The purpose of this study is to explore the impact of cultural capital on individuals and society, and to demonstrate the causal relationship between cultural capital and viewing loyalty. Existing studies conducted from a cultural sociological point of view have mainly linked cultural capital to social inequality issues, so the role of cultural capital in personal life and social life has not received attention. To fill this literary gap, this study explored the role of cultural capital centering on the art field. A structural equation model was used to test the research hypotheses, and data were collected for college (graduate) students from three universities in Seoul. As a result of the study, it was found that artistic cultural capital had a significant effect on self-image in the field of personal life. In addition, it was found that artistic cultural capital had a positive effect on tolerant attitudes in the field of social life. Finally, it was found that viewing loyalty, which refers to favorable attitudes and behaviors toward visiting art museums, was significantly affected by artistic cultural capital. The results of this study have academic and practical implications in terms of exploring the practical role of cultural capital.
Like other computer vision research trends, research using satellite images was able to achieve rapid growth with the development of GPU-based computer computing capabilities and deep learning methodologies related to image processing. As a result, satellite images are being used in various fields, and the number of studies on how to use satellite images is increasing. Therefore, in this paper, we will introduce the field of research and utilization of satellite images and datasets that can be used for research using satellite images. First, studies using satellite images were collected and classified according to the research method. It was largely classified into a Regression-based Approach and a Classification-based Approach, and the papers used by other methods were summarized. Next, the datasets used in studies using satellite images were summarized. This study proposes information on datasets and methods of use in research. In addition, it introduces how to organize and utilize domestic satellite image datasets that were recently opened by AI hub. In addition, I would like to briefly examine the limitations of satellite image-related research and future trends.
When a person's face is recognized through a recording device such as a low-pixel surveillance camera, it is difficult to capture the face due to low image quality. In situations where it is difficult to recognize a person's face, problems such as not being able to identify a criminal suspect or a missing person may occur. Existing studies on face recognition used refined datasets, so the performance could not be measured in various environments. Therefore, to solve the problem of poor face recognition performance in low-quality images, this paper proposes a method to generate high-quality images by performing image quality improvement on low-quality facial images considering various environments, and then improve the performance of facial feature point detection. To confirm the practical applicability of the proposed architecture, an experiment was conducted by selecting a data set in which people appear relatively small in the entire image. In addition, by choosing a facial image dataset considering the mask-wearing situation, the possibility of expanding to real problems was explored. As a result of measuring the performance of the feature point detection model by improving the image quality of the face image, it was confirmed that the face detection after improvement was enhanced by an average of 3.47 times in the case of images without a mask and 9.92 times in the case of wearing a mask. It was confirmed that the RMSE for facial feature points decreased by an average of 8.49 times when wearing a mask and by an average of 2.02 times when not wearing a mask. Therefore, it was possible to verify the applicability of the proposed method by increasing the recognition rate for facial images captured in low quality through image quality improvement.
The aim of this study was to examine the image for dental hygienists and career consideration in academic high school students. A self-reported questionnaire was surveyed by 199 high school students in Gwangju. The questionnaire composed subject's general characteristics, image for dental hygienists, career consideration. The data were analyzed for independent t-test or Mann-Whitney test, one-way ANOVA or Kruskal wallis test and pearson's correlation coefficient by using IBM SPSS Statistics ver. 21.0 program. The average of total image was 3.36, personal images were 3.64, occupational images were 3.47, business images were 3.42, social images were 2.83 in the five-point scale. The image of dental hygienists was higher significantly in case of having a dental practitioner in the family, treatment experience less than 1 year, and treatment in dental hospital. The participants who considered to be dental hygienist were higher significantly in occupational and social images. There were positive correlations among the personal, occupational, business, social images of dental hygienists. These results showed that general images for dental hygienists were slightly positive but among them, social image was the lowest level. It showed that most students didn't consider to be dental hygienist. Therefore, we suggested to enhance positive recognition for dental hygienists be needed.
In AI chatbot service via a messenger, a profile image of the chatbot is the first thing that users see to communicate with the chatbot. This profile image not only manages an impression about the profile owner in SNS on followers, but also makes an important impression about chatbot services on users. Thus motivated, this study investigates proper profile images tailored for the types of chatbot services and users. Specifically, I reviewed the preferred images and expressions of chatbots for each purpose of chatbot service. Then, in a case study, I collected and analyzed the representative chatbot profile images for the purpose of fun and counseling. The profile images are categorized as robot, human, animal, and abstract images. Based on these categories, I surveyed the preferred profile image of the chatbot service in either the text type or image type alternatives. For the purpose of fun, in the text version, I found that both men and women preferred a human image to others. However, in the image version, men preferred woman and robot images while women preferred cute animation character and robot images. For counseling services, both men and women preferred woman and animal images most, which is similar to the results of the text version of questionnaires as well. While both genders consistently preferred real photo images, women tend to like abstract images more than men do. I expect that the results of this study would be useful to develop the proper profile images of AI chatbot for each service purpose.
