nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구는 기존 편평발 측정을 위해 사용되던 다양한 방법의 한계를 보완할 수 있는 새로운 측정 방법으로 전이학습을 적용한 딥러닝 기반 편평발 분류 방법론을 제안한다. 편평발 88장, 정상발 88장으로 이루어진 총 176장의 이미지 데이터를 활용하여, 적은 데이터로도 우수한 예측 모델을 생성할 수 있는 데이터 증폭 기술과 사전학습 모델인 VGG16 구조를 활용하는 전이학습 기술을 적용하여 제안 모델의 학습을 진행하였다. 제안 모델의 우수성을 확인하기 위하여 기본 CNN 기반 모델과 제안 방법론의 예측 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 기본 CNN 모델의 경우 훈련 정확도는 77.27%, 검증 정확도는 61.36%, 그리고 시험 정확도는 59.09%로 나타났으며, 제안 모델의 경우 훈련 정확도는 94.32%, 검증 정확도는 86.36%, 그리고 시험 정확도는 84.09%로 나타나 기본 CNN 모델에 비해 제안 모델의 정확도가 큰 폭으로 향상된 것을 확인하였다.

This study proposes a deep learning-based flat foot classification methodology using transfer learning. We used a transfer learning with VGG16 pre-trained model and a data augmentation technique to generate a model with high predictive accuracy from a total of 176 image data consisting of 88 flat feet and 88 normal feet. To evaluate the performance of the proposed model, we performed an experiment comparing the prediction accuracy of the basic CNN-based model and the prediction model derived through the proposed methodology. In the case of the basic CNN model, the training accuracy was 77.27%, the validation accuracy was 61.36%, and the test accuracy was 59.09%. Meanwhile, in the case of our proposed model, the training accuracy was 94.32%, the validation accuracy was 86.36%, and the test accuracy was 84.09%, indicating that the accuracy of our model was significantly higher than that of the basic CNN model.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구에서는 현재 시판되고 있는 남성복 의복구성 교재를 중심으로 클래식 셔츠의 패턴 설계 방법을 비교하였다. 3D 가상착의 평가를 실시하여 20대 남성에게 적합한 셔츠 패턴제도법을 선정하고자 하였다. 분석에는 SPSS 26.0 프로그램을 사용하였다. 패턴제도법에 따라 적용치수에 차이가 있으며, 지정된 치수를 적용하는 부위도 많았다. 셔츠 패턴의 앞뒤가슴둘레, 앞뒤허리둘레는 대부분 같게 설정되었으나 가슴둘레와 허리둘레에 앞뒤 차가 있는 경우에 맞음새가 더 우수한 것으로 평가되었다. 가상착의를 통한 외관평가, 색분포도 및 mesh 상태를 통한 의복압 등의 항목에서 B패턴이 가장 우수한 것으로 평가되어 B패턴이 20대 남성에게 가장 적합한 제도법으로 분석되었다. 본 연구는 제7차 한국인인체치수조사 보고서의 20대 평균 치수를 적용한 것이므로 이를 20대 전체에 적용하는 데는 주의를 기울여야 할 것으로 생각된다. 향후, 실제 착용감 연구와 다양한 20대의 체형과 소재에 따른 패턴에 관한 연구도 수행되어야 할 것으로 생각된다.

In this study, I compared the pattern design method of classic shirts focused on the men's clothing consturction textbook. It was intended to select a shirt pattern drawing method suitable for men in their 20s by conducing a appearance evaluation with a 3D simulation program. Pattern drawing method, sizes, appearance evaluation, garment pressure. were evaluated, and SPSS 26.0 program was used for analysis. According to the Pattern drawing method, there were differences in application sizes, and there were many parts where designated sizes were applied. The shirt pattern is mostly the same for the front chest and back chest, front waist and back waist. However, if there is a front and back difference of the chest and the waist circumference, the fit was considered better. B pattern was evaluated as the best in appearance evaluation, color distribution, and mesh condition through 3D simulation, and B pattern was analyzed as the most suitable method for men in their 20s. Since this study applied the average sizes of the 7th Korean Human Body Dimension Survey report in 20s, it is thought that caution should be paid to apply them to all 20s. In the future, it is also thought that research on the actual fit and patterns of various body types and materials in their 20s should be carried out.

