This study was carried out to obtain baseline data on the causes of industrial accidents and their prevention by investigating structural models between the Shipyard workers' egogram ego-states (CP: Critical Parent, NP: Nurturing Parent, A: Adult, FC: Free Child, AC: Adapted Child), safe and unsafe behaviors, and industrial accidents (frequency/severity). In order to achieve this goal, 378 workers from 3 locations of major corporations in Geojedo Island and Ulsan took a questionnaire, which was then analyzed with a structural equation model using the SPSS 23.0 and AMOS 24 statistics package, and the main results of the study are as follows. First, NP and A's ego-states had a positive influence on safe behavior, AC's ego-state had a negative influence on safe behavior, and A's ego-state had the largest influence on safe behavior. Second, CP and AC's ego-states had a positive influence on unsafe behavior, and A's ego-state had a negative influence on unsafe behavior. AC's ego-state had the largest influence on unsafe behavior. Third, safe behavior did not have a significant influence on industrial accidents. However, unsafe behavior had a positive influence on industrial accident frequency and industrial accident severity, both sub-factors of industrial accidents. This study, despite its limitations, such as sampling limitations, has the following significance. First, this study verified that ego-state, a psychological characteristic, is an important factor for predicting unsafe behavior that induces industrial accidents. Second, in order to reduce industrial accidents, there is a need to stimulate the A ego-states, and promote continuous safety management and safety education to neutralize the AC ego-state. Third, previous studies were limited in the area of practical methods for reducing unsafe behaviors, but this study presents practical methods for reducing unsafe behaviors by verifying the structural relationship between safe/unsafe behaviors and industrial accidents by selecting ego-gram ego-states, variable personality theory, as an independent variable.
Unified Modeling Language (UML)는 산업계에서 소프트웨어 설계 표준 언어로서 인정되고 있으며 특히 UML State Machine Diagram은 클래스의 동적인 행위(behavior)를 묘사하는데 많이 사용되고 있다. 이 논문은 UML State Machine Diagram을를 이용하여 시스템의 데드락 (deadlock)을 찾는 방법에 대해서 논한다. 보통 State Machine Diagram는 개별의 클래스의 행위를 나타내는 데 사용되므로 시스템 범위의 행위를 알고 싶으면 시스템에 있는 클래스들 중 관심 있는 클래스들의 State Machine Diagram을 합하여 시스템의 행위를 나타낼 수 있는 State Machine Diagram이 필요하여진다. 일반적으로 이러한 시스템 수준의 State Machine Diagram은 매우 복잡하고 실제로는 타당하지 않은 State나 Transition들을 포함하게 된다. 실제 시스템의 행위를 나타내기 위해서 synchronization과 externalization을 적용하여 State Machine Diagram을 유효한 수준으로 줄이는 것이 필요하다. 이렇게 만들어진 State Machine Diagram은 시스템의 행위를 나타내는데 사용될 수 있으며 통상의 모델 체킹 방법이 적용될 수 있다. 이 논문은 데드락 탐지를 하는 방법을 간단한 예제를 통해서 보여준다. 모든 과정은 툴에서 자동으로 지원되며 필요한 알고리즘도 같이 설명된다.
Purpose: The purpose of this study was to examine the relationship between perceived health state, personality, situational barrier, health promoting behavior, to provide the basic data for health promoting intervention. Method: This study was designed as a descriptive correlation study. Data were 396 undergraduate students of one university in Chung-Buk. The instruments for this study were the modified health promoting behavior scale developed by Bak, Insuk(1995), and the modified perceived health state scale developed by Im, Meeyoung (1998), the modified personality scale developed by Park, Youngbae(1998), the modified situational barrier scale developed by Im, Meeyoung(1998). Result: The results of this study showed that the mean score for perceived health state 2.72, personality 3.35, situational barrier 2.72 and health promoting behavior 2.67. The health promoting behavior categories, scores for 'sanitary life'(3.08), 'self-actualization and interrelationship'(2.93) were higher than the mean score, whereas scores for 'healthy diet'(2.64), 'rest and sleep'(2.62), 'exercise and stress management'(2.49), and 'diet management' (2.25) were lower than the mean score. This study revealed the negative correlation between perceived health state, personality, situational barrier and health promoting behavior in undergraduate students. Conclusion: Perceived health state accounted for 16% and personality accounted for 21.3% of the variance in health promoting behavior in students. Therefore, health promoting programs that increase health state and personality should be developed to promote health behavior and to diminish situational barrier for students in Korea.
Purpose: This study was done to examine the effects of mood state, resourcefulness, and health perception on health promoting behavior of hospital nurses. Methods: Convenience sampling was conducted for nurses working at three University hospital and 336 nurses were selected. Data were analyzed using SPSS 18.0. Results: The results of the analysis showed that the score for nurses' mood state was $41.76{\pm}18.90$; for resourcefulness, $11.30{\pm}20.63$; for health perception, $3.32{\pm}.77$, and for health promoting behavior, $111.55{\pm}17.76$. Mood state, resourcefulness, and health perception were significantly correlated with health promoting behavior. The overall explanatory power of the effects of nurses' mood state, resourcefulness, and health perception on health promoting behavior was 27.8%. Conclusion: Study results indicate that better mood state, higher resourcefulness, and higher health perception result in more health promoting behavior.
