본 논문에서는 비전 트랜스포머의 셀프 어텐션이 갖는 지역적 특징 부족을 개선하는 이중 구조 셀프 어텐션 방법을 제안한다. 객체 분류, 객체 분할, 비디오 영상 인식에서 합성곱 신경망보다 연산 효율성이 높은 비전 트랜스포머는 상대적으로 지역적 특징 추출능력이 부족하다. 이 문제를 해결하기 위해 윈도우 또는 쉬프트 윈도우를 기반으로 하는 연구가 많이 이루어지고 있으나 이러한 방법은 여러 단계의 인코더를 사용하여 연산 복잡도의 증가로 셀프 어텐션 기반 트랜스포머의 장점이 약화 된다. 본 논문에서는 기존의 방법보다 locality inductive bias 향상을 위해 self-attention과 neighborhood network를 이용하여 이중 구조 셀프 어텐션을 제안한다. 지역적 컨텍스트 정보 추출을 위한 neighborhood network은 윈도우 구조보다 훨씬 단순한 연산 복잡도를 제공한다. 제안된 이중 구조 셀프 어텐션 트랜스포머와 기존의 트랜스포머의 성능 비교를 위해 CIFAR-10과 CIFAR-100을 학습 데이터를 사용하였으며 실험결과 Top-1 정확도에서 각각 0.63%과 1.57% 성능이 개선되었다.
자원봉사는 그동안 남을 돕는 자선적이고 이타적인 행동으로 정의되어 왔다. 그러나 최근 자원봉사는 지역사회의 복지를 위한 성원들의 공동 참여의 노력으로 이해되기도 한다. 이에 본 연구에서는 개인수준의 이타적이고 규범적인 동기이외에 지역성원들이 거주하는 지역내 성원들간의 연결망과 지역성원들의 공동체의식으로서의 정체성이 자원봉사 참여를 설명하는 보다 중요한 요인이 되는지를 살펴보려고 한다. 본 경험연구에서는 자원봉사 참여의 설명요인으로 감정이입, 도덕규범이외에 지역성원 연결망(친밀도, 접촉도, 통합도)과 지역성원으로서의 정체성을 그 주요 원인으로 제시하였다. 본 연구결과는 감정이입과 도덕규범이외에 지역성원으로서의 정체성이 자원봉사 참여에 있어 주요 설명요인인 것으로 나타났으며 그밖에 지역성원들간의 연결망은 지역성원으로서의 정체성을 형성하게 함으로써 자원봉사 참여에 대해 간접적인 영향력을 준다는 결과를 제시하였다. 이러한 결과는 지역성원들간의 결속력과 공동체의식이 지역사회복지와 자원봉사를 활성화하게 하는 그 주요 기반이 됨을 나타내고 있다.
자원봉사는 그동안 남을 돕는 자선적이고 이타적인 행동으로 정의되어 왔다. 그러나 최근 자원봉사는 지역사회의 복지를 위한 성원들의 공동참여의 노력으로 이해되기도 한다. 이에 이 연구에서는 개인수준의 이타적이고 규범적인 동기 이외에 지역성원들이 거주하는 지역내 성원들간의 연결망과 지역성원들의 공동체의식으로서의 정체성이 자원봉사 참여를 설명하는 더욱 중요한 요인이 되는지를 살펴보려고 한다. 이 경험 연구에서는 자원봉사 참여의 설명요인으로 감정이입, 도덕규범 이외에 지역성원 연결망(친밀도, 접촉도, 통합도)과 지역성원으로서의 정체성을 그 주요 원인으로 제시하였다. 이 연구결과는 감정이입과 도덕규범 이외에 지역성원으로서의 정체성이 자원봉사 참여에서 주요 설명요인인 것으로 나타났으며 그밖에 지역성원들간의 연결망은 지역 성원으로서의 정체성을 형성하게 함으로써 자원봉사 참여에 대해 간접적인 영향력을 준다는 결과를 제시하였다. 이러한 결과는 지역성원들간의 결속력과 공동체의식이 지역사회복지와 자원봉사를 활성화하게 하는 그 주요 기반이 됨을 나타내고 있다.
The purpose of this study was to explore the influence of the topography and the neighborhood facility on the aged people's social network formation. The paper samples the aged people living in Changchun city located in a flat ground and Tonghua city located in a mountain region. Four selections of dwelling districts from the two cities are based on amount of the facilities maintaining the wealth and living area same to do the questionnaires. One hundred aged people are selected in the each dwelling district to fill out the questionnaires, and 386 valid questionnaires are finally obtained. The data obtained from the questionnaires are used to do some statistic analysis by using SPSS24.0 program. The results are shown as following: In the case of same amount of neighborhood facility for dwelling district, the aged people living in a flat ground use the facility more frequently and communicate more often with their friends and neighbors than the aged people living in a mountain region do, the social network forms more easily as well. In the other case of same topography dwelling districts, the aged people living in an abundant facility dwelling district use the facility more frequently and communicate more with their neighbors and friends than the aged people living in a mountain region do, so the social network forms more easily as well. Thus it can be seen that topography and amount of facility are significant influence factors of the aged social network formation.