(게재일: 2021.04.30)
재난과 사고로 인해 고속도로 일부 구간이 폐쇄되는 경우가 발생한다. 이런 상황에서 고속도로 망에 기능적으로 어떠한 상황이 발생하는지를 분석한다. 국내의 고속도로 망은 하나의 그래프로 표현할 수 있다. 고속도로의 일부 구간의 차단은 국가적인 재앙으로 번질 수 있다. 본 논문에서는 국내 고속도로 망의 강건성을 분석한다. 고속도로의 강건성은 일부 구간의 차단에 따라 국내 고속도로 망의 교통 통행 상황이 어느 정도 나빠지는지를 말한다. 강건성이 클수록 일부 차단의 효과가 작게 나타난다. 교통망의 하나의 구간의 혼잡도를 평가하기 위해 사용하는 방법으로 구간교통량(V)을 구간의 교통용량(C)으로 나누는 값을 사용한다. 본 연구는 국내 고속도로의 출발지점, 도착지점의 실제 교통량 데이터를 이용하여 고속도로의 강건성을 분석하고, 일부 차단에 따른 교통량의 변화를 실험계산을 통해 분석한다. 본 분석이 실제 국내 고속도로의 정확한 실상을 반영할 수는 없지만, 전체적인 망의 기초적인 강건성을 확인하는 목적으로 충분할 것으로 판단된다.

Some sections of the highway are closed due to disasters and accidents. In this situation, it analyzes what kind of situation occurs due to functional failure in the highway network. The domestic highway network can be expressed as a graph. Blocking some sections of the highway can turn into a national disaster. In this paper, we analyze the robustness of the domestic highway network. The robustness of expressways refers to the degree to which the traffic conditions of the domestic expressway network deteriorate due to the blockage of some sections. The greater the robustness, the smaller the effect of some blocking appears. This study is used to evaluate the congestion level of one section of the transportation network, and a value obtained by dividing the section traffic volume (V) by the section traffic volume (C) is used. This study analyzes the robustness of highways by using the actual traffic volume data of the departure and arrival points of domestic highways, and analyzes the changes in traffic volume due to partial blockage through experimental calculations. Although this analysis cannot reflect the exact reality of domestic highways, it is judged to be sufficient for the purpose of confirming the basic robustness of the overall network.

(게재일: 2021.04.30)
본 논문에서는 초해상도(Super-Resolution, SR)을 계산하는데 필요한 물리 기반 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 시뮬레이션 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 대폭 감소시킨다. 이 과정에서 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 수치 손실되는 문제를 완화하며 쿼드트리를 구축한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터 셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual) 보완 방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습을 진행한다. 실험결과가 연기의 경우 제안된 방법은 이전 접근법에 비해 약 15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.

In this paper, we propose a quadtree-based optimization technique that enables fast Super-resolution(SR) computation by efficiently classifying and dividing physics-based simulation data required to calculate SR. The proposed method reduces the time required for quadtree computation by downscaling the smoke simulation data used as input data. By binarizing the density of the smoke in this process, a quadtree is constructed while mitigating the problem of numerical loss of density in the downscaling process. The data used for training is the COCO 2017 Dataset, and the artificial neural network uses a VGG19-based network. In order to prevent data loss when passing through the convolutional layer, similar to the residual method, the output value of the previous layer is added and learned. In the case of smoke, the proposed method achieved a speed improvement of about 15 to 18 times compared to the previous approach.

(게재일: 2021.04.30)
이 논문은 League of Legends (LOL) 게임의 승패를 예측하기 위하여 Deep Neural Network Model 시스템을 제안한다. 이 모델은 다양한 LOL 빅데이터를 활용하여 TensorFlow 의 Keras에 의하여 설계하였다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 데이터를 수집하여 그 중에서 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 이 모델은 Sigmoid, ReLu 와 Logcosh 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 15분 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 활성화, 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 활용 가능하다고 사료된다.

