한 폐단을 막기 위해서 가상세계라고 불리는 3D를 현실세계와의 비교에 의한 개념 즉 어떻게 인간이 세상을 각인하고 있는가를 토대로 일반적인 3D Software의 구성도를 설명 하고자 한다. 이러한 기본적인 설명과 이해가 뒷바침된 후, 3D Software에 대한 기능 설명이 점진적으로 구체화되어진다면, 3D Software에 대한 사용자들의 이해가 더욱 더 빨라질 것이며, 처음 대하는 사용자라고 할지라도 그리 어렵게 접근하지 않을 것이며, 대학의 교육은 더 이상 3D Software만을 가르치는 교육의 장이 아니라 원래의 모습으로 그 기능을 다할 수 있을 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제36권5호
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• pp.228-234
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• 2015

The balance ability significantly decreased in the elderly because of deterioration of the neural musculature regulatory mechanisms. Several studies have investigated methods of improving balance ability using real-time systems, but it is limited by the expensive test equipment and specialized resources. Recently, Kinect system based on depth data has been applied to address these limitations. Little information about accuracy/inaccuracy of Kinect system is, however, available, particular in motion analysis for evaluation of effectiveness in rehabilitation training. Therefore, the aim of the current study was to evaluate accuracy/inaccuracy of Kinect system in specific rotational movement for balance rehabilitation training. Six healthy male adults with no musculoskeletal disorder were selected to participate in the experiment. Movements of the participants were induced by controlling the base plane of the balance training equipment in directions of AP (anterior-posterior), ML (medial-lateral), right and left diagonal direction. The dynamic motions of the subjects were measured using two Kinect depth sensor systems and a three-dimensional motion capture system with eight infrared cameras for comparative evaluation. The results of the error rate for hip and knee joint alteration of Kinect system comparison with infrared camera based motion capture system occurred smaller values in the ML direction (Hip joint: 10.9~57.3%, Knee joint: 26.0~74.8%). Therefore, the accuracy of Kinect system for measuring balance rehabilitation traning could improve by using adapted algorithm which is based on hip joint movement in medial-lateral direction.

• International Journal of Human Ecology
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• 제17권2호
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• pp.1-15
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• 2016

This is a descriptive study that introduces programs that support family caregivers looking after the elderly, by focusing on the case of Georgia, in the United States. The U.S. is one of the few countries that support family caregivers by law. In this study, we focus on the evidence-based interventions implemented through the Alzheimer's Disease Supportive Services Program (ADSSP), a federal policy that complements the National Family Caregiver Support Program (NFCSP). Our findings show that one-on-one evidence-based programs (EBPs) for family caregivers are both economical and effective in assisting caregivers. In our discussion, we highlight how the implementation of the latest EBPs can build an infrastructure to support family caregivers. ADSSP funding is useful as it constructs a caregiver support through the implementation of programs in the local community. The result is the creation of a well-coordinated division of labor among government agencies, academia and NGOs, which produces a synergetic effect in funding, research and development, translation and implementation of programs, and staff training. We conclude that the implementation of EBPs funded by the government is a useful reference for Korea and other rapidly aging countries, if we are to create an infrastructure for caregiver support, which can effectively prevent a crisis in caregiving.

• 한국병원경영학회지
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• 제14권4호
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• pp.124-148
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• 2009

Objectives : The purpose of this study was to investigate influencing factors on physician's intention to use cyber salesperson(cSP) to promote ethical drugs of pharmaceutical company. We considered influencing factors based on technology acceptance model(TAM) such as usefulness, easy of use, and attitude about cSP, and included trust and joyfulness of cSP. Methods : Measure items were developed from the previous studies. Data were collected from 1,012 physicians by using web-based self-administered structured questionnaire. Results : The major findings were as follows; First, attitude and intention to use cSP were not significantly varied by socio-demographic variables, such as sex, age, location, and Internet surfing time per day. Also, physician's characteristics such as training and professional level and type of employment were not significant to the variation of attitude and intention to use cSP. Second, structural equation modeling(SEM) analysis shows that usefulness and joyfulness were influencing factors of intention to use. Attitude was revealed as significant mediating factor to intention to use. Usefulness has indirect effect on intention to use via attitude. However, trust has not significant effect on intention to use, due to suppression effect. Conclusions : This results implies that cSP will be a useful agent to promote the ethical drugs to physician. Usefulness and joyfulness should be considered as important factors in designing and operating cSP in the Internet.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.3714-3724
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• 2014

