• Science of Emotion and Sensibility
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• v.15 no.1
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• pp.47-56
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• 2012

The purpose of this study is to test the effect of pedagogical agent realism and expertise on persona effect. There were two perspectives of the pedagogical agents' social interaction. Self-identification hypothesis argues that complexity of agent image is better to increase social interaction. Subjective identification insists that simplified image is more helpful to facilitate social interaction. However, from the cognitive load theory perspective, learners' expertise can be a major factor to determine persona effect. Sixty-eight college students (male=19 and female=49) participated. The independent variables were the degree of realism of pedagogical agent (detailed vs. simplified image) and the expertise (high prior knowledge group vs. low prior knowledge group). The dependant variables were comprehension test and the agent persona instrument (API). There was no significant difference in comprehension test score; however, there were significant interaction effect on the most constructs of API: 1) facilitating of learning, 2) credible, and 3) human-like. The follow-up analysis of simple main effect revealed that high expertise group showed significantly higher perception of the three construct with high realism of pedagogical agent. The results of study show that learners' expertise plays a key role of perception of persona effect.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.15 no.1
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• pp.55-64
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• 2012

The purpose of this study is to identify how realism of pedagogical agent can have impacts on persona effect and cognitive load factors. Eighty-two college students participated, and the independent variables of this study were the degree of image details and presence of gesture. The degree of image details were picture, illustration, and line-drawing. The $3{\times}2$ factorial design was applied. There was a significant interaction effect on the engaging of agent persona instrument. When the learners were under the condition of line-drawing agent without gesture, they showed the highest score on engaging of the agent persona instrument. Regarding the cognitive load factors, when learners under the condition of line-drawing showed the highest score of self-evaluation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.303-306
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• 2021

이미지 초해상도는 영상 취득 과정에서 센서와 렌즈의 물리적인 한계 등으로 인하여 의해 화질이 저하된 이미지를 더 높은 배율로 복원하는 문제이다. 이미지 초해상도는 딥러닝을 통해 놀라운 성능향상을 이루었지만, 카메라로 촬영된 실제 이미지에서는 좋은 성능을 내지 못하였다. 이는 딥러닝에서는 'bicubic' 커널로 down-sampling된 합성 이미지 데이터를 사용하였던 것과 달리 실제 이미지에서는 'bicubic' 커널을 통한 화질 저하와는 다른 화질 저하, 즉 다른 커널을 통한 화질 저하가 발생하기 때문이다. 따라서 실제 이미지에 대한 성능을 높이기 위해서는 이에 대한 정확한 커널 예측이 필요하다. 최근 주목받기 시작한 이미지 초해상도를 위한 커널 예측은 초해상도를 잘 시켜주는 커널을 직접 찾는 방법[10, 13]과 이미지의 분포와 커널을 통해 다운샘플된 이미지에 대한 분포를 일치시켜주면서 커널을 예측하는 방법[14]으로 나누어져 있다. 그러나 두 방법 모두 ill-posed problem 인 커널 예측 문제를 한 장의 이미지만으로 해결하려는 것이기 때문에 정확한 예측에는 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 장의 이미지가 같은 카메라를 통해 촬영되었으며 이때 이미지 화질 저하는 카메라에 의해서만 영향을 받는다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 두 장의 이미지는 같은 커널을 통해 저하된 이미지라는 가정을 한다. 제안된 방법은 [14]에서처럼 이미지 분포를 기반으로 한 커널 예측을 진행하며, 이미지 초해상도를 진행하고자 하는 이미지 외에 참고 이미지 또한 같은 커널에서 화질 저하를 시켰을 때 본래의 이미지와 같은 분포에 있도록 학습을 진행한다. 결과적으로 본 논문에서는 두 장의 이미지를 사용하였을 때 더욱 정확하게 커널을 찾을 수 있음을 보여준다. 두 장의 이미지를 활용하는 방식이 한 장의 이미지만을 활용하는 기존의 최고 수준의 방법에 비해 합성된 다양한 커널 데이터셋[14]에서 약 0.17dB 성능 향상이 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2016.11a
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• pp.76-92
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• 2016

산업이 고도화될수록 높은 품질과 보다 정밀하게 가공된 제품의 안정된 생산이 요구되고 있으며, 그에 대한 표준화된 측정법 및 관리법이 요구되고 있다. 산업체에서 생산되는 다양한 형태의 제품들 중, 마이크로메타 또는 나노메타 수준의 정밀한 가공 및 측정에 있어서, 정확하고 일관성 있게 빠른 시간 안에 제품분석을 수행 할 수 있는 방법은 오래 전부터 활발히 연구되고 있으며, 그 중 광학 기반의 3D-profiler 는 빠른 속도와 간편한 사용으로 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 분석법은 광학 현미경의 평면 분해능을 가지고, 나노크기의 물체 높이를 판별하여, 측정된 정보를 3차원 이미지로 형태를 재 구성할 수 있어, 미세한 표면 조도 변화나 나노 수준의 패턴 단차에 대한 정보를 간단하게 얻을 수 있다. 또한 빛의 간섭현상에 기초하여 시료 표면에 대한 정보를 얻기 때문에 원자단위 이하 수준의 측정 해상도를 가지게 된다. 표면의 칼라패턴에 대해서도 2D 평면 정보를 기초로, 다양한 색상의 패턴들에 대해 각각의 색에 따른 정확한 높이 분석 및 그 패턴 분리, 색깔과 매칭되는 3D 이미지 구현 등과 같은 분석이 가능하여, 이를 활용하여 다양한 분야에서 활발히 사용되고 있다. 실제 현장에서 측정된 다양한 3D 이미지를 소개하며, 이를 통해 광학 3D-Profiler에 대한 전반적인 성능 소개와 그 이해를 돕고자 한다.

