In this paper, we propose a character floating hologram system using the user's gender and age. The proposed system recognizes the gender and age of the user through depth images and color images. The depth images are used to find and normalize facial position. Next, by using facial color images, the age and gender are estimated through an verified database-based model of CNN. Finally, the estimated age and gender are expressed to a character for the floating hologram. The proposed system can be used in a variety of areas, including marketing, advertising, and exhibition events using gender or age.
The purpose of this study was to investigate children's conceptions about gender and the relation between gender conceptions and preference for gender related tasks. 130 children were interviewed about gender and gender related tasks. Data were analyzed with the component model of gender schema. Results indicated that children's gender schema in the attitudes domain was significantly different with age in all components but not different with sex. The gender schema in the knowledge domain was significantly different with age in within component and between component links, and with sex in the gender label-component and within component links. The difference between the gender inhibitory score and gender facilitative score was significantly different with age, sex, and children's gender schema. The findings that gender schema influenced the children's preferences for gender related tasks suggests a theoretical rationale of gender schema theory.
The primary purpose of this study was to investigate the validity of a component model of gender role and differences in children's gender concepts with age and sex. The secondary purpose was to investigate the relationship between children's gender schema and memory as well as preference for gender related task. 181 children were interviewed about gender concepts and gender related tasks. Results indicated that three dimensions of the component model (i. e., gender label-component links, within-component links, between-component links) were significantly related to each other. The mean scores of gender role knowledge and attitude were different with age but not with sex. The results of the regression analysis showed that children's age, sex, and gender role attitude explained both memory and preference for gender related tasks. The component model had better explanatory power than the simple model. The findings of the present study suggest that children's gender concepts are better described in terms of the component model than the simple model and may contribute to a theoretical rationale for gender schema theory.
Objectives: The purpose of this study was to evaluate the main sources of dietary sodium and potassium intake in Koreans by gender, age and regions. Methods: We used the data from 2010-2012 KNHANES. A total of 20,387 subjects aged 8 years and older were included. Intakes were compared by gender, age (8-18, 19-49 and >50 years) and geographical regions in Korea. Dishes were classified into 28 dish groups based on cooking methods. Statistical analysis was performed by using the SAS 9.3 and SUDAAN 11.0.1 software. Results: The mean sodium intake of Koreans was $4866.5{\pm}35.9mg/day$, which was 2.4 times higher than the adequate intake (AI) of sodium for Koreans. We found that daily sodium intakes were significantly different by age, gender and regions. Men and aged over 50 years had significantly higher sodium intake than women and other age groups. The mean potassium intake in Koreans was $3002.2{\pm}19.4mg/day$ and daily potassium intakes were significantly different by age, gender and regions. Women and age 50 years and over had significantly higher potassium intakes than men and other age groups. The average Na/K ratio was $2.89{\pm}0.01$ and was highest in men and in the age group of 19-49 years. The major sources of dietary sodium were soup and stew, followed by Kimchi, noodles and dumpling, pickled vegetables and seasonings, which represented 63.1 % of total sodium intakes. Soup and stew or Kimchi were the primary sources of dietary sodium intake. The major sources of dietary potassium were cooked rice, followed by soup and stew, Kimchi, fruits and beverages. Conclusions: Sodium and potassium intakes and the major sources of those were significantly different by gender, age groups and regions. Therefore, different approaches based on gender, age and regions are needed to decrease sodium intake and increase potassium intake.