The aim of this study was to develop scale of test taker to affect on process of selection of college. The study procedures were performed as follow : establish of study model, item generation, verification of content validity, 1st and 2nd pilot test and verification of construct validity and reliability. In order to verification of validity and reliability, 230 freshman were surveyed and the data were analyzed by mean, standard deviation, skewness. kurtosis, Pearson correlation, Verimax factor analysis and Cronbach's ${\alpha}$. As result of factor analysis, the 15 factors(61 items) that explain 68.37% of the total variance were extracted and each factors were classified by attribution as follow : Information collection-mass media(4items), college activity (3items), support and environment(4items), education(5items), Influential person on decision making(3items), education quality(4items), education service(5items), reputation(3items), accessibility(2items), personal circumstances(2items), college's mass media(5items), promotion (4items), on-line(4items), person's PR (3items), College image(10items). Cronbach's ${\alpha}$ of total items was 0.916 and Cronbach's ${\alpha}$ of each factors were showed range between 0.694~0.878. Measurement scale of this study may be utilized to collect basic data be required to establish policy strategy of local college be faced with difficulty of admission recruitment.
The study addressed a direction that environmental facilities along avenues will make a progress via urban environment as well as location marketing. The space is specified the campus avenue, which is located in Jongro-gu at Seoul. With the emergence of digital information era, both people' life style and behaviors have been changing in many different ways. As the first approach to the direction, the historical study of the avenue is examined by focusing on the change. All possible related status such as location marketing strategy and various spatial characteristics, environment of the avenue and its facilities are investigated and users' characteristics are analyzed. Through these processes, a new direction and role of design are proposed and are believed to improve the avenue' image and to rediscover its own identity and to make the avenue alive as it used to be. The new proposed direction showed how to approach to design as well as to system of environmental facilities along avenues and in addition to highlighting continuous and synthetic plan. Furthermore, It is expected that both the efforts to improve the avenue' image based on its own cultural characteristic and to foster the cultural-commercialized facilities will contribute to the local residents' life standard and its economic status.
Lee, Won Joo;Lee, Ki Won;Lee, Min Cheol;Lee, Jin Ho;Heo, Min Ho
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.59-60
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2022
본 논문에서는 유아 영어 단어 학습 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서의 음성 인식 기능을 활용하여 동물과 음식 분야의 단어 학습 기능을 제공한다. 화면에 출력된 이미지에 해당하는 영어 단어를 말하면 키넥트 센서에서 그 음성을 인식하여 해당 단어의 발음이 정확한지 판별한다. 주어진 시간 내에 다양한 단어를 정확하게 발음함으로써 높은 점수를 취득하도록 구현한다.
Image generation models have been applied in various fields to overcome data sparsity, time and cost issues. However, it has limitations in generating images from regular pattern images and detecting defects in such data. In this paper, we verified the feasibility of the image generation model to generate pattern images and applied it to data augmentation for defect detection of OLED panels. The data required to train an OLED defect detection model is difficult to obtain due to the high cost of OLED panels. Therefore, even if the data set is obtained, it is necessary to define and classify various defect types. This paper introduces an OLED panel defect data acquisition system that acquires a hypothetical data set and augments the data with an image generation model. In addition, the difficulty of generating pattern images in the diffusion model is identified and a possibility is proposed, and the limitations of data augmentation and defect detection data augmentation using the image generation model are improved.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.21
no.2
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pp.103-114
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2019
In this study we examined the preferences of college life factors for students at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF). Analytical techniques of unstructured data used opinion mining and text mining techniques, and the results of text mining were visualized as word cloud. And those results were used for statistical analysis of the students' willingness to farm after graduation. The items of the favorable survey consisted of 10 items in 5 areas including university image, self-capacity, dormitory, education system, and future vision. After classifying the emotions of positive and negative in the collected questionnaire, a dictionary of positive and negative was created to evaluate the preference. The items of 'college image' at the time of university support, 'self after 10 years' after graduation, 'self-capacity' and 'present KNCAF' showed high positive emotion. On the other hand, positive emotion was low in the items of 'college dormitory', 'educational course', 'long-term field practice' and 'future of Korean agriculture'. In the cross-analysis of the difference in the will to farming according to gender, farming base, and entrance motivation, the will to farm according to gender and entrance motivation showed statistically significant results, but it was not significant in farming base. Also in binary logistic regression analysis on the will to farming, the statistically significant variable was found to be 'motivation for admission'
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[게시일 2004년 10월 1일]
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