In this paper, we suggest the Deep Neural Network Model System for predicting results of the match of 'League of Legends (LOL).' The model utilized approximately 26,000 matches of the LOL game and Keras of Tensorflow. It performed an accuracy of 93.75% without overfitting disadvantage in predicting the '2020 League of Legends Worlds Championship' utilizing the real data in the middle of the game. It employed functions of Sigmoid, Relu and Logcosh, for better performance. The experiments found that the four variables largely affected the accuracy of predicting the match --- 'Dragon Gap', 'Level Gap', 'Blue Rift Heralds', and 'Tower Kills Gap,' and ordinary users can also use the model to help develop game strategies by focusing on four elements. Furthermore, the model can be applied to predicting the match of E-sports professional leagues around the world and to the useful training indicators for professional teams, contributing to vitalization of E-sports.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구에서는 문자가 적용된 의복 및 패션제품을 많이 착용하는 20대 여성을 대상으로 의복에 표현된 메시지에 대한 인식유형을 분석해보고자 하였다. 20대 여성이 패션에 표현된 문자를 어떻게 유형화하는지에 대한 주관적인 평가와 유형별 특성을 고찰하고자 하였다. 본 연구는 Q 방법론으로 진행되었으며, 분석에는 QUANL pc program을 활용하였다. 제1유형은 문자는 하나의 디자인 요소이고 패션이라고 생각하고 의복에 표현된 문자가 이미지로 인식되었다. 제2유형은 의복에 표현된 문자가 메시지로 인식되며, 문자가 사회적 메시지와 시사성을 가지고 있는 것이 중요하다고 생각하였다. 제3유형은 문자가 캐주얼 의상에 접목되는 것을 선호하고 문자의 조형성을 중요시하였다. 제4유형은 문자가 브랜드를 나타내 주는 것을 선호하고 보이는 위치에 크게 배치되는 것을 좋아하였다. 향후 다양한 연령층과 성별에 따른 추가적인 연구와 글자체, 컬러, 문장의 길이 등에 따른 차이를 파악하기 위한 세부적인 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

This study wanted to analyze the types of recognition of messages expressed in clothing for women in their 20s who wear a lot of clothing and fashion products with text. It was intended to provide basic data necessary for the production of typography clothing and fashion products by considering the subjective evaluation of how women in their 20s type the characters expressed in fashion and the characteristics of each type. This study was conducted with the Q method, and the QUANL pc program was used for analysis. Type I thought that letters were a design element and fashion, and the characters expressed in clothes were recognized as images. Type 2 thought it was important that the characters expressed in the clothing were recognized as messages, and that the characters had social messages and period reflections. Type 3 preferred that letters be combined with casual clothes and valued the formability of the characters. Type 4 preferred characters to represent brands and liked to be placed in large positions. In the future, it is thought that additional research by various age groups and genders and detailed research should be conducted to identify differences in font, color, and sentence length.

(게재일: 2021.04.30)
이상 객체란 일반적이고 평범한 행동을 취하는 객체가 아닌 비정상적이고 흔하지 않은 행동을 하여 관찰이나 감시·감독을 필요로 하는 사람, 물체, 기계 장치 등을 뜻한다. 이를 사람의 지속적인 개입 없이 인공지능 알고리즘을 통해 탐지하기 위해서 광학 흐름 기법을 활용한 시간적 특징의 특이도를 관찰하는 방법이 많이 활용되고 있으며, 이 기법은 정해진 표현 범위가 없는 수많은 이상 행동을 식별하기에 적합하다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 입력 영상 프레임을 광학 흐름 영상으로 변환하는 알고리즘을 학습시켜 비정상적인 상황을 식별한다. 특히 생성적 적대 신경망 모델이 입력 영상에 대한 중요한 특징 정보를 학습하고, 그 외 불필요한 이상치를 제외시키기 위한 전처리 과정과 학습 후 테스트 데이터셋에서 식별 정확도를 높이기 위한 후처리 과정을 고도화하여 전체적인 모델의 이상 행동 식별 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이상 행동을 탐지하기 위한 학습 데이터셋으로 UCSD Pedestrian, UMN Unusual Crowd Activity를 활용하였으며, UCSD Ped2 데이터셋에서 프레임 레벨 AUC 0.9450, EER 0.1317의 수치를 보이며 이전 연구에서 도출된 성능 지표 대비 성능 향상이 확인되었다.

