이 연구는 농구 경기장내 마케팅의 효용성을 확인하기 위해서 마케팅의 여러 연구 기법들 중 시선추적 기술을 이용하여 동공이 확장 되었을 때의 시선 관찰 및 관심도를 측정하고 비교 분석하였다. 특히 동공이 확장된 구간을 산출하기 위해 유효테이터를 중심으로 동공의 크기가 2시그마 범위 상위 2.275%일 때의 구간별 데이터를 정리하고 이전 연구에서 산출된 3시그마의 상위 0.135%일 때의 구간별 데이터와 전체 유효 데이터를 주시 빈도에 따른 변곡점으로 구분하여 분석하였다. 또한 전체 유효 데이터와 동공의 크기가 유의미하게 커졌다고 판단되는 범위들 간의 상관도를 분석하였다. 그 결과 가장 시선이 많이 머무른 구간과 동공이 크기가 유의미하게 커진 부분은 완전히 일치하지는 않았으나, 전체 유효 데이터와 동공크기 2시그마 상위 데이터의 상관분석은 .805로 가장 높은 상관관계를 나타내었으며, 동공크기 2시그마 상위 데이터와 동공크기 3시그마 상위 데이터의 상관분석은 .781의 상관관계를 보였고 전체 유효데이터와 동공크기 3시그마 상위 데이터 상관분석은 .683의 상관관계를 보였다. 따라서 동공의 크기가 확장 되어진 구간과 시선추적 데이터에서 시선이 많이 머무른 구간이 유사함을 알 수 있었으나, 동공의 크기가 유의미하게 확장되었다고 판단되어지는 구간의 데이터 일수록 전체 데이터와의 상관도가 떨어지는 것을 알 수 있었다.
TIA(: Trend Impact Analysis)는 발생될 가능성이 있는 미래의 예기치 못한 사건들을 식별하고 분석하기 위한 고급 예측 도구에 속한다. 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템은 인공신경망의 일종으로 신경망과 퍼지 로직 원리를 모두 통합하고 보편적 추정되는 것으로 간주한다. 본 논문에서는 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템을 사용하여 예기치 못한 사건에 관한 심각성의 정도를 추론하고 이를 시간의 함수로서 도입하여 예기치 못한 사건들의 출현 확률에 관해 보다 타당한 추정치를 얻는데 있다. 이러한 접근방식에 대한 배후 개념은 예기치 못한 사건이 갑자기 출현되는 것이 아니라 관련 사건이 가지고 있는 속성 값에 대한 건드림 혹은 변화가 기존 속성 값의 한계를 벗어나 마치 새로운 사건인 것처럼 등장할 수 있음을 전제로 하고 있다. ANFIS 접근 방식은 이러한 사건을 식별해서 예기치 못한 사건의 심각성의 정도를 추론하는데 매우 적절한 방식이라 할 수 있다. 속성들의 변화 값들은 확률적인 동적 모델 및 Monte-Carlo 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 제안된 모델에 관한 타당성은 강 유역의 예상치 못한 가뭄에 따른 충격 추세 곡선을 기존 연구 결과와의 비교를 통해 나타낸다.
본 연구에서는 유비쿼터스 식물공장의 재배환경에 필요한 요소들의 센서 네트워크를 구성하고 자동으로 감지하여 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 통하여 환경변화를 추론하여 식물공장의 재배환경을 적절하게 제어할 수 있는 새로운 자동제어시스템의 프레임워크를 제안하고, 이를 설계하였다. 유비쿼터스 식물공장 환경을 제어하기 위하여 식물공장의 재배환경에 영향을 미치는 환경요소인 실내온도, 근권온도, 습도, 광도, $CO_2$ 농도를 측정할 수 있는 센서 네트워크를 구성하고 측정된 환경요소의 변화에 따라 램프, 환기, 습도, $CO_2$ 농도, 온도를 제어할 수 있는 장치를 자동으로 제어할 수 있는 식물공장 자동제어시스템을 설계하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 센서를 통하여 받아들이는 입력값을 퍼지소속함수로 변화하고 적응형 뉴로-퍼지시스템에 따라 추론하고 평가하여 보다 정밀하게 식물공장을 자동으로 제어할 수 알고리즘을 개발하였고 이를 구현하였다. 개발된 자동제어시스템을 상추 식물공장에 적용한 결과 만족스러운 시험결과를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 식물공장에서 재배하고 있는 작물별 생장모델의 적합도 검정 및 개선을 위하여, 작물별 재배규칙을 보다 상세히 도출하는 것이 필요하고, 작물의 재배에 필요한 지식을 보다 정량적으로 표현하고 지식상에 내포하고 있는 불확실성을 해결하는 것이 필요하다. 더 나아가 식물공장에서 환경인자간의 상호관련성을 보다 정밀하게 수식화하고 이를 추론할 수 있는 정밀하고 과학적인 자동제어시스템의 개발이 필요하다.
