The perspectives on the gender equality are various. Therefore the relationship between social policy and gender equality must be thought in the sense of the following question: What kind of gender equality pursue social policy? In spite of the mentioned question the mainstreaming discussion about the relationship between social policy and gender equality focuses on how a social policy leads to gender inequality. The debate about the perspective with which social policy pursues to conglomerate or abolish gender inequality is not popular. In this study the Korean National Pension System is analysed according to the gender neutral approach, the gender recognition approach, the gender reconstruction approach and the gender reinforcement approach. As a result, the Korean National Pension System has a character as a gender neutral approach. Therefore the critics on the National Pension System should focus on this perspective. In the future, when the pension credit system, the guarantee of right to pension in the case of divorce and the basic pension guarantee would be introduced, the Korean National Pension System could be featured as a field of social policy that has a gender recognition approach.
This paper describes a novel end-to-end deep generative model-based speaker recognition system using prosodic features. The usefulness of variational autoencoders (VAE) in learning the speaker-specific prosody representations for the speaker recognition task is examined herein for the first time. The speech signal is first automatically segmented into syllable-like units using vowel onset points (VOP) and energy valleys. Prosodic features, such as the dynamics of duration, energy, and fundamental frequency (F0), are then extracted at the syllable level and used to train/adapt a speaker-dependent VAE from a universal VAE. The initial comparative studies on VAEs and traditional autoencoders (AE) suggest that the former can efficiently learn speaker representations. Investigations on the impact of gender information in speaker recognition also point out that gender-dependent impostor banks lead to higher accuracies. Finally, the evaluation on the NIST SRE 2010 dataset demonstrates the usefulness of the proposed approach for speaker recognition.
Local Binary Pattern (LBP) is becoming a popular tool for various machine vision applications such as face recognition, classification and background subtraction. In this paper, we propose a new extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the image-based gender classification problem arise in interactive display systems. Instead of comparing neighbor pixels with the center pixel, DLBP generates codes by comparing a neighbor pixel with the diagonal pixel (the neighbor pixel in the opposite side). It can reduce by half the code length of LBP and consequently, can improve the computation complexity. The Support Vector Machine is utilized as the gender classifier, and the texture profile based on DLBP is adopted as the feature vector. Experimental results revealed that our approach based on the diagonal LPB is very efficient and can be utilized in various real-time pattern classification applications.
Purpose - This study starts with the question of whether the capital market is likely to give positive valuations to companies that pursue diversity in their management and corporate governance structure. In this study, minority gender identity is considered as a diversity issue in management that has a socially negative perception. Design/methodology/approach - This study analyzed the relationship between corporate value in the capital market and the policies of companies that advocated minority gender identities, based on listed U.S. company data. Findings - This study finds that companies that support minority gender identities had a lower Tobin's q value than companies that did not. However, in the case of authenticity in terms of corporate governance diversity, the study finds that companies that advocate minority gender identities rather receive high firm valuation. In particular, companies with a high percentage of female directors show high corporate value even when implementing policies that support minority gender identities. Research implications or Originality - This study explores the capital market's response to diversity using past data in the U.S., but provides more practical implications for how companies should respond to a situation where an advocacy policy, based on more social recognition, for LGBT groups is established in Korea.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.23
no.3
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pp.43-74
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2019
The purpose of this study is to analyze the effect of perceptions of work and family life on employee job satisfaction and to form a policy approach that contributes to the enhancement of worker satisfaction. In particular, we wanted to analyze how the characteristics of each variable appeared in industry groups with different gender ratios of workers. A notable point of the study was that the respondents who answered that work and family had similar importance were satisfied with their working conditions. In addition, it was found that the higher an employee's evaluation of the work-family reconciliation policy, the higher the employee's satisfaction with their working conditions. As a result of a path analysis, it was found that the most male-dominant industry was manufacturing, and the most female-dominant industry was health and social welfare. In the case of respondents who were employed in the most-male dominant industry, the degree of an employee's understanding of the work-family reconciliation policy recognition, rather than the relative priorities of work and family life, had a greater effect on job satisfaction. On the other hand, respondents who were employed in the most-female dominant industry confirmed that their level of education was highly related to the degree of institutional recognition.
We propose an effective voice-based gender identification using group delay(GD) Generally, features for speech recognition are composed of magnitude information rather than phase information. In our approach, we address a difference between male and female for GD which is a derivative of the Fourier transform phase. Also, we propose a novel way to incorporate the features fusion scheme based on a combination of GD and magnitude information such as mel-frequency cepstral coefficients(MFCC), linear predictive coding (LPC) coefficients, reflection coefficients and formant. The experimental results indicate that GD is effective in discriminating gender and the performance is significantly improved when the proposed feature fusion technique is applied.
