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최문희, Min Young Lee, 양승화, 신현재, 전영진
2021 / Biotechnology and Bioprocess Engineering
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본 연구는 3D 신체 데이터를 활용하여 비만 체형 분류의 타당성을 확인하고자 남성 119명, 여성 106명의 신체 지표 데이터를 수집하여 분석하였다. 의사결정나무 분석 및 로지스틱 회귀 분석 결과, 남성과 여성에서 비만 체형 분류에 유의미한 영향을 미치는 변수를 도출하였으며, 분류 정확도 및 AUC 값을 통해 모델의 타당성을 입증하였다.
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Clinical nutrition ESPEN
Nickerson BS; McLester CN; McLester JR; Kliszczewicz BMSensors
Kim C.,Youm S.한국체육측정평가학회지
김혜진; 김철현복식문화연구
김예진, 김동은한국의류산업학회지
신선미, 도월희Perspectives in public health
Cuschieri SSafety Science
Boocock, M.; Naudé, Y.; Saywell, N.; Mawston, G.Epidemiology and Health
Kamel Ajlouni; Yousef Khader; Anwar Batieha; Hashem Jaddou; Mohammed El‐KhateebJournal of Family and Community Medicine
Alqarni A.M.,Aljabr A.S.,Abdelwahab M.M.,Alhallafi A.H.,Alessa M.T.,Alreedy A.H.,Elmaki S.,Alamer N.,Darwish M.Nutrition Research and Practice
Baik, I.Epidemiology and Health
Kamel Ajlouni, Yousef Khader, Anwar Batieha, Hashem Jaddou, Mohammed El대한보건연구
오현숙; 이원재Epidemiology and Health
Ajlouni K.,Khader Y.,Batieha A.,Jaddou H.,El-Khateeb M.Diseases of the Esophagus
Martin Skogar; Mats Lindblad; Malin Enblad; Gustav Linder한국체육학회지
안한주; 오수학; 신승윤체육과학연구
윤효준; 윤지운; 전민수스포츠사이언스
한민규Aging clinical and experimental research
Lemoine L; Buckinx F; Aidoud A; Leroy V; Fougère B; Aubertin-Leheudre M한국스포츠학회
최현민, 양승원복식문화연구
이현화, 이민선전선 / 대학원
신체장애자, 임산부, 작업인, 노인 등 특수인의 의복구성을 위하여 인간공학적인 측면으로 체형을 연구하고 특수한 체형에 맞는 의복을 위생면, 재질면을 고려하여 기능적이고 미적인 의복의 설계와 제작에 필요한 제요소의 문제점을 분석하여 특수의복의 설계법을 연구한다.전선 / 대학원
식이 섭취 조사, 신체 계측, 생화학적 지표 등을 이용하여 개인과 집단의 영양 상태를 평가함에 있어서 올바른 조사 계획, 각 방법에 이용될 수 있는 표준화된 방법 및 기구, 공인된 평가 기준 등을 배워 실제 연구에 이용할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
사이즈 시스템과 체형별 패턴설계는 대량맞춤생산 시스템을 위한 의류설계의 기본 요소이다. 이 수업을 통해 3차원 인체를 형태적, 수리적으로 분석하여 대량맞춤생산 시스템에 대응하기 위한 의복의 사이즈 시스템, 그레이딩 체계를 개발하는 방법을 배운다. 또한 3차원의 인체의 구조적 특징과 체형, 동작 요소가 의복패턴설계에 적용되는 원리와 맞음새와 활동에 대한 여유량을 패턴설계에 반영하는 방법을 배움으로써 인체의 맞음새와 동작 적합성이 반영된 의류를 설계할 수 있는 능력을 함양한다.전선 / 학사
본 과목은 학생들이 3D 인체 모델을 이용하여 입체 의복 패턴을 설계하고 가상 프로토타입을 구현하여 인체-의복-맞음새(Fit) 관계를 이해하는 데 필수적인 기술적, 실용적 기초를 제공하는 데 목적이 있다. 구체적으로, 본 과목을 통해 전통적인 2D 의복구성에 대한 이해를 기반으로 인체공학적 입체패턴을 설계하고 3D 프로토타입을 제작하여 가상환경에서 의복 맞음새를 시스템적으로 평가하고 분석하는 방법에 대해 소개하고자 한다.전선 / 대학원