In this study, we introduce design methodology to develop a guidance for issuing heavy rainfall warning by using both RBFNNs(Radial basis function neural networks) and SVR(Support vector regression) model, and then carry out the comparative studies between two pattern classifiers. Individual classifiers are designed as architecture realized with the aid of optimization and pre-processing algorithm. Because the predictive performance of the existing heavy rainfall forecast system is commonly affected from diverse processing techniques of meteorological data, under-sampling method as the pre-processing method of input data is used, and also data discretization and feature extraction method for SVR and FCM clustering and PSO method for RBFNNs are exploited respectively. The observed data, AWS(Automatic weather wtation), supplied from KMA(korea meteorological administration), is used for training and testing of the proposed classifiers. The proposed classifiers offer the related information to issue a heavy rain warning in advance before 1 to 3 hours by using the selected meteorological data and the cumulated precipitation amount accumulated for 1 to 12 hours from AWS data. For performance evaluation of each classifier, ETS(Equitable Threat Score) method is used as standard verification method for predictive ability. Through the comparative studies of two classifiers, neuro-fuzzy method is effectively used for improved performance and to show stable predictive result of guidance to issue heavy rainfall warning.
Purpose: The purpose of this study is that victims of technology leaks and people concerned about leaks complain of stress over security concerns. However, there are no psychological treatments among the government's comprehensive plans to prevent technology leaks. Therefore, the government intends to present education methods using the NLP (Neuro Linguistic Program), a collective counseling technique, to heal the psychological injury of the victims. Psychological counseling methods include cognitive behavioral therapy, psychoanalytic behavioral therapy, humanism therapy, art therapy, and other psychological therapies. Among them, NLP (Neuro Linguistic Programming) method was used. NLP has three concepts: neuron, language, and programming, and is used as a general method for group counseling. Research design, data and methodology: In relation to composition, Chapter 1 explained the purpose and necessity of the study, Chapter 2 explained the types of psychological counseling and NLPs to help understand the study, introduced the prior study related to the development of collective counseling programs through NLP, and Chapter 3 developed a security psychological counseling education program. In addition, FGI(Focus Group Interview) was conducted for professionals. Results: Corporate counseling considered most in this study should satisfy client, counselor and manager differently from individual counseling. For this purpose, the result was composed of 11 times. In order to derive personal problems for clients, they consisted of finding, loving, expressing, and emancipating self. And, It solved the leakage anxiety to suggest a professional solution for the counselor. In addition, this course helps them become familiar with counseling techniques for becoming a good security administrator. Lastly, it was configured to leave the result for the manager to suggest the organizational development method through this training. The implication of this study is to derive psychological counseling methods for security officers. Most companies in the field of security counseling complain about technology leakage stress. There is currently no psychotherapy support project under the policy. And It was developed because it can expect sales improvement from security consultation. Conclusions: In conclusion, the results were organized to be left to the manager so that he could suggest how to develop the organization through this time.
Participants of this 1998 survey included 100 physical therapists working in hospitals located in Andong City. 77.7% of the participants were in their twenties and 20.2% in their forties. 46.4% of the participants were 3rd year students at a junior college, and 1.0% were college graduates. 67.6% of the participants had less than 5 years experience and 1.0% 16 years experience in their field. 59.6% of the participants were married. Regarding questions about occupational satisfaction, many of the participants replied "normal" for the first and third questions, and few answered "very much". Most of the participants answered "normal" for all the questions concerning their work environment with few replying "very much". With regards to awareness of the physical signs of fatigue, "occasionally, yes" were the most frequent answers. Regarding awareness of the psychological signs of fatigue, the similar proportions of participants answered "occasionally, yes" as that for "feeling nothing". Similarly, with regard to awareness of the neuro-sensitive signs of fatigue, there was a similar ratio of participants answering "occasionally, yes" and "feel nothing". It can be concluded that there are many causes of fatigue amongst physical therapists. Improvements in daily nutrition, mental health and general well-being are important in tackling these problems. It appears that fatigue amongst physical therapists may be cumulative and due to prolonged working hours To promote better daily functioning and early recovery from fatigue, appropriate assignments of working and resting hours are necessary. They would also benefit the prevention of symptomatic problems in the waist and shoulder.
The purpose of this study was to explore the various aspects of the fatigue in the mothers of infants and toddlers in descriptive study. Three hundred eighty mothers who visited the public primary health care center in subrural area were enrolled from October, 2001 to June, 2002. Data were collected using a questionnaire titled 'Symptom Table on Fatigue Perception' designed by the Fatigue Research Committee of Japan, consisted of a total 30 items categorized into three subdimensions: the physical, the psychological and the neuro-sensory. SPSS was used for the analysis of data with 0.05 of significance. The results were as follows: 1. The mean average fatigue score of subjects was 1.81(SD:.41): the physical fatigue revealed the highest value with a mean of 1.92(SD:.50), followed by psychological fatigue with a mean score of 1.79(SD:.48), neuro- sensory fatigue with a mean of 1.72(SD:.44). 2. With the respect to the general characteristics of subjects, there were statistically significant differences in the mothers' fatigue perception by with or without a job or not(t=2.213, p=.028), the number of children(t=-2.157, p=.032), the degree of spouse support in domestic households(F=3.315, p=.045), the degree of spouse support in the care of children(F=12.616, p=.000), and the amount of sleeping time(t=.130, p=.000). These results suggest that health care professional need to be aware of the persistent presence of the maternal fatigue related to the child rearing and the factors worsen the degree of the fatigue.