The goal of current study was to investigate the perception of emotional lighting according to the types of exercise participation of fitness center users. The subjects of this study were 292 people in Gyeongin area fitness center. As a survey tool, the color types used in the study of Oh & Kwak(2015) were used, and the color recognition was based on the emotional adjective scale used in Lee(1997). Data were analyzed using crossover, independent t-test and one-way ANOVA using SPSS23.0. The following conclusions can be drawn from the results of this study. First, emotional lighting color preference of fitness users varies according to Gender. Second, the difference of perception of color by emotional illumination of fitness users was found to be partially different in color and sex. Third, there was a difference in color recognition among emotional lighting color recognition according to exercise participation type of fitness users.
In this paper, we propose an approach for dialect classification based on the speed and pause of speech utterances as well as the age and gender of the speakers. Dialect classification is one of the important techniques for speech analysis. For example, an accurate dialect classification model can potentially improve the performance of speaker or speech recognition. According to previous studies, research based on deep learning using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features has been the dominant approach. We focus on the acoustic differences between regions and conduct dialect classification based on the extracted features derived from the differences. In this paper, we propose an approach of extracting underexplored additional features, namely the speed and the pauses of speech utterances along with the metadata including the age and the gender of the speakers. Experimental results show that our proposed approach results in higher accuracy, especially with the speech rate feature, compared to the method only using the MFCC features. The accuracy improved from 91.02% to 97.02% compared to the previous method that only used MFCC features, by incorporating all the proposed features in this paper.
Objectives: This study aims to identify the usage status of general drugs by some college students based on their own judgment and the relevant factors having impact on them. Methods: The questionnaire survey was conducted by visiting the students in 3 colleges in Daejeon and Chungcheongnam-Do. 792 students were finally selected as the subjects. The results were statistically analyzed using the SPSSWIN(ver 13.0) and $x^2-test$, ANOVA and multiple regression analysis were conducted. Results: The usage status of college students showed the significant difference by general features, knowledge and recognition attitude. The knowledge level of students on the general drugs was very low. They had excessive expectation on the general drugs in terms of the recognition attitude. The lowest factor was the distrust on the general drugs. 27.5% of subjects was satisfied with the effect after using 48.1%m when the drugs were frequently used. Those who experienced the side effects accounted for 9.6%. In accordance with the analysis on the factors related to the knowledge on, recognition attitude on and usage status of general drugs, the education had the highest influence on the abuse and misapplication of drugs. For the mistrust factor on the drugs and negligence factor on abnormal response, the gender was the most influencing. The knowledge level was the greatest impact on the excessive expectation factor on the drugs. The factor that the usage status was the most influential was the education on the abuse and misapplication of drugs. Conclusions: The systematic approach including establishment of health policies for the improvement of health and health education activity should be implemented on the basis of the thorough analysis on the knowledge level and recognition on drugs and the factors influencing on the usage of drugs.
Background : Traditional Korean medicine(TKM) has gained in popularity among chronic patients in recent years. The use of TKM among patients with chronic diseases is common, with about two thirds of patients using some form of TKM in Korea. Objectives : The purpose of this study is to analyze the use of TKM and determine what factors affect to use TKM among patients with chronic diseases. The study also aims to provide information on TKM therapies and assist therapy selection among various TKM therapies for patients with chronic diseases. Methods : The design of the study was descriptive cross-sectional, and data were collected using a 21-item questionnaire. This study was conducted with subjects with confirmed diagnosis of chronic diseases, who live in Jeju Province, Korea. Results : Among the participants, past or current TKM use was 66.7%, with a statistically significant difference in gender and level of health status groups(p<0.05), but no difference in age, marital status, education, occupation, and income groups. The most common therapies of TKM used by the patients included acupuncture(51.1%), physiotherapy(16.8%), cupping(13.5%), and herbal medicine(4.8%). The main benefits from TKM perceived by the patients were chronic diseases management and health promotion. In a logistic regression analysis, significant influencing factors related to TKM use were gender, family income level, the extent of recognition of efficacy, heath status, and health security program. Conclusions : In this study the socio-demographic and health status, recognition of TKM efficacy factors associated with TKM use among patients with chronic diseases were similar to those found in the general population. The findings suggest that due to the relatively high use of TKM among patients with chronic diseases in Korea, this topic should be taken into account in the development of a holistic approach for patients with chronic diseases and an efficient chronic disease management system. Additionally proactive and consistent management of TKM is necessary in the health care system in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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