An abnormal object refers to a person, an object, or a mechanical device that performs abnormal and unusual behavior and needs observation or supervision. In order to detect this through artificial intelligence algorithm without continuous human intervention, a method of observing the specificity of temporal features using optical flow technique is widely used. In this study, an abnormal situation is identified by learning an algorithm that translates an input image frame to an optical flow image using a Generative Adversarial Network (GAN). In particular, we propose a technique that improves the pre-processing process to exclude unnecessary outliers and the post-processing process to increase the accuracy of identification in the test dataset after learning to improve the performance of the model's abnormal behavior identification. UCSD Pedestrian and UMN Unusual Crowd Activity were used as training datasets to detect abnormal behavior. For the proposed method, the frame-level AUC 0.9450 and EER 0.1317 were shown in the UCSD Ped2 dataset, which shows performance improvement compared to the models in the previous studies.

(게재일: 2021.04.30)
본 논문은 케미컬 탱커시장의 운임예측에 관하여 인공신경망을 적용하였으며 전통적인 시계열 모델인 ARIMA모형과 비교하였다. 케미컬 시장의 경우 상대적으로 소규모이나 범용성이 높은 선박을 이용한 시장으로 수급모델을 활용하여 운임시장을 분석하기 어려우며, 운임의 변동성이 크기 때문에 선형모형을 활용하는데는 한계가 있다. 본 연구는 케미컬 시장의 특성을 고려하여 비선형 모델인 인공신경망을 이용하여 ARIMA와 비교한 결과 RMSE와 Correlation 측면에서 예측성능이 우수함을 보였으며, 케미컬 탱커의 운임예측에 더 적합함을 보였다. 본 연구는 운임거래에 있어 과학적 모델을 제시함으로써 의사결정의 질을 제고하는데 기여할 뿐만 아니라 학문적으로 소외되어온 케미컬 시장 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.

(게재일: 2021.04.30)
본 논문에서는 사용자 정보를 신뢰성 있게 관리하는 DID 기반의 견고한 사용자 정보 관리 서비스인 InfoDID를 소개한다. 블록체인 기술은 탈중앙화 기반으로 데이터를 투명하게 다룰 수 있는 환경을 제공하여 현재 블록체인을 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 최근 사용자의 개인 정보에 대한 중요성이 부각되면서 사용자가 자신의 정보를 통제할 수 있는 분산 식별자를 지원하는 DID 기술이 주목받고 있으며, 이를 기반으로 다양한 정보를 관리하는 서비스들이 시도되고 있다. InfoDID는 블록체인 기반의 DID 기술을 활용하여 빈번히 요청되는 개인 정보를 신뢰성 있게 제어하고, 사용자가 자신의 정보를 보다 편리하게 다른 서비스들에게 제공하도록 지원한다. 또한 서비스의 연속성을 지원하기 위하여, InfoDID는 블록체인 응용서비스의 견고한 실행을 제공하는 BR2K 기법을 채택하여 부분적인 서비스 실패의 경우에도 체계적으로 복구될 수 있다. 이러한 작업을 용이하게 수행하기 위하여, InfoDID와 같이 BR2K 기법을 적용한 블록체인 응용서비스의 복제 상태를 지속적으로 확인할 수 있으며 결함 복구를 지원하는 복제 상태 모니터링 도구가 제시된다.