Objectives: For the deviation phenomenon occurring during the treatment process in temporo-mandibular balancing medicine (TBM), hypotheses were established regarding the cause and mechanism of formation from the perspective of neuro-science and material mechanics, and a verification method was proposed. Methods: The deviation phenomenon was theoretically analyzed based on the structure theories of material mechanics of the joint and the neurological pain mechanism. Results: Deviation occurs due to temporary yield by the accumulation of heterogeneous stress in the temporo-mandibular joint and the affected joint. Because the joint structures are corresponding with material mechanics showing compressive and tensile properties. The size of the deviation is expressed in terms of strain. The occlusal surface of the teeth is level with the axial joint. Since the magnitude of the deviation has a proportional relationship with the degree of abnormality of the temporo-mandibular joint, the magnitude of the deviation calculated by the balance measurement can be replaced by the strain. The major variables involved in the occurrence of deviations are the strength of joint structures and neurological conditions. Therefore plastic deformation and adaptation occur as a long-term depression of neural circuits is strengthened in different ways at different locations each time in various clinical situations. This is the reason why the sequence of the restoration process while correcting deviations is following reverse order of the accumulation in many layers in the muscular nervous system. Conclusions: From the above results, it can be inferred that the occurrence and correction of the deviations are corresponding with the plastic deformation and neuro-plasticity.
Studying slope stability is an important branch of civil engineering. In this way, engineers have employed machine learning models, due to their high efficiency in complex calculations. This paper examines the robustness of various novel optimization schemes, namely equilibrium optimizer (EO), Harris hawks optimization (HHO), water cycle algorithm (WCA), biogeography-based optimization (BBO), dragonfly algorithm (DA), grey wolf optimization (GWO), and teaching learning-based optimization (TLBO) for enhancing the performance of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in slope stability prediction. The hybrid models estimate the factor of safety (FS) of a cohesive soil-footing system. The role of these algorithms lies in finding the optimal parameters of the membership function in the fuzzy system. By examining the convergence proceeding of the proposed hybrids, the best population sizes are selected, and the corresponding results are compared to the typical ANFIS. Accuracy assessments via root mean square error, mean absolute error, mean absolute percentage error, and Pearson correlation coefficient showed that all models can reliably understand and reproduce the FS behavior. Moreover, applying the WCA, EO, GWO, and TLBO resulted in reducing both learning and prediction error of the ANFIS. Also, an efficiency comparison demonstrated the WCA-ANFIS as the most accurate hybrid, while the GWO-ANFIS was the fastest promising model. Overall, the findings of this research professed the suitability of improved intelligent models for practical slope stability evaluations.
$5HT_{2C}$ receptor among fourteen 5-HT subtypes plays important roles in several disorders such as depression, anxiety, epilepsy, schizophrenia and sleep disorders. The purpose of the study is to investigate pharmacokinetic parameters and bioavailability of a newly synthesized selective agonist of $5-HT_{2C}$ receptor, KOPC-20010 (KP10) in rats after intravenous and oral administration for the development of therapeutic anti-obesity agents. KP10 was administered orally (40 mg/kg) or intravenously (20 mg/kg), blood was collected via a catheter, and analyzed by GC/MSD. The calibration curve of KP10 in plasma and urine showed high linearity ($r^2$ >0.999). The retention times of KP10 in plasma and urine were 8.7 and 9.7 min, respectively. After oral administration of 40 mg/kg, pharmacokinetic parameters were calculated as follows; $C_{max}$ value was $1242.9{\pm}1195.5$ ng/mL at $1.1{\pm}0.6$ hr ($T_{max}$). $AUC_{0->24hr}$ and $AUC_{0>{\infty}}$ were $8034.2{\pm}960.7$ and $10464.1{\pm}681.5\;ng{\cdot}hr/mL$, respectively. The terminal half-life was $21.9{\pm}7.6$ hr. $AUC_{0->24hr}$ and $AUC_{0>{\infty}}$ were $4292.4{\pm}523.0$ and $6111.2{\pm}756.2\;ng{\cdot}hr/mL$, respectively, after 20 mg/kg of intravenous administration. The terminal half-life after intravenous administration was $25.1{\pm}9.4$ hr. Bioavailability of KP10 was determined to 86%. The excretion amount into the urine within 48 hr was approximately 4.7 to 6.7% of the dose administered. These data may be beneficial to the anti-obesity drug development of KP10.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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