The aim of this study is to develop and construct the elements of a new evaluation tool to assess the effectiveness of a horticultural therapy. Delphi method was applied to classify the realms of evaluation and specify their components and constituting items. Delphi process was performed through three rounds and 24 professionals attended all the rounds as panel members. Some of the items were revised or removed according to the results of such tests as content validity ratio, agreement rate, convergency and stability of each item. On the contrary, a few new items were added by accepting the opinions of the professional panels. Previous to the Delphi, the realms of evaluation were classified into physical, cognitional, psycho-emotional and social ones on the basis of literature review, professionals' consultation and in-depth interview with practitioners. At the first round, 112 items constituting four realms were reviewed. The numbers of items to be reviewed were reduced to 107 at the second round and to 102 at the third round. As a result, 98 items in 4 realms were decided as proper evaluation points of horticultural therapy. The compositions of the four respective realms are as follows: 5 components and 27 items in physical realm; 4 components and 25 items in cognitional realm; 2 components and 24 items in psycho-emotional realm; and 4 components and 22 items in social realm. These realms, components and specific items derived from this study constitute indices to evaluate the effectiveness of horticultural therapy. In addition, they might be utilized as good guidelines for planning horticultural therapy programs.
For the development of genetically modified plants, it is important to verify various factors which potentially affect the risk assessment as well as to establish an experimental program to produce scientific and reliable data. However, it is a time and cost consuming process to develop GM plants as well as to prepare scientific and convincible data for government's approval. Therefore, using the transgenic hot pepper tolerant to a new CMV pathotype, we attempted to suggest few methodological procedures, such as probe saturation for southern blot analysis and RT-PCR and ELISA for expression analysis, for identification and stability evaluation of inserted gene in genetically modified plant which are required for submission for approval. Ten partially overlapped probes covering full length of inserted gene were produced. We could identify that the inserted gene was stacked as a single copy as well as no partial element existed. Also, we could identify the stability of the inserted gene stacked in hot pepper using probe saturation. In the expression analysis with RT-PCR and ELISA, we also could provide the stable expression of transcript and proteins in leaves and placenta and pericarp of fruits of the CMV-resistant hot pepper.
Since the Arab spring in 2010, SNS prompted discussions about the roles to organize collective actions. First of all, mobile media and SNS help to mobilize both on and offline social movement, second, to create new forms of collective actions, third, to organize social movement organizations across the world, fourth, to empower movement participants to develop new collective identities. On the other hand, the same technologies also hinder social movements from developing continuity and dedication. In addition, the problems of digital divide might aggravate the divisive process to organize collective actions across the world. This research is built on these ongoing arguments about the potentials and limitations of new media technologies. In particular, this research tries to move beyond the confrontational approaches to the media through the case study of Save The Jeju Island social movements on Facebook. The movement SNS on Facebook aims to provide as well as organize international SMOs and activists that might help deeper understandings on the potentials and limitations of online communication strategies for global social movements.
This paper presents dynamic modelling of a virtual object in augmented reality environments when external forces are applied to the object in real-time fashion. In order to simulate a natural behavior of the object we employ the theory of Newtonian physics to construct motion equation of the object according to the varying external forces applied to the AR object. In dynamic modelling process, the physical interaction is taken placed between the augmented object and the physical object such as a haptic input device and the external forces are transferred to the object. The intrinsic properties of the augmented object are either rigid or elastically deformable (non-rigid) model. In case of the rigid object, the dynamic motion of the object is simulated when the augmented object is collided with by the haptic stick by considering linear momentum or angular momentum. In the case of the non-rigid object, the physics-based simulation approach is adopted since the elastically deformable models respond in a natural way to the external or internal forces and constraints. Depending on the characteristics of force caused by a user through a haptic interface and model's intrinsic properties, the virtual elastic object in AR is deformed naturally. In the simulation, we exploit standard mass-spring damper differential equation so called Newton's second law of motion to model deformable objects. From the experiments, we can successfully visualize the behavior of a virtual objects in AR based on the theorem of physics when the haptic device interact with the rigid or non-rigid virtual object.
Todays, the rapid technical progress of smart device has been used for various social (wall-fare) services in our lives. Especially, most of these services are based on the Local-based Services (LBS) and this technology is getting popular more and more compared with before. Basically, LBS is able to support various types of geographical services such as vehicles' navigation services, Augmented reality services as using extensional local information such as GPS. However, LBS has serious mathematical vulnerability on the services frequently because of its miscalculated GPS data under interior and ambiguous geographical environment such like shadowed area. So, to overcome this limitation, iBeacon, which would be able to mitigate LBS miscalculation process, has been proposed recently among network experts. Compared with other wireless technologies, iBeacon is able to determine the accurate geographical data of certain local positions easily because it is not only designed based on low-powered data transmitting technology, but also, it can be much easy to be deployed. As users' dependency of smart devices are getting higher and higher and the use of smart device is also getting complex more and more, the users prefer to use various types of smart devices at one time. Therefore, in this paper, we propose the loss prevention system that is able to interwork smart devices networks as using iBeacon technology for users' better conveniences.