In this paper, we introduce InfoDID, a robust user information management service based on DID that manages user information reliably. Since blockchain technology provides an environment in which data can be handled transparently on a decentralized basis, various services using blockchain are currently being developed As the importance of user's personal information has recently emerged, the DID technology is receiving attention. The technology allows a user to control his or her information through decentralized identifiers, and various information management services are being tried based on the technology. Using blockchain-based DID technology, InfoDID reliably controls personal information requested frequently, helping users to provide their information to other services more conveniently. In addition, to support service continuity, InfoDID uses BR2K technique that provides robust execution of blockchain application services, so that even partial service failures can be systematically recovered. To facilitate this operation, we present a replication status monitoring tool that can continuously check the replication states of blockchain application services running in association with the BR2K technique such as InfoDID.

(게재일: 2021.04.30)
본 논문에서는 혼합현실에서 산업 현장에서 필요한 동작 인식 방법에 대한 방법을 제안한다. 산업 현장에서는 몸통 움직임부터 팔 동작에 이르기까지 상체 전역의 동작(잡고, 들어올리고, 나르는 작업)이 필요하다. 본 논문에서는 무거운 모션 캡처 장비를 사용하지 않으면서 키넥트와 같은 비전 기반이 아닌 센서와 웨어러블 디바이스로 구성된 방법을 사용하고 있다. 몸통 동작과 어깨 동작은 2개의 IMU 센서를 사용하고 있으며, 팔 동작은 마이오 암 밴드를 사용하였다. 총 4개로부터 들어오는 실시간 데이터를 퓨전하여 상체 전 영역에 대한 모션 인식이 가능하도록 하였다. 실험 방법으로서는 실제 옷에 센서를 부착하였고 동기화 작업을 통해 물체 조작을 하였다. 그 결과 동기화 방법을 사용한 방식은 큰 동작과 작은 동작에 있어서 오류가 없었다. 마지막으로 성능 평가를 통해 홀로렌즈 상에서 한손 조작일 경우 평균적으로 50 프레임, 양 손 조작일 경우 60 프레임을 보이는 결과를 나타 내였다.

In this paper, we propose a method for the motion recognition method required in the industrial field in mixed reality. In industrial sites, movements (grasping, lifting, and carrying) are required throughout the upper full-body, from trunk movements to arm movements. In this paper, we use a method composed of sensors and wearable devices that are not vision-based such as Kinect without using heavy motion capture equipment. We used two IMU sensors for the trunk and shoulder movement, and used Myo arm band for the arm movements. Real-time data coming from a total of 4 are fused to enable motion recognition for the entire upper body area. As an experimental method, a sensor was attached to the actual clothes, and objects were manipulated through synchronization. As a result, the method using the synchronization method has no errors in large and small operations. Finally, through the performance evaluation, the average result was 50 frames for single-handed operation on the HoloLens and 60 frames for both-handed operation.

(게재일: 2021.04.30)
4차 산업혁명과 코로나19 사태로 인하여, 키오스크와 같은 디지털기기 사용가능 여부는 디지털 격차를 가진 노인에게 생존과 직결되는 문제이다. 본 논문은 고령자 대상 기존 정보화교육의 문제점을 분석하여 고령자의 신체·인지 노화와 라이프 사이클에 맞춤화된 정보화교육 전략을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 고령자 맞춤형 정보화교육은 시간과 장소에 구애받지 않고 반복 학습을 지원하는 교육용 애플리케이션 기반 IT교육 방법으로서, 키오스크 기능을 기능성게임 형식의 교육용 애플리케이션으로 개발하고 교육 후의 효과성을 실험하였다. 연구방법은 첫째 문헌분석과 FGI를 통하여 고령자 맞춤형 교육용 애플리케이션 UI 사용성 평가 프레임을 제안하고, 둘째 제안한 평가 프레임에 의거한 교육용 애플리케이션 개발, 셋째 키오스크 교육에 교육용 애플리케이션을 활용하여 교육 효과성을 실험하였다. 실험결과, 교육용 애플리케이션 사용한 후의 미션 성공률은 80.6%로 사용 전(25.5%)과 비교하여 55.1%P의 향상과 함께 미션성공 소요시간도 단축하였다. 본 연구는 비대면 상황에서 제안한 정보화교육이 기존 교육의 한계를 극복할 수 있음을 확인하였다.