본 연구에서는 서울시내에 있는 S 사이버대학교 상담심리학과에 재학중인 대학생을 대상으로 단축형 집단 프로그램을 실시하고 그 효과를 살펴보았다. 본 연구에서 사용된 명상 프로그램은 마음챙김 인지치료와 자기-자비 프로그램을 혼합한 프로그램으로 구조화된 집단 프로그램 형식으로 구성되었으며 참가자들의 정서적 안녕감을 증진시키는 것을 목표로 하였다. 단축형 집단 프로그램에 참여한 참가자들은 4주간의 오프라인 집단 프로그램에 참여하였다. 전체 25명의 참가자들은 프로그램 사전과 사후에 우울, 심리적 안녕감, 긍정 및 부정적 정서, 마음챙김 및 자기 자비 측정치들을 실시하였다. 본 연구는 마음챙김 및 자기 자비 명상이 상담심리 대학생들의 심리적 안녕감에 미치는 긍정적인 영향을 살펴볼 수 있는 경험적 기초를 제공해주고 있다. 향후 심리학 전공 대학생 외에 여타의 다른 전공 대학생들을 대상으로 마음챙김과 자기 자비 명상을 접목한 프로그램을 실시하여 다양한 스트레스 상황에 노출되어 있는 대학생들의 정신 건강에 이 프로그램이 어떤 영향을 미치는지 반복 검증해보는 것이 필요할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.159-165
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• 2012

본 논문은 자격취득과정 교육생을 대상으로 200부의 설문지 중에서 158부를 회수하여 SPSS 18.0통계 프로그램을 이용하여 통계처리 하였고 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 인구통계학적 특성은 총158명 중에서 남성이 146명(92.4%) 30대와 40대인 것으로 나타났다. 둘째, 성별에 따라 여자가 남자보다 사이버강의에 대하여 높은 만족도를 보였다. 학력은 대졸 이상의 집단이 높은 만족도를 보였다. 결혼유무에 따라서는 기혼자들의 사이버강의 만족도가 더 높은 것으로 나타났다. 또한 사이버 강의에 대한 만족도는 조사에서는 여성, 고 학력자, 기혼자의 집단에서 교육만족도가 높았다. 전체변량에 대한 설명력은 74.5%, 신뢰도는 88.7%로 상당히 높은 신뢰도를 보였다. 따라서 학습자의 인구통계학적 변인, 학습동기, 학습 분야에 맞춰 다양한 교수설계와 콘텐츠를 지원하도록 노력해야 할 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제10권1호
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• pp.25-33
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• 2018

IT산업이 발달하면서 기존의 이론 교과목에서 머물러져 있던 이러닝 학습이 실습이 요구되는 교과목까지 영역이 확장되고 있다. 이러닝 학습에서 실습이 요구되는 교과목이 온라인 실습을 통해 학습성과가 있는지 평가돼야 한다. 본 연구에서는 사이버대학 메카트로닉스공학 학생들이 전공기초실습 교과목인 'PLC제어'교과목과 '전동기 서보제어'교과목을 이러닝에서 학습을 위해 '프라임칼리지(Prime College)의 사이버랩'을 통해 학습 성과가 있는지 조사하였다. 이를 위해 사이버랩 학습 운영을 진행하였고, 2년 동안 교과목을 수강한 학생에 대하여 5점 척도 설문과 취득성적을 통해 실습교과목의 대한 이러닝 교육의 효과가 상단부분 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.87-93
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• 2022

군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.