This study focus on a economic value of the Big Data technologies by real options model using big data technology company's stock price to determine the price of the economic value of incremental assessed value. For estimating stochastic process of company's stock price by big data technology to extract the incremental shares, Generalized Moments Method (GMM) are used. Option value for Black-Scholes partial differential equation was derived, in which finite difference numerical methods to obtain the Big Data technology was introduced to estimate the economic value. As a result, a option value of big data technology investment is 38.5 billion under assumption which investment cost is 50 million won and time value is a about 1 million, respectively. Thus, introduction of big data technology to create a substantial effect on corporate profits, is valuable and there are an effects on the additional time value. Sensitivity analysis of lower underlying asset value appear decreased options value and the lower investment cost showed increased options value. A volatility are not sensitive on the option value due to the big data technological characteristics which are low stock volatility and introduction periods.
The surface treated hydroxypropyl methylcellulose(HPMC) which could adjust the soluble time was synthesized when 40 wt % glyoxal solution and $KH_2PO_4$ were sprayed and reacted. And also, the solution dynamic at different ratios of two adding agents were identified If the surface of HPMC was treated with only glyoxal, the dispersion characteristics at different ratios of two adding agents were identified If the surface of HPMC was treated with only glyoxal, the dispersion was observed in the neutral solution and the viscosity was increased after directly dissolved as the solution become alkali condition. But the fine-powder type of HPMC which reacted with glyoxal and $KH_2PO_4$ was dispersed regardless of pH of solution and observed that it was dissolved and its viscosity increased after elapsing some time. With increasing amount of glyoxal and $KH_2PO_4$, the soluble time was delayed. The reaction condition was about 60 min at $75{\sim}85^{\circ}C$. Especially, the removal process of organic solvent after reaction was not required due to reaction under water solution without organic during glyoxal and $KH_2PO_4$ treatment. And also, the HPMC which could adjust the soluble rate in water or organic solvent by changing the degree of substitution of HPMC was synthesized.
Distribution of malicious applications developed by attackers is increasing along with general normal applications due to the openness of the Android-based open market. Mechanism that allows more accurate ways to distinguish normal apps and malicious apps for common mobile devices should be developed in order to reduce the damage caused by the rampant malicious applications. This paper analysed the normal event pattern from the most highly used game apps in the Android open market to analyse the event pattern from normal apps and malicious apps of mobile devices that are based on the Android platform, and analysed the malicious event pattern from the malicious apps and the disguising malicious apps in the form of a game app among 1260 malware samples distributed by Android MalGenome Project. As described, experiment that extracts normal app and malicious app events was performed using Strace, the Linux-based system call extraction tool, targeting normal apps and malicious apps on Android-based mobile devices. Relevance analysis for each event set was performed on collected events that occurred when normal apps and malicious apps were running. This paper successfully extracted event similarity through this process of analyzing the event occurrence characteristics, pattern and distribution on each set of normal apps and malicious apps, and lastly suggested a mechanism that determines whether any given app is malicious.
In this paper, we present a new method which efficiently estimates a face direction from a sequences of input video images in real time fashion. For this work, the proposed method performs detecting the facial region and major facial features such as both eyes, nose and mouth by using the Haar-like feature, which is relatively not sensitive against light variation, from the detected facial area. Then, it becomes able to track the feature points from every frame using optical flow in real time fashion, and determine the direction of the face based on the feature points tracked. Further, in order to prevent the erroneously recognizing the false positions of the facial features when if the coordinates of the features are lost during the tracking by using optical flow, the proposed method determines the validity of locations of the facial features using the template matching of detected facial features in real time. Depending on the correlation rate of re-considering the detection of the features by the template matching, the face direction estimation process is divided into detecting the facial features again or tracking features while determining the direction of the face. The template matching initially saves the location information of 4 facial features such as the left and right eye, the end of nose and mouse in facial feature detection phase and reevaluated these information when the similarity measure between the stored information and the traced facial information by optical flow is exceed a certain level of threshold by detecting the new facial features from the input image. The proposed approach automatically combines the phase of detecting facial features and the phase of tracking features reciprocally and enables to estimate face pose stably in a real-time fashion. From the experiment, we can prove that the proposed method efficiently estimates face direction.
Various networks can be observed in the world. Knowledge networks which are closely related with technology and research are especially important because these networks help us understand how knowledge is produced. Therefore, many studies regarding knowledge networks have been conducted. The assortativity coefficient represents the tendency of connections between nodes having a similar property as figures. The relevant characteristics of the assortativity coefficient help us understand how corresponding technologies have evolved in the keyword-based patent network which is considered to be a knowledge network. The relationships of keywords in a knowledge network where a node is depicted as a keyword show the structure of the technology development process. In this paper, we suggest two hypotheses basedon the previous research indicating that there exist core nodes in the keyword network and we conduct assortativity analysis to verify the hypotheses. First, the patents network based on the keyword represents disassortativity over time. Through our assortativity analysis, it is confirmed that the knowledge network shows disassortativity as the network evolves. Second, as the keyword-based patents network becomes disassortavie, clustering coefficients become lower. As the result of this hypothesis, weconfirm the clustering coefficient also becomes lower as the assortative coefficient of the network gets lower. Another interesting result concerning the second hypothesis is that, when the knowledge network is disassorativie, the tendency of decreasing of the clustering coefficient is much higher than when the network is assortative.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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