Purpose: This study was conducted to investigate the individual and cross influences of age, gender, and severity on recovery of patients with brain injury. Methods: For the purpose of the study, traumatic or spontaneous brain injury patients admitted to the intensive care unit (ICU) were conveniently selected. The data regarding outcomes were collected 3 months after admission. Results: Individual influences of the study variables on patients' recovery were significant, except for gender. But while the individual influence of gender on recovery was not significant, cross influence of gender and age was significant, but only for the sub-dimension of 'arousalbility and awareness'. The study results also showed that 3-way cross influence of gender, age, and severity was only significant on the sub-dimension of 'arousalbility and awareness'. Conclusion: The sub-dimension of recovery cross influenced by the demographic factors of gender and age, and severity was 'arousalbility and awareness'. This might indicate that the study variables that cross influencing recovery had more influence on consciousness compared to physical function and psycho-social adaptation.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.6
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pp.537-550
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2020
This study attempts to identify gender and age discrimination by individual lenders in P2P lending markets by analyzing empirical transaction data from multiple platforms including Moneyauction, Popfunding, and 8percent. To do this, the study investigates the effects and importance of a borrower's gender and age on individual lenders' preferences and a borrower's actual repayment performance using multiple linear regression and relative weight analyses. As a result, no gender discrimination is found in the three Korean P2P lending markets, and such indiscrimination is rational, on the grounds that the borrower's gender does not have a statistically significant impact on the lenders' preferences as well as his/her actual repayment performance, and its relative importance is minimal. While, there marginally exists age discrimination against a borrower in the markets, and such ageism is likely to be irrational, on the grounds that the borrower's age has a partly significant and minimally important impact on the lenders' preferences, but has no significant and important impact on his/her repayment performance. For the first time, these findings help to clarify gender and age discrimination issues in the P2P lending market by identifying the rationality of individual lenders' preferences to the borrower's gender and age in the Korea.
Image-based gender classification and age estimation of human are classic problems in computer vision. Most of researches in this field focus just only one task of either gender classification or age estimation and most of the reported methods for each task focus on accuracy performance and are not computationally light. Thus, running both tasks together simultaneously on low cost mobile or embedded systems with limited cpu processing speed and memory capacity are practically prohibited. In this paper, we propose a novel light-weight gender classification and age estimation method based on ensemble multitasking deep learning with light-weight processing neural network architecture, which processes both gender classification and age estimation simultaneously and in real-time even for embedded systems. Through experiments over various well-known datasets, it is shown that the proposed method performs comparably to the state-of-the-art gender classification and/or age estimation methods with respect to accuracy and runs fast enough (average 14fps) on a Jestson Nano embedded board.
The purpose of this study is to examine the difference of judge's gender and age groups in preference of S/S men's suit fabrics, and to analyze the relationship between the preference and the texture by gender and age group. For this study, 60 types of S/S men's suit fabrics were used with variously-composed fibers, such as wool, wool-blended, and PET, thickness, and weight. To evaluate the texture and the preference subjectively, nine ranks' semantic differential scale questions of 22 texture adjectives and preference of 4 apparel items were developed, Through the factor analysis, texture adjectives were classified into 7 categories: "stiffness," "elasticity," "bulkiness," "coolness," "smoothness," and "drapability." Depending on gender and age groups of judges, statistically significant differences on texture factors and the preference were observed. Especially, men under 30 years of age showed a higher grade of stiffness and a lower preference on pants than other groups. The relationship between the texture and the preference was different by gender and age group: Women evaluated a preference of men's suit fabrics in relation to stiffness and smoothness, whereas men did so in relation to stiffness, smoothness, coolness, and drapability. A young age group put more importance on drapability for preference of men's suit fabric.
The purpose of this study is to examine the heath status and health behavior of middle-aged Korean men and women. Even though there has been increased concern about extremely high mortality rate of Korean middle-aged men and mental health problems of middle aged women, there is a dearth of empirical studies which examine the health status and health behavior of middle-aged men and women in Korea. This study attempts to fill these gaps. Data gathered from 1,667 men and women aged between 30-59 are analyzed to examine the level of physical health, mental health, perceived health and health behavior and to explore the gender and age group differences in these aspects. The results show that there exist gender difference and age group difference in health status: Women are less healthy than men and as age increased health status declined. Women at their 50s are least healthy and most unhappy suggesting age and gender interaction in health status. There exist a gender difference in health behavior: Men have regular check-ups more frequently than women and exercise more. These results are discussed in terms of the gender differences in the experiences, social roles and life styles over the life course.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.2
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pp.203-211
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2020
This study proposes a method for estimating gender and age that is robust to various external environment changes by applying deep learning-based learning. To improve the accuracy of the proposed algorithm, an improved CNN network structure and learning method are described, and the performance of the algorithm is also evaluated. In this study, in order to improve the learning method based on CNN composed of 6 layers of hidden layers, a network using GoogLeNet's inception module was constructed. As a result of the experiment, the age estimation accuracy of 5,328 images for the performance test of the age estimation method is about 85%, and the gender estimation accuracy is about 98%. It is expected that real-time age recognition will be possible beyond feature extraction of face images if studies on the construction of a larger data set, pre-processing methods, and various network structures and activation functions have been made to classify the age classes that are further subdivided according to age.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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