We propose a planning algorithm to automatically generate a robust behavior plan (RBP) with which mobile robots can achieve their task goal from any initial states under dynamically changing environments. For this, task description space (TDS) is formulated, where a redundant task configuration space and simulation model of physical space are employed. Successful task episodes are collected, where $A^*$ algorithm is employed. Interesting TDS state vectors are extracted, where occurrence frequency is used. Clusters of TDS state vectors are found by using state transition tuples and features of state transition tuples. From these operations, characteristics of successfully performed tasks by a simulator are abstracted and generalized. Then, a robust behavior plan is constructed as an ordered tree structure, where nodes of the tree are represented by attentive TDS state vector of each cluster. The validity of our method is tested by real robot's experimentation for a box-pushing-into-a-goal task.
So, Soon-Youl;Akinori Oda;Hirotake Sugawara;Yosuke Sakai
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 2000년도 하계학술대회 논문집
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pp.930-933
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2000
To understand the behavior of electron, ions and radicals on radio-frequency non-equilibrium plasma, it is necessary to know the basic information about its fundamental properties and reactions. Especially, the transient response of radio-frequency plasma has an important means of controlling selective etch rates and investigating the stability of a plasma chemical process. In this paper, we present the results of periodic steady-state behavior and transient behavior carbon Tetrafluoride(CF$_4$) discharge at 0.2 Torr in a 2 cm gap parallel-plate. After the number densities of charged particles became steady-state, the applied voltage was increased or decreased in an instant and the transient behavior of charged particles and radicals was investigated from one steady-state to the next steady state.
It is required for today's video contents to interact with a viewer in order to provide more personalized experience to viewer(s) than before. In order to do so by providing friendly experience to a viewer from video contents' systemic perspective, understanding and analyzing the situation of the viewer have to be preferentially considered. For this purpose, it is effective to analyze the situation of a viewer by understanding the state of the viewer based on the viewer' s behavior(s) in the process of watching the video contents, and classifying the behavior(s) into the viewer's emotion and state during the flow. The term 'Flow-emotion-state' presented in this study is the state of the viewer to be assumed based on the emotions that occur subsequently in relation to the target video content in a situation which the viewer of the video content is already engaged in the viewing behavior. This Flow-emotion-state of a viewer can be expected to be utilized to identify characteristics of the viewer's Flow-situation by observing and analyzing the gesture and the facial expression that serve as the input modality of the viewer to the video content.
최근의 자갈질 지반에 대한 연구는 주로 상대밀도 혹은 자갈함유량에 바탕을 둔 연구로써 자갈질 지반의 액상화거동에 대하여 일부 연구자들은 상대밀도, 다른 연구자들은 자갈함유량에 상관성을 가지고 있음을 발표하였다. 그러나 자갈질 지반의 상대밀도는 자갈함유량에 따라 달라지게 되며 상대밀도만으로 자갈질 흙의 거동을 충분히 표현하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 밀도와 구속압을 동시에 고려할 수 있는 상태정수를 도입하고 비배수 삼축압축시험을 통하여 자갈혼합율에 따른 정상상태선(Steady State Line, SSL)을 결정하고 상태정수에 따른 비배수 응력 거동을 고찰하였다. 연구 결과 정상상태선의 위치는 간극비에 의존하여 자갈 함유율이 증가할수록 상대적으로 아래쪽에 위치한다는 것을 알 수 있었다. 또한 같은 상대밀도라 할지라도 구속압에 따라 조밀하거나 혹은 느슨한 거동을 보였다. 특히 상대밀도가 80% 이상인 조밀한 시료일지라도 큰 구속압 아래에선 느슨한 거동을 하였다. 그러나 유사한 상태정수를 갖는 자갈질 흙은 비슷한 응력거동을 나타내었다. 이로서 흙의 거동은 상대밀도보다는 상태정수에 근거해야 함을 알 수 있었다. 또한 상태정수와 비배수전단강도는 좋은 상관 관계를 나타내었다.
This study analyzes how health education program affect elderly's health knowledge, behavior and health state. Also purposes of this program are to have healthy lifestyle and change health behavior to improve life. The subject of study was over 60 years old 175 persons, which include 89 persons of experience group and 86 persons from social well-being center in seoul. The data was collected by measurement of knowledge, behavior on health. The pre-research was performed before health education and post-research was performed immediately after the education. Collected data were analyzed by using the SPSS win 11.0. The results of this study are as follows: 1. The health knowledge points of experience group improved than the control group's and there is statistically significant difference. 2. The health behavior points of experience group were higher than the control group's and the difference was statistically significant. 3. The perceived health state of experience group was better than the control group's and the difference was statistically significant. 4. There are correlations among knowledge, behavior and perceived health state: Knowledge and behavior are positively correlated and behavior and perceived health state have a positive correlation.
게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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