Localized topology control is attractive for obtaining reduced network graphs with desirable features such as sparser connectivity and reduced transmit powers. In this paper, we focus on studying how to prolong network lifetime in the context of localized topology control for wireless multi-hop networks. For this purpose, we propose an energy efficient localized topology control algorithm. In our algorithm, each node is required to maintain its one-hop neighborhood topology. In order to achieve long network lifetime, we introduce a new metric for characterizing the energy criticality status of each link in the network. Each node independently builds a local energy-efficient spanning tree for finding a reduced neighbor set while maximally avoiding using energy-critical links in its neighborhood for the local spanning tree construction. We present the detailed design description of our algorithm. The computational complexity of the proposed algorithm is deduced to be O(mlog n), where m and n represent the number of links and nodes in a node's one-hop neighborhood, respectively. Simulation results show that our algorithm significantly outperforms existing work in terms of network lifetime.
Cracks in railway sleeper are an inevitable condition and has a significant influence on the safety of railway system. Although the technology of railway sleeper condition monitoring using machine learning (ML) models has been widely applied, the crack recognition accuracy is still in need of improvement. In this paper, a two-stage method using edge detection and convolutional neural network (CNN) is proposed to reduce the burden of computing for detecting cracks in railway sleepers with high accuracy. In the first stage, the edge detection is carried out by using the 3×3 neighborhood range algorithm to find out the possible crack areas, and a series of mathematical morphology operations are further used to eliminate the influence of noise targets to the edge detection results. In the second stage, a CNN model is employed to classify the results of edge detection. Through the analysis of abundant images of sleepers with cracks, it is proved that the cracks detected by the neighborhood range algorithm are superior to those detected by Sobel and Canny algorithms, which can be classified by proposed CNN model with high accuracy.
소셜 네트워크를 비롯한 네트워크로부터 커뮤니티를 발견하려면 네트워크의 노드를 그룹 내에서는 서로 조밀하게 연결되고 그룹 간에는 연결의 밀도가 낮은 그룹들로 군집화하는 과정이 꼭 필요하다. 군집화 알고리즘의 성능을 위해서는 군집화의 기준이 되는 유사도 기준이 잘 정의되어야 한다. 이 논문에서는 네트워크 내의 커뮤니티 발견을 위해 유사도 기준을 정의하고, 정의한 유사도를 유사도 전파(affinity propagation) 알고리즘과 결합하여 만든 방법을 기존의 방법들과 비교한다.
Purpose: This study was conducted to determine the neighborhood environmental factors associated with physical activity among adults living in rural communities. Methods: A cross-sectional descriptive survey was conducted with a convenience sample of 201 adults living in three Ri in Y-city, Gyeonggi-do. Data were collected from face-to-face interview by trained interviewers and were analyzed using a zero-inflated negative binominal regression model. Results: Participants reported engaged in moderate or vigorous physical activity was 76.1%; 10.5% of participants reported that they met moderate physical activity recommendations and 14.5% of participants reported that they met vigorous physical activity recommendations. Zero-inflated negative binominal regression analysis showed association of increasing days of physical activity with social cohesion (${\beta}=.130$, p=.005), social network (${\beta}=-.096$, p=.003), and safety for crime (${\beta}=-.151$, p=.036), and no days of physical activity was associated with no attainment of education and marginally associated with increasing BMI. Conclusion: Neighborhood environmental factors including social cohesion, social network, and crime for safety were significantly associated with physical activity of rural adults. Community health nurses should expand an approach for individual behavior change to incorporate rural adults' specific neighborhood environmental factors into physical activity interventions.
본 연구는 노인의 장애유무가 성공적 노화에 미치는 영향과 사회적 관계망의 조절효과를 분석하여 장애가 있는 노인의 성공적 노화를 위한 사회복지 정책 및 실천적 함의를 제시하는데 목적이 있다. 연구대상은 국민노후보장패널조사(KReIS) 4차 개인조사 및 부가조사에 모두 응답한 대상자 중 만 65세 이상의 노인이며, 총 3,906명을 토대로 분석을 실시하였다. 자료 분석을 위해 IBM SPSS Statistics v23.0 프로그램을 활용하여 기술통계를 제시하고, 조절효과 분석을 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 노인의 장애는 성공적 노화에 부적(-) 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 사회적 관계망으로서 친구 이웃관계망과 가족관계망 모두 성공적 노화에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 관계망 중 친구 이웃 관계망은 장애가 성공적 노화에 미치는 효과를 조절하는 것으로 나타났다. 즉, 노인이 장애가 있을수록 성공적 노화수준은 낮아지는데 친구 이웃 관계망의 사회적 지지가 커질수록 장애가 성공적 노화에 미치는 부적(-) 효과는 약해지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과에 근거하여 장애가 있는 노인의 성공적 노화를 위해 장애노인을 대상으로 사례관리 도입과 사회적 관계망 확충을 위한 이동권 보장 및 자조모임 프로그램 제공 등을 제언하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.213-217
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2011
For the social network of n nodes, one might be interested in finding k nodes to disseminate the information as quickly as possible or to identify key nodes of high "local centrality". I propose two algorithms for determining k "local centers" of the network and work on a real case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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