• 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.17-34
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• 2021

Purpose: The purpose of this study was to find out the difference in the priority level of recognition for universal design application in public spaces by gender. Method: ANOVA(analysis of variance) and post-hoc test were conducted to determine the priority level of recognition and pattern for the disabled, non-disabled, and experts classified into males and females. Results: There was no gender difference in the comparison by sector for all males and females. However, in comparing of domains and facilities, women showed a higher level of recognition than men in the building sector and cross domain. When comparing space consumers and producers by dividing them into male and female groups, women showed a higher level of recognition than men in producers, but there was no gender difference between consumers. In comparison by sector, domain and facility, women producers also showed a higher level of recognition in the road sector, park and recreation sector, sidewalk domain, four-spaces in the park and recreation sector, and six-spaces in the building sector than men producers. Also, in the building sector, women producers and consumers showed a higher recognition level than men. Comparing the disabled, non-disabled people and experts by dividing them into male and female groups, in the case of non-disabled people and experts, women showed a higher level of recognition than men, while men showed a higher level of recognition than women in the disabled. In addition, there were differences in recognition patterns in many spaces and facilities by gender. Implications: This study is meaningful in comparing the differences in the priority level of recognition and patterns between men and women to apply universal design for people of all ages and both sexes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1705-1720
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• 2013

Human face gender recognition requires fast image processing with high accuracy. Existing face gender recognition methods used traditional local features and machine learning methods have shortcomings of low accuracy or slow speed. In this paper, a new framework for face gender recognition to reach fast face gender recognition is proposed, which is based on Local Ternary Pattern (LTP) and Extreme Learning Machine (ELM). LTP is a generalization of Local Binary Pattern (LBP) that is in the presence of monotonic illumination variations on a face image, and has high discriminative power for texture classification. It is also more discriminate and less sensitive to noise in uniform regions. On the other hand, ELM is a new learning algorithm for generalizing single hidden layer feed forward networks without tuning parameters. The main advantages of ELM are the less stringent optimization constraints, faster operations, easy implementation, and usually improved generalization performance. The experimental results on public databases show that, in comparisons with existing algorithms, the proposed method has higher precision and better generalization performance at extremely fast learning speed.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.568-574
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• 2010

음성인식에서의 인식률 향상을 위한 노력의 일환으로서, 본 논문에서는 성별을 구분하지 않는 일반적 화자독립 음성인식과 성별에 따른 음성인식의 성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 실험을 위해 남녀 각 20명의 화자로 하여금 각각 300단어를 발성하게 하고, 그 음성 데이터를 여성/남성/혼성A/혼성B의 네 그룹으로 나누었다. 우선, 성별 음성인식에 대한 근거의 타당성을 파악하기 위하여 음성 신호의 주파수 분석 및 MFCC 특징벡터들의 성별 차이를 조사하였다. 그 결과, 성별 음성인식의 동기를 뒷받침할 정도의 두드러진 성별 차이가 확인되었다. 음성인식을 수행한 결과, 성을 구분하지 않는 일반적인 화자독립의 경우에 비해 성별 음성인식에서의 오류율이 절반 이하로 떨어지는 것으로 나타났다. 이로부터, 성 인식과 성별 음성인식을 계층적으로 수행함으로써 화자독립의 인식률을 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한한의학회지
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• 제39권2호
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• pp.80-91
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• 2018

Objectives: The purpose of this study was to investigate stress and health recognition in Korean medical student by gender. Methods: 393 Korean medical student participated in this study. They were surveyed demographic characteristics(gender, age, drinking, morning diet, health recognition and etc), medical stress scale, Maslachh burnout inventory, Korea acceptance and action, and Ego Resilience Scale. For statistical analysis, chi-square test, Student t-test, correlation analysis, and simple regression analysis has been used. Results: In Medical stress scale and ego resilience, it is not significant difference by gender. Female students were significantly higher than male students in Maslach burnout inventory(P=0.015). Male students were significantly higher than female students in Korea Acceptance and Action(P=0.002). Health recognition have negative correlation between medical stress and academic exhaustion, and positive correlation between psychological flexibility and ego resilience. Conclusions: Through these results, we need to further study and develop strategies to reduce stress according to gender in Korean medical college.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4510-4526
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• 2017

Most available methods of facial gender recognition work well under a constrained situation, but the performances of these methods have decreased significantly when they are implemented under unconstrained environments. In this paper, a method via low-rank and collaborative representation is proposed for facial gender recognition in the wild. Firstly, the low-rank decomposition is applied to the face image to minimize the negative effect caused by various corruptions and dynamical illuminations in an unconstrained environment. And, we employ the collaborative representation to be as the classifier, which using the much weaker $l_2-norm$ sparsity constraint to achieve similar classification results but with significantly lower complexity. The proposed method combines the low-rank and collaborative representation to an organic whole to solve the task of facial gender recognition under unconstrained environments. Extensive experiments on three benchmarks including AR, CAS-PERL and YouTube are conducted to show the effectiveness of the proposed method. Compared with several state-of-the-art algorithms, our method has overwhelming superiority in the aspects of accuracy and robustness.

