8주간 주 2회, 1회 30분 16명의 남자 대학생을 대면 운동 그룹 8명, 실시간 비대면 운동 그룹 8명으로 나누어 운동을 실시하였다. 종속변인으로는 신체조성과 체력을 홈트레이닝 실시 전과 후 총 2번 측정하였다. 자료처리는 운동 방법의 차이와 측정 시기에 따른 신체조성과 체력에 미치는 영향을 알아보기 위해 반복측정 이원배치분산분석(two-way ANOVA with repeated measure)을 실시하였고, 사후분석으로 Bonferoni를 실시하였다. 그룹 간 변화량의 평균 차이를 비교하기 위해 사전-사후 차이의 변화량을 산출한 후 독립표본 t-검정(Independent t-test)을 실시하였다. 모든 통계적 유의수준은 p<.05로 설정했다. 8주간의 홈트레이닝은 대면 운동과 실시간 비대면 운동 방법에 상관없이 남자 대학생의 골격근을 증가시키고 근력, 근지구력, 심폐지구력을 증가시켰다. 또한, 대면·실시간 비대면 운동 방법간의 효과 차이는 나타나지 않았다. 따라서 실시간 비대면은 대면 운동과 마찬가지로 남자 대학생들의 골격근과 체력을 향상시키기에 효과적인 운동 방법이 될 수 있음을 시사한다. 또한, 이동이 불편한 환자들이나 노인들에게 적용될 수 있는 실시간 비대면 운동 프로그램이 검증된다면 대면 운동을 실시하기 어려운 대상에게도 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.702-723
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2020
The application of machine learning (ML) in intrusion detection has attracted much attention with the rapid growth of information security threat. As an efficient multi-label classifier, kernel extreme learning machine (KELM) has been gradually used in intrusion detection system. However, the performance of KELM heavily relies on the kernel selection. In this paper, a novel multiple kernel extreme learning machine (MKELM) model combining the ReliefF with nature-inspired methods is proposed for intrusion detection. The MKELM is designed to estimate whether the attack is carried out and the ReliefF is used as a preprocessor of MKELM to select appropriate features. In addition, the nature-inspired methods whose fitness functions are defined based on the kernel alignment are employed to build the optimal composite kernel in the MKELM. The KDD99, NSL and Kyoto datasets are used to evaluate the performance of the model. The experimental results indicate that the optimal composite kernel function can be determined by using any heuristic optimization method, including PSO, GA, GWO, BA and DE. Since the filter-based feature selection method is combined with the multiple kernel learning approach independent of the classifier, the proposed model can have a good performance while saving a lot of training time.
하이오더 신경망에 대한 필요성과 유용성에 대해서는 신경망 연구의 초기부터 잘 알려져 있다. 그러나 오더가 늘어남에 따라 항의 수가 급격히 증가하는 문제로 인하여 이러한 망을 설계하고 학습하는데 많은 어려움이 있었다. 본 논문에서는 문제에 적합한 하이오더 신경망 모델을 효율적으로 구성하기 위한 진화적 학습 방법을 제시한다. 이 방법에서는 시그마유닛과 파이유닛을 융합한 신경트리 표현을 사용한다. 또한 MDL기반의 적합도 분류 및 예측 문제에 있어서 제시된 방법의 유용성을 검증한다.
The future society, a knowledge and information society and at the same time a lifelong learning society, may be defined as the society that will embody the concept of human nature to help all the members of the society live together. The conclusions on the analysis of the types of classrooms $vis-\grave{a}-vis$ the special skills and aptitude training for students, lifelong education programs, and direction of spaces with free access after school hours are as follows : The spaces for school facilities in each domain are elaborated in Table 5. and Table 6. For spaces for special skills, aptitude programs, and lifelong education programs, there are general lecture rooms, special classrooms, and arts and physical fitness classrooms since most of the educational programs consist of culture, jobs, and hobby-related activities. Spaces are divided further into those exclusively for specific subjects and those for common use that can be utilized after school hours. They are presented in Table 8. Based on the conclusion with respect to the laying out of spaces in regular high schools, exclusive spaces for each subject and spaces for common use after school hours should be separately arranged.
Purpose: This study was done to elicit basic data for effective human resource management by identifying the relationships among job embeddedness, emotional intelligence, social support, and the turnover intention of Nurses. Methods: Research design was to build a hypothetical causal model between variables and to verify its fitness. The sample for this study was 283 nurses with careers of more than 6 months in one hospital of more than 800 beds located in Seoul. They agreed in writing and this study was approved by the Institutional Review Board. Data were analyzed using SPSS 18.0 and AMOS 18.0 program. Results: Differences in general characteristics for the variables were significant for age, marital status, education, work experience, job title, income, and department. Job embeddedness, emotional intelligence and social support were significantly correlated to turnover intention. Job embeddedness to emotional intelligence and social support showed positive effects and a negative effect to turnover intention. Emotional intelligence to turnover intention showed a positive effect, but social support was not significant. Conclusion: Organizations should provide ways to minimize voluntary turnover of a competent workforce and demonstrate their competency. Also it should develop training and management programs to effectively utilize emotional intelligence.
