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추건이(Gunyi Choo),유기성(Kisung Ryu) 인하대학교 스포츠과학연구소 2004 스포츠과학논문집 Vol.16 No.-
본 연구는 대학 기숙사생의 여가활동에 참여하는데 있어 여가제약을 조사하기 위해 인천광역시에 소재 한 I대학 533명, 강원도에 소재한 K대학 473명, 충청남도에 소재한 H대학 461명의 사생을 모집단으로 설정한 후 단순무선 표집방법을 이용하여 총1467명을 대상으로 하여 대학 기숙사생의 여가활동에 참여하는데 있어 여가제약을 분석하기 위해 설문조사를 실시하였으며, 이에 따른 본 연구의 가설은 다음과 같다. 1. 대학 기숙사생의 여가활동 참여유형에 따라 여가제약 조건은 차이가 있을 것이다. 2. 대학 기숙사생의 개인적 특성(성, 학년, 기숙사 생활기간)에 따라 여가제약은 차이가 있을 것이다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 여가활동 참여유형에 따른 내적 여가제약에서 H대학 기숙사생이 가장 적은 내적여가제약을 받고 있다. 둘째, 여가활동 참여유형에 따른 대인적 여가제약에서 I대학 기숙사생 가장 적은 대인적여가제약을 받고 있다. 셋째, 여가활동 참여유형에 따른 구조적 여가제약 I, H, K대학 모두 많은 구조적 여과제약을 받고 있다. 넷째, 대학 기숙사생의 개인적 특성에 따른 내적 여가제약에서 남학생보다 여학생, 저학년보다 고학년, 단기간 생활한 기숙사생보다 장기간 생활한 기숙사생이 내적 여가 제약을 많이 받는 것으로 나타났다. 다섯째, 대학 기숙사생의 개인적 특성에 따른 대인적 여가제약에서 남학생보다 여학생, 저학년보다 고학년, 단기간 생활한 기숙사생보다 장기간 생활한 기숙사생이 대인적 여가제약을 많이 받는 것으로 나타났다. 여섯째, 대학 기숙사생의 개인적 특성에 따른 구조적 여가제약에서 여학생보다 남학생, 저학년보다 고학년, 단기간 생활한 기숙사생보다 장기간 생활한 기숙사생이 구조적 여가제약을 많이 받는 것으로 나타났고, I, H, K대학 모두 내적 여가제약, 대인적 여가제약보다 더 많은 구조적 여가제약을 받는 것으로 나타났다. The study is carried to provide basic resources for proper leisure culture of college students in their dormitories. It takes a survey of participation pattens of leisure activity and restriction of leisure by using random simple sampling which considers 533 students at I college dormitories in In-cheon-city, 473 students at K college in kang-won province, and 461 student at H college in choong-nam province for the subjects of this study. The hypothesis of this study is like following contents. 1. There may be differences in restriction of leisure according dormitories. 2.There may be difference in restriction of leisure according to personal character of students in dormitories. The conclusions are as follows; 1. In the inner restriction of leisure activity pattens, the students in H college dormitories have the least inner restriction of leisure. 2. Ithe inter-personal restriction of leisure activity pattens, students in I college dormitories have the the least inter-personnel restriction of leisure. 3. In the structural restriction of leisure, all of student in I, H and K college have lots of structural restriction of leisure. 4. In the inner restriction of leisyre according to the individual character of student in college dormitory, male students have more inner restriction of leisure than female students, higher-grade and long-term dormitory students. 5. In the inter personal restriction of leisure accordiong to the individual character of students in college dormitories, male students, lower-grade students and short-term dormitory life students, more inter personnel restriction of leisure than In the inner restriction of leisure according to the individual character of students in college dormitories, male student, lower-grade students and short-term dormitory life students have more restriction of leisure than female student, higher-grade and long-term dormitory students. 6. In the structural restriction of leisure according to personal character of students in college dormitory, female students, higher-grade and long-term dormitory students have more structural restriction of leisure than male student, lower-grade students and short-term dormitory life students. All of I, K and H college students have more structural restriction of leisure than inner restriction of leisure and personal restriction of leisure than inner restriction of leisure and personal restriction of leisure.
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모바일 플랫폼을 이용한 영상·열화상 기반 설비 이상징후 진단 및 예측기법 개발
서준영(Junyoung Seo),문영민(Youngmin Moon),류황열(Hwangryol Ryu),유기성(Kisung Yoo) 대한전자공학회 2022 대한전자공학회 학술대회 Vol.2022 No.11
There have been a lot of studies in the past for the method of predicting the failure of a machine, and recently, a lot of researches and applications have been generated to diagnose the physical condition of the machine and the parts and to calculate the remaining life through various methods. Survival models are also used to predict plant failures based on past anomaly cycles. In this paper, we developed a rail-driven mobile system that diagnoses machine abnormalities by receiving machine information from images and thermal images of targets with limited operator access and inspection or requiring long-term monitoring in a wide area. This anomaly diagnosis model uses a 2D temperature array (temperature map) and a motion vector array (motion map) as inputs data of the Wasserstein GAN (wGAN) learning model trained with normal data. Because the difference between the input and output is used as a global loss function (global), the anomaly score is calculated and the condition of the machine is diagnosed according change of anomaly score. This rail-driven mobile system is expected to make a great contribution to equipment maintenance and optimal operation because it provides quantitative evidence to monitor equipment in the long term to diagnose failures early and give maintenance instructions.
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