Due to the fourth industrial revolution and the Corona19, the availability of digital devices such as kiosks is a matter directly related to survival for older adults with digital divide. This paper analyzes the problems of existing information service education for older adults and proposes an IT education strategy tailored to aging and life cycle of older adults. The proposed in this study is an educational application-based IT training method that supports repetitive learning regardless of time and place, developing kiosk function as a functional game-type educational application and experimenting with post-training effectiveness. The research method proposed UI usability evaluation frame for older adults, and developed educational applications based on proposed evaluation frame, and conducted kiosk education. As a result of the experiment, the mission success rate after using the IT application was 80.6%, which is a 55.1%P improvement compared to the pre-use(25.5%). This study confirmed that the proposed education for older adults is a way to overcome the limitations of existing IT education in the current situation.

(게재일: 2021.04.30)
언텍트 시대가 돌입되면서 동서고금을 막론하고 현대인들은 건강한 신체와 정신을 추구하면서 웰빙(well-being), 로하스(LOHAS), 웰니스(Wellness)를 위해 자연 친화적인 대체요법으로 아로마테라피(Aromatherapy) 접근방식을 선호하고 있다. 이에 본 연구에서는 중국 절강성 지역 20대에서 50대 여성들을 중심으로 에센셜오일에 대한 지식정도와 사용실태를 알아보고자 일반적 특성 3문항, 지식정도 11문항, 사용실태 13문항, 만족도 9문항을 2019년 7월 5일에서 8월 30일까지 위쳇(WeChat), 왠쥬엔씽 프로그램(wenjuanxing program)을 이용하여 총 617부를 조사분석하였다. 분석방법은 SPSSWIN 21.0프로그램을 이용하여 빈도분석하였고, 지식정도, 만족도는 신뢰도 검증 Cronbach's α을 실시하였고, 연령에 따른 지식정도와 사용실태는 빈도분석, 기술통계분석, 카이스케어 검정(χ2), 일원변량분석으로 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 조사대상자들의 특성에서 연령은 20대, 학력은 대학교 졸업, 에센셜오일을 들어본 경험 있음에서 각각 가장 높았다. 연령에 따른 에센셜오일 지식정도와 만족도는 모두 보통으로 나타났으며, 사용경험은 모든 연령층에서 높게 조사되었고, 그 외 사용하지 않은 이유는 30대는 효과가 없을 것 같아서가 높았으나, 20대와 40대 이상은 모두 잘 몰라서 응답이 가장 높은 것으로 모두 유의한 차이를 나타내었다. 사용실태는 사용기간, 구입장소, 구매방식, 사용목적, 사용장소, 사용횟수, 사용용도, 사용부위에서 차이가 유의미하게 나타났다. 이의 결과 연령에 따른 에센셜오일의 인지도, 지식정도의 차이가 있고, 사용실태는 20대는 얼굴 피부, 30대 이상은 스트레스해소와 바디관리를 위해 사용하는 것으로 연령대의 차이가 있음을 확인하였다. 연령에 따른 아로마 관련 제품 다양성과 마케팅을 위한 기초적 자료를 제시한다.

