The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.2
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pp.63-70
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2022
Although 2D Object detection has been largely improved in the past years with the advance of deep learning methods and the use of large labeled image datasets, 3D object detection from 2D imagery is a challenging problem in a variety of applications such as robotics, due to the lack of data and diversity of appearances and shapes of objects within a category. Google has just announced the launch of Objectron that has a novel data pipeline using mobile augmented reality session data. However, it also is corresponding to 2D-driven 3D object detection technique. This study explores more mature 2D object detection method, and applies its 2D projection to Objectron 3D lifting system. Most object detection methods use bounding boxes to encode and represent the object shape and location. In this work, we explore a stochastic representation of object regions using Gaussian distributions. We also present a similarity measure for the Gaussian distributions based on the Hellinger Distance, which can be viewed as a stochastic Intersection-over-Union. Our experimental results show that the proposed Gaussian representations are closer to annotated segmentation masks in available datasets. Thus, less accuracy problem that is one of several limitations of Objectron can be relaxed.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.2
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pp.289-309
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2022
In recent years, astronomy has been snowballing: including Higgs particle discovery, black hole imaging, extraterrestrial exploration, and deep space observation. Students are also largely interested in astronomy. The purpose of this study is to discover what needs to be improved in the current astronomy curriculum in light of recent scientists' researches and discoveries. We collected keywords from all papers published from 2011 to 2020 in four selected journals-ApJ, ApJL, A&A, and MNRAS- by R package to examine research trends. The curriculum contents were extracted by synthesizing the in-service teachers' coding results in the 2015 revised curriculum document of six subjects (Science, Integrated Science, Earth Science I, Earth Science II, Physics II, Convergence Science). The research results are as follows: first, keywords that appear steadily in astronomy are 'galaxies: formation, galaxy: active, star: formation, accretion, method: numerical.' Second, astronomy curriculum includes all areas except the 'High Energy Astrophysical Phenomena' area within the common science curriculum learned by all students. Third, it is necessary to review the placement of content elements by subject and grade and to consider introducing new concepts based on astronomy research keywords. This is an exploratory study to compare curriculum and the field of scientific research that forms the basis of the subject. We expect to provide implications for a future revision of the astronomy curriculum as a primary ground investigation.
This study focuses on the process of internalizing the perception of negative discrimination among elderly people who have experienced age discrimination. The grounded theory method was used to identify the age discrimination experienced by the elderly in their daily lives and to explore the consequences of such discrimination through self-ageism. According to the analysis results, the elderly respond not only to explicit discrimination but also to implicit discrimination. In this process, the stronger the pain of old age (poverty, disease, ignorance, and solitude) and the stronger the memory of failing to respond to discrimination, the higher the level of self-ageism. "Self-ageism" has internalized the negative image of the elderly, who have been discriminated against by age, resulting in disadvantages in terms of quality of life through various reject/separate/suspension actions in reality. In the presence of supportive resources such as health, institutional support, and caregivers, the elderly have room to overcome self-ageism through more active ways. However elderly people who cannot motivate themselves and they lack these resources, elderly are trapped in negative reflux caused by self-ageism and sustained a depressed and shrinking life. In this state, it is not easy to motivate themselves and make physical, cognitive, emotional and social responses. Therefore, in this analysis, we specifically noted two aspects, contextual conditions and interventional conditions, and proposed programs for synchronizing senior citizens and improving resiliency from a microscopic point of view, and argued for the need to develop systems such as supplementing welfare and health service systems related to the entire life cycle, expanding accessibility and 'age-integration' through 'Community Care', awareness improvement and anti-discrimination laws.
University Identity can effectively convey the core values for which schools aim by establishing university identity and integrating one unique image. Therefore, most universities are actively implementing promotional strategies such as newly defining university identity or releasing cultural products. Recently, university brands have been continuously exposed and differentiated through SNS such as Instagram, YouTube, and Facebook as well as existing advertisements and homepages. This study analyzes the identities of the top 80 universities in Korea and China, by referring to the rankings of Asian universities in the 2021 QS World University Rankings, and addresses differences in terms of design shape, number of colors, and use of English. Moreover, 'Cohen's Kappa' consistency analysis was applied to secure data accuracy by analyzing the difference in visual expression of university identity between the two countries through quantification and cross-analysis of visualized university identity design of Korean and Chinese universities. As a result of the study, it is creative, irregular, and has a lot of use of blue, red, and green, and most of them can be seen in less than two colors. In addition, it turns out that word marks and abstract forms of expression are used for university identity design. This study can present implications as effective basic data for internationalizing universities and creating differentiated university identity designs in the future.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.8
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pp.141-152
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2020
This thesis is a study on the creation of characters of "personality actors and character actors" among the concepts of "star persona" of S. Prince. This study selected 7 representative films of Jung Woo-sung, a representative personality actor in the Korean film industry, and analyzed how 'Jung Woo-sung-character' is embodied in the film as a character component suggested by R. Dyer. In the traditional sense, the actor's acting has been highly valued for transformation and impersonation in character creation, but discussing the method of creating a character focusing only on the actor's acting in a movie acting implemented in combination with advanced technology I don't think it's suitable for movie acting research. Theorists such as R.Dyer and Edgar Morin, who studied film actors and stars, also emphasize that 'movie actors are different from theater actors' (by the film medium). Therefore, in this thesis, a detailed analysis of the acting of a personality actor was avoided. As Morin pointed out that the character in the movie can be implemented through the actor's image and type, not playing the type of role. I tried to propose the significance of this character creation method of the personality actor by analyzing actor Jung Woo-sung and his character.