헬스장을 이용하고는 싶지만 과한 업무량과 지리적 위치, 시간 등 여러 가지 이유로 이용에 제한이 있다. 그래서 집에서 간단히 할 수 있는 유/무산소 운동을 즐기되, 혼자 하는 지루함을 잊게 하고 옆에서 누군가 코치(케어)해 줄 수 있는가에 대한 발상에 힘입어 헬스케어 어플리케이션 개발에 착수하게 되었다. 본 연구는 인터넷/매장에서 쉽게 접할 수 있는 MicroSoft Kinect 하드웨어를 사용하였고 키넥트를 이용 사용자를 인식하고, 3D 모델을 모델링하여 인식된 사용자와 맵핑시켜 동작을 컨트롤하고 몸무게, 칼로리를 케어하는 프로그램을 구현하였다.
본 연구는 경찰무도 교육의 문제점에 대한 발전적인 방향을 제시하고자 한다. 첫째, 시설적인 측면에서 현대화된 체육관으로 적정면적($8.5m^2$/1인당) 이상되어야 하고, 현재 4가지의 선택종목 뿐만 아니라 세계적으로 활용가능성이 있는 다양한 무도종목 교육이 이루어질 수 있는 시설이 필요하다 하겠다. 둘째, 경찰무도의 교육프로그램 측면으로 무도와 체력은 분리 교과로 이루어져야하며 수업시수의 확대도 필요하다. 그리고 현대사회에 흐름에 맞게 4개의 종목으로만이 아닌 세계적으로 인정받고 있는 공수도, 우슈쿵푸 등이 다양한 종목이 늘어나야 하고, 선택무도에서 현장에서 실용적인 경찰무도의 단계별 프로그램을 개발, 연결해야 한다. 셋째, 전문적이고, 높은 학습효과를 위해서는 교육경찰무도 교재를 개발해야 한다. 넷째, 다양한 무도 교수요원의 확충이 필요하고, 이를 위해 외부 전문가의 임용도 고려해 볼 필요가 있다.
This paper introduces a GP (Genetic Programming) based robust technique for the prediction of a heavy rain newsflash. The nature of prediction for precipitation is very complex, irregular and highly fluctuating. Especially, the prediction of heavy precipitation is very difficult. Because not only it depends on various elements, such as location, season, time and geographical features, but also the case data is rare. In order to provide a robust model for precipitation prediction, a nonlinear and symbolic regression method using GP is suggested. The remaining part of the study is to evaluate the performance of prediction for a heavy rain newsflash using a GP based nonlinear regression technique in Korean regions. Analysis of the feature selection is executed and various fitness functions are proposed to improve performances. The KLAPS data of 2006-2010 is used for training and the data of 2011 is adopted for verification.
Purpose: The purpose of this study was to compare the effects of stretching exercise and aquatic exercise program on flexibility, pain and quality of life (QoL) in patients with osteoarthritis. Methods: Fifty elderly women were assigned either to the stretching exercise (SEG, n=25) or to the aquatic exercise groups (AEG, n=25) after 6-week self-help education program. SEG carried out supervised stretching exercise and water exercise training program was conducted by AEG (60 min/day, 2 days/wk) for 8 weeks. Flexibility, pain, and quality of life were measured by Senior Fitness Test Manual (Rikli & Jones, 2gr5), pain rating scale (0-10) and the questionnaire by World Health Organization Quality of Life BREF (Min et al., 2gr0), respectively. Results: Both SEG (all, p&H;.05) and AEG (all, p&H;.05) increased left upper and lower-body flexibility, measured by a measuring tape. Pain significantly decreased both in SEG (p=.000) and AEG (p=.004). Quality of life was significantly improved only for the SEG. Conclusion: The 8-week stretching exercise program would significantly improve flexibility, pain control and QoL in patients with osteoarthritis.
Purpose: This study was to test a structural model of spirituality and the quality of life of stroke survivors' caregivers in order to provide guidelines for the development of intervention and strategies to improve their quality of life. Methods: Data were collected from 133 family caregivers of stroke patients who were hospitalized in C university hospital located in Seoul. Data collection using survey questionnaires was done from May, 2013 to February, 2014. Results: Fitness of the hypothetical model was appropriate. Physical component of quality of life of family caregivers is directly affected by two variables (51.5%), burden and depression. Mental component of quality of life of family caregivers is directly affected by three variables (77.6%), depression, burden, and functional dependence of patients. Depression as well as burden were directly affected by spirituality and functional dependence of patients respectively. Thus, spirituality directly affected depression and burden and indirectly affected the quality of life of family caregivers. Conclusion: Therefore, spiritual intervention to improve the stroke caregivers' quality of life might be necessary to support and strengthen their spirituality as a mediating variable that can contribute to decreasing their depression and burden.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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