With the advent of the age of"untact" modern people are pursuing a healthy body and mind. In order to achieve well-being, LOHAS and Wellness,people prefer to use natural affinity alternative therapies, Aromatherapy. This study focuses on women in their 20s~50s in Zhejiang Province, with the aim of investigating their knowledge and use of essential oils.The questionnaire was divided into four parts: 3 questions for general question, 11 questions for knowledge, 13 questions for use and 9 questions for satisfaction. In addition, the study was conducted using the WeChat and the Wenjuanxing Program from July 5 to August 30, 2019. Finally, a total of 617 questionnaires were analyzed. In this study, SPSS WIN 21.0 program is used for frequency analysis. The level of knowledge and satisfaction is verified by Cronbach's α. And the following analysis results were obtained by frequency analysis, descriptive statistics, Chi-squared test(χ2), one-way ANOVA on the understanding level and usege of essential oils according to age. The results were as follows. The most common characteristics of subjects were the 20s, university students, essential oil recognition was high in having experience. There is no great difference in knowledge or satisfaction depending on age. knowledge and satisfaction was moderate. The results of experience in the use of essential oils were higher among all age groups, those who in their 30s did not think that the use of essential oils would be effective. However, people in their 20s and 40s and older have unclear answers, indicating that results showed a difference. The results of the survey on usage showed that there were significant differences in period of use, place of purchase, method of purchase, purpose of use, place of use, number of use, frequency of use, body parts of use. According to the study, awareness and knowledge of essential oils vary according to age, and those in their 20s use essential oils for facial skin, and those in their 30s and older use essential oils for stress relief and body management. This study provides basic information on marketing related to diversified essential oil products according to age.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구의 목적은 청소년의 가족관계가 스마트폰 중독에 영향을 미치는지를 살펴보고 자기효능감의 직접효과와 간접효과를 검증하고자 하였다. 본 연구의 대상은 G광역시 중학교 3학년 재학생 318명이다. 본 연구결과는 가족관계와 자기효능감이 스마트폰 중독에 대해 직접적인 영향을 미치고 있었다. 또한 가족관계와 스마트폰 중독의 관계에서 자기효능감은 조절효과가 나타났다. 이 연구의 결과는 청소년의 가족관계와 자기효능감이 정신건강에 미치는 중요한 영향을 입증했다는 점에서 의의가 있으며 자기효능감이 가족관계에 따른 스마트폰 중독을 감소 또는 예방할 수 있는 가능성을 시사해준다.

The main purpose of this study is to check whether the family relationship of adolescents has an impact on smartphone addiction and to verify of direct effects and moderating effects in according to self-efficacy. The survey was conducted to the adolescents who were second grade middle school students with 318 subjects in G metropolitan city. This study results found the followings: Family relationship and selfe-efficacy revealed direct influence on smartphone addiction. Moreover, the self-efficacy check the moderating effect of do family relationship on smartphone addiction. The results of this study are significant in that they demonstrated the influence of family relationship and self-effect on smartphone addiction and imply that self-efficacy can decrease or prevent smartphone addiction from family relationship problem.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구의 목적은 정상 범위보다 큰 명치각을 가진 대상자들에게 가슴벨트 적용이 척추 안정성에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 알아보고자 하였다. 정상 범위보다 큰 명치각을 가진 총 15 명의 대상자가 본 연구에 참여했으며 가슴벨트 적용 유-무의 조건에서 능동적 두 다리 내리기와 능동적 한 다리 올리기가 수행되었다. 가슴 벨트 적용 여부에 따라 수행 된 두 가지 척추 안정성 테스트 (능동적 두 다리 내리기와 능동적 한 다리 올리기)는 각 조건 간에 유의 한 차이를 보였다. 본 연구의 결과에 따르면, 가슴벨트 적용은 비정상적으로 증가된 명치각으로 인해 척추 또는 몸통 불안정성을 가진 대상자에게 척추를 안정화 시켜줄 수 있는 효과적인 치료적 방법으로 여겨진다.

The purpose of this study is to investigate how the application of a Thorax belt affects the stability of the spine in subjects with a wide infra-sternal angle. A total of 15 subject with wide infra-sternal angle participated in the experiment. Active Double leg lowering and active one-leg raising were performed with or without a thorax belt. Two spinal stability tests (active double lowering and active one-leg raising) performed with or without thorax belt application showed significant differences between each condition. Based on the results of present study, the application of a thorax belt is considered to be an effective therapeutic tool that can stabilize the spine to subjects with abnormally increased chest cage and spinal or trunk instability.

(게재일: 2021.04.30)