Smart museums based on the growth of online exhibition can be seen as in line with the movement of the 4th Industrial Revolution. By combining art and technologies, they enable viewers to experience culture and art. This study examined the cases of the Dunhuang Museum, the Palace Museum, and the China Arts and Crafts Master Museum to assess or identify how China is leading by accepting the technology of the fourth industry and applying the technology. In common, Chinese smart museums are widely used for collecting enviromental data, establishing integrated digital applications, and preserving collections, services, management, and exhibitions through VR, and AR. Through the case of the Chinese Smart Museum, this study identified the online exhibition as a space that exists in another dimension rather than an image replica with excellent operational utility. Therefore, online exhibitions are the best medium to expand the space, and viewers can explorethe museum's exhibition room and engage with all the contents of the museum without visiting the museum in person. Through the online exhibition of smart museums, visitors and viewers can be transformed into more active cultural consumers and develop collective capabilities.
Oh, Sung Hoon;Jeon, Young Jun;Kwon, Young Woo;Jeong, Seok Chan
The Journal of Bigdata
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v.7
no.1
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pp.15-27
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2022
In the past five years, the fatality rate of single-vehicle accidents has been 4.7 times higher than that of all accidents, so it is necessary to establish a system that can detect and respond to single-vehicle accidents immediately. The IoT(Internet of Thing)-based real-time traffic accident recognition system proposed in this study is as following. By attaching an IoT sensor which detects the impact and vehicle ingress to the guardrail, when an impact occurs to the guardrail, the image of the accident site is analyzed through artificial intelligence technology and transmitted to a rescue organization to perform quick rescue operations to damage minimization. An IoT sensor module that recognizes vehicles entering the monitoring area and detects the impact of a guardrail and an AI-based object detection module based on vehicle image data learning were implemented. In addition, a monitoring and operation module that imanages sensor information and image data in integrate was also implemented. For the validation of the system, it was confirmed that the target values were all met by measuring the shock detection transmission speed, the object detection accuracy of vehicles and people, and the sensor failure detection accuracy. In the future, we plan to apply it to actual roads to verify the validity using real data and to commercialize it. This system will contribute to improving road safety.
In this research, through experiments, we show that incongruity of color between mediums has positive influence on brand attitude in terms of integrated management of brand. We also present that self-image congruence of 'brand-consumer' has moderating effect on such influence of color incongruity. Mediums were limited to the ones that magnifying visual influence in order only to observe influence of color. With the same reason, visual factors other than color were coherently set or held constant and we chose brands with either low familarity or no previous knowledge. As a result, we find that brand attitude by the incongruity of color between mediums was higher compared to brand attitude by the congruence of color. In case with lower self-image congruence of brand-consumer we show higher change in attitude compared to the one with higher self-image congruence of brand-consumer. We believe our findings are interesting to note that brand may be enhanced by forming positive brand attitude through brand expression i.e., color of visual factors. In addition, we suggest that level of congruence and diversity of brand expression is in fact deeper or wider than that of brand manager's intuition. We see that it is possible for studying brands the incongruity which has been studied as a strategy to reposition mature brands can be a way of improving the recognition on new brands.
In this study, a proposed ensemble learning technique aims to enhance the semantic segmentation performance of images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). With the increasing use of UAVs in fields such as urban planning, there has been active development of techniques utilizing deep learning segmentation methods for land cover segmentation. The study suggests a method that utilizes prominent segmentation models, namely U-Net, DeepLabV3, and Fully Convolutional Network (FCN), to improve segmentation prediction performance. The proposed approach integrates training loss, validation accuracy, and class score of the three segmentation models to enhance overall prediction performance. The method was applied and evaluated on a land cover segmentation problem involving seven classes: buildings,roads, parking lots, fields, trees, empty spaces, and areas with unspecified labels, using images captured by UAVs. The performance of the ensemble model was evaluated by mean Intersection over Union (mIoU), and the results of comparing the proposed ensemble model with the three existing segmentation methods showed that mIoU performance was improved. Consequently, the study confirms that the proposed technique can enhance the performance of semantic segmentation models.
Smart factories represent production facilities where cutting-edge