• Journal of Korean Electronics
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• v.29 no.8
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• pp.23-27
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• 2009

해외 소비자들의 한국 제품 및 서비스에 대한 가격평가 수준을 분석한 결과, 일본, 독일, 미국에 비해서는 아직도 30%이상 저평가되고 있는 것으로 나타났으나, 저평가 정도는 소폭감소한 것으로 나타났다. 특히 아시아 아프리카 지역이 타지역보다 한국제품을 선진국제품보다 상대적으로 저평가하는 것으로 나타나 이 지역에서의 한국상품의 고급 이미지 구축이 필요한 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2007.03a
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• pp.17-21
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• 2007

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.2
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• pp.101-107
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• 2020

This study is based on Art Infusion type (modification vs. re-interprete and interactivity level (high vs. low) are independent variables such as 'Product-Related Memory (PRM)' and 'Image Related Memory (IRM)', Experimental research was carried out empirically through Two-Way MANOVA analysis with advertising attitude as a dependent variable. As a result, first, in the case of the modified advertisement, when the interactivity is low, the advertisement image-related memory information (IRM) is more memorized and affects the judgment. Second, in the case of reinterpreted advertising, the memory information related to product attributes is stored at low level regardless of the level of interactivity. Third, the attitude toward advertising for famous paintings was positive when the level of interactivity was low.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.5
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• pp.518-523
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• 2017

This paper proposes a novel denoising method based on non-local(NL) means. The NL-means algorithm is effective for removing an additive Gaussian noise, but the denoising parameter should be controlled depending on the noise level for proper noise elimination. Therefore, the proposed method optimizes the denoising parameter according to the noise levels. The proposed method consists of two processes: off-line and on-line. In the off-line process, the relations between the noise level and the denoising parameter of the NL-means filter are analyzed. For a given noise level, the various denoising parameters are applied to the NL-means algorithm, and then the qualities of resulting images are quantified using a structural similarity index(SSIM). The parameter with the highest SSIM is chosen as the optimal denoising parameter for the given noise level. In the on-line process, we estimate the noise level for a given noisy image and select the optimal denoising parameter according to the estimated noise level. Finally, NL-means filtering is performed using the selected denoising parameter. As shown in the experimental results, the proposed method accurately estimated the noise level and effectively eliminated noise for various noise levels. The accuracy of noise estimation is 90.0% and the highest Peak Signal-to-noise ratio(PSNR), SSIM value.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.11
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• pp.21-27
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• 2019

The study empirically analyzed the effects of content attitudes and recall on digital signage advertising appeal (information appeal vs. image appeal) and interactivity level (low vs. high). As a result, first, it was found that a moderately low level of interactivity had a positive effect on content attitudes and recall than when the level of digital signage was extremely high. In addition, at moderately low levels of interactivity, information appeals had higher content attitudes and recalls than image appeals. Second, the content of image appeal has a positive effect on attitude when the digital signage level of interactivity is high, and the image recall ad and information appeal ad have negative effects on recall. Third, the low level of interactivity of digital signage has a positive effect on the content attitude and recall of information appeal. With the advent of digital media in recent years, concerns about how to construct the level of interactivity and information content on a strategic level are increasing in practice. The results of this study are expected to suggest the direction of the strategic grounds for this.

• Korea Trade Review
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• v.41 no.4
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• pp.131-155
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• 2016

Recently, the global trade environment has been composed of transactions in trade through integration of the global supply chain network. As FTAs are being signed between countries, the country of origin (COO) system on products has become an important issue. Companies are procuring raw materials through global sourcing and supplying to the retail markets. This research deducted major factors regarding the verification and utilization of the COO system through research on domestic and international literatures, and verified the mediating effects on the verification and utilization elements of the country image and the brand image of COO on the performance of the COO system through empirical study. For the purpose of this research, we conducted a survey implementing the COO system and analyzed the 152 data collected. The results of this research is as follows: First, the external verification level of the COO system has an impact on the performance of the COO system, and a mediating effect on the country image and the brand image of the COO. Second, the management capability of the COO has an impact on the performance of the COO system, and a mediating effect on the brand image of the COO. A research comparing and analyzing the difference in establishment of the verification system of the COO depending on the size of a corporation is necessary.