마틴 측정방법과 3차원 측정 방법 등 다양한 측정 방법을 배우고 측정결과의 수리적, 시각적 분석과 해석 능력을 기른다. 또한 인종, 성별, 연령, 시대별 체형 차이에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
최근 과학기술분야 연구에서 중요하게 대두되고 있는 성별특성을 반영하는 의학을 이해하고, 각 임상영역 또는 세포주, 동물모델 연구에서 연구계획에서부터, 수행, 결과분석 및 연구결과 적용의 전 과정에서 sex와 gender에 대한 고려 방안을 다루며 특히 성별과 젠더 고려가 중요한 질환 또는 관련 연구결과를 소개함으로써 향후 성별특성을 반영하는 의학에 필요한 연구 토대를 마련하고자 함.전선 / 대학원
신체를 구성하고 여러 가지 생리조절 작용을 하는 무기질의 작용과 작용기전, 체내 이용률에 영향을 미치는 요소, 대사조절기구, 필요량 결정, 결핍과 과잉, 건강 및 만성질병과의 관련성 등 무기질 영양에 대해서 심도 있게 다룬다.전선 / 학사
전선 / 대학원
여성학 연구에 필요한 양적연구방법을 다루고, 조사 연구과정에서 발생하는 문제들에 대한 여성학적 접근을 검토한다. 사회조사(survey)의 기본개념, 사회과학에서 사용되는 통계, 통계 패키지 활용방법, 그래프를 이용한 프레젠테이션, 이차자료의 분석 등을 다룬다.(핵심교과목)전선 / 대학원
본 교과목은 의학통계론 과목을 선수한 수강생들에게 추천되며, 의학 연구에 유용한 통계적 모델링 기법들을 의과학연구자 들이 친숙하게 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 해당 과목에서는 데이터 셋 탐색을 통해 변수 간 및 자료 간 상관구조를 파악하고 자료에 적절한 모델링 방법을 선택하여 의과학 연구에서 얻게 되는 복잡한 구조의 자료들을 효율적으로 모델링하기 위한 다양한 통계적 접근법 들을 다룬다.전선 / 대학원
에너지대사는 신경계를 포함한 다양한 기전을 통해 항상성이 유지되며, 이 항상성 조절에 이상이 생기는 경우 대사질환이 유발된다. 이 강좌에서는 신진대사, 체중, 식욕의 신경 조절 및 관련된 연구 분야의 흐름을 파악하고 최신 연구 결과들에 대해 참여자들 간의 토론을 통해 고찰한다. 이 강좌를 통하여 학생들은 전신 에너지대사를 조절하는 중추신경계/말초신경계의 기전, 미각과 위장관 영양소의 영향, 각종 호르몬의 역할, 신경계-말초기관 상호작용 등에 대한 최신 지견을 배운다.전선 / 대학원
의류학을 과학적으로 연구하기 위하여 필요한 연구설계 및 자료분석방법을 학습한다. 연구설계의 내용으로는 연구의 개념, 연구의 절차, 변수와 측정, 척도 자료수집방법, 실험설계 등이 포함되며, 자료분석의 내용으로는 일원적 기술통계, 상관관계, 회귀분석, 경로분석 인자분석, 분산분석 등이 포함된다. 이로써 자신의 연구를 스스로 설계하고 자료를 통계적으로 분석할 수 있는 능력을 기른다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
최근 전신 3차원 스캐너의 발전으로 인해 인체의 3차원 데이터를 얻는 것이 용이해졌다. 인체의 3차원 데이터는 각종 의류 치수체계의 설정이나 패턴 설계에 매우 중요한 요소이다. 본 강의는 3차원 인체 측정기의 원리, 3차원 컴퓨터 그래픽 개요, 3차원 데이터 구조의 분석 등에 대한 내용을 소개할 것이며 이를 바탕으로 학생들이 자신의 연구에 필요한 인체 측정이나 패턴 디자인 소프트웨어 등을 개발하는데 필요한 지식을 제공하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
의복을 이해하고 이를 착용하는 인체의 구조(골격, 근육, 피하지방 등)의 동작에 따른 체형의 차이 등을 학습한다. 또 마틴(Martin)계측법과 3차원 계측방법을 통해서 인체를 관찰하여 수리적으로 체형을 정의하고 이를 기초로 의복구성 원리를 적용하도록 관련시켜 학습한다.전선 / 학사
재킷 패턴 설계와 제작 과정을 다루는 과목으로 재킷의 의복구성법을 이해하고 인체치수와 체형에 따른 재킷 설계 방법과 보정 방법을 배움으로써 체형에 적합한 재킷 패턴설계 능력을 향상시킨다. 또한 3차원 가상 착의 시스템을 활용하여 재킷의 디자인 변형, 색채, 소재를 다양하게 적용해 봄으로써 창의적 디자인 능력을 기를 수 있도록 한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.일선 / 학사
본 과목은 위상수학과 조합론에 기반한 데이터 분석 및 네트워크 이론에의 응용에 관심을 둔 학생들을 대상으로 한다. 빅데이터 분석에 있어“데이터의 형태”가 중요한 분류 기준으로 자리 잡게 되었으며 이러한 형태를 위상수학을 이용하여 인식하고 평가하는 방법을 배운다. 또한 조합론과 그래프이론에 기반하여 위상수학적 데이터 분석 결과를 고도화하고 네트워크에 응용하는 방법을 배운다. 관련한 선형대수의 주제들은 필요에 따라 복습을 병행한다.