• 한국사회복지학
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• 제57권3호
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• pp.31-50
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• 2005

양성 평등을 보는 관점은 다양하다. 따라서 어떤 사회복지정책이 양성 평등에 기여하느냐 하지 않느냐를 판단할 때에는 그 사회복지정책을 통해 어떤 양성 평등을 추구할 수 있느냐에 대한 분석을 전제로 하게 된다. 그럼에도 불구하고 대체로 사회복지정책이 성차별 문제를 어떻게 야기하고 있는가에 대한 논의가 주류를 이루고 있을 뿐, 그 사회복지정책이 어떤 관점에서 봤을 때 어떤 성차별 문제와 관계를 갖는지에 대한 논의는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 사회복지정책의 한 분야로서 국민연금제도를 젠더 중립적 관점(the gender neutral approach), 젠더 인정 관점(the gender recognition approach), 젠더 재구성 관점(the gender reconstruction approach), 젠더 강화 관점(the gender reinforcement approach)을 통해 분석해 보았다. 그 결과 국민연금제도는 현재 젠더 중립적 관점에 토대를 두고 변화하고 있음을 알 수 있었다. 그리고 국민연금제도가 갖는 이러한 경향성을 고려한 정책 비판을 후속 연구 과제로 남기게 되었다. 더 나아가 최근 국민연금제도를 통해 여성 수급권의 규모와 질을 확대하기 위해 제시되고 있는 연금 크레딧, 재혼 시 분할 수급권 및 유족연금 자격 유지, 기초 연금제가 실현될 경우 국민연금제도는 젠더 인정 관점을 가진 사회복지정책의 한 분야로서 성격 변화를 해 나갈 것으로 전망해 보았다.

• 감성과학
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• 제15권2호
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• pp.307-316
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• 2012

얼굴 자극의 성별 및 종족과 라인업 절차에 따른 얼굴 인식에서의 차이를 알아보기 위해 두 편의 실험을 수행하였다. 실험 1에서 사용된 자극은 동남아시아인 및 동북아시아인 남성의 정면 얼굴 이미지였으며 얼굴 자극의 종족과 실험참가자의 종족이 동일할 때 얼굴 인식이 향상될 수 있는지(동종족 우세 효과)를 알아보았다. 실험 2에서는 동북아시아인 남성 및 여성의 정면 얼굴을 자극으로 사용하여 참가자와 얼굴 자극의 성별이 같을 때 얼굴 인식이 더 정확한지(동성별 우세효과) 알아보았다. 두 실험에서 실험참가자는 모두 동북아시아인이었으며 라인업 절차의 동시제시 조건과 순차제시 조건을 사용하여 얼굴 자극 제시 방법에 따른 차이도 비교하였다. 실험결과 동종족 우세 효과와 라인업 절차에 따른 얼굴 인식 정확도의 차이는 관찰되지 않았으나 표적이 동남아시아인 자극일 때 얼굴 인식 정확률이 높았다. 흥미롭게도, 동성별 우세 효과는 여성 실험참가자에 한해 관찰되었다. 이러한 결과를 통해 얼굴 인식이 주의에 의해 영향을 받을 수 있을 가능성에 대해 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1370-1376
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• 2012

본 논문에서는 남성화자 혹은 여성화자인지를 구분하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 분석하며, 이러한 남녀의 특징벡터를 이용하여 신경회로망에 의한 제안한 성별인식에 대한 인식실험을 수행한다. 신경회로망의 입력신호로 사용한 특징벡터로는 10차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 FFT 켑스트럼 및 1차의 RMS, 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 FFT 스펙트럼들이다. 본 실험에서는 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용하여 20-20-2의 네트워크에 의하여 신경회로망이 학습되었다. 실험결과, 남성화자에 대하여 학습 시에는 평균 99.8%, 여성화자에 대해서는 평균 96.5%의 성별인식률이 구해졌다.

• Journal of Korean Biological Nursing Science
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• 제12권3호
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• pp.166-174
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• 2010

Purpose: The purpose of this study was to compare the cardiac knowledge and symptoms recognition between men and women with acute coronary syndrome (ACS). Methods: Cross-sectional survey research design and convenience sampling were used in this study. 64 men and 42 women from a university medical center were participated in this study. Data collection were used with self reported questionnaires and medical records. Results: There was no difference in cardiac knowledge by gender. Women marked the higher score in symptoms recognition than men. Significant gender differences were observed in the reports of several symptoms (headache, nausea, palpitation, hand paresthesia, and leg numbness) and with ACS. There was significant correlation between cardiac knowledge and symptom recognition on both men and women. Conclusion: These findings suggest that health care professionals should pay attention to the differences in clinical symptoms between women and men. Furthermore, tailored information about possible symptoms of coronary artery disease according to the patient's gender is needed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.779-782
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• 2017

OpenBR은 안면인식 관련 새로운 방식의 연구, 기존 알고리즘 개선, 상용 시스템과 상호 작용, 인식 성능 측정, 자동화 된 생체 인식 시스템을 배치하기 위한 프레임 워크입니다. 신속한 알고리즘 프로토타이핑을 용이하게 하기 위해 고안되었으며 성숙한 핵심 프레임 워크, 유연한 플러그인 시스템 및 개방형 및 폐쇄형 소스 개발 지원을 특징으로 한다. 기성의 알고리즘은 얼굴 인식, 연령 산정 및 성별 추정과 같은 특정 양식에 대해서도 사용할 수 있다. 본 논문에서는 OpenBR의 프레임 워크의 구성방법에 대해서 기술하고 지원되는 프로그램을 통해서 이용한 안면인식, 성별추정, 나이추정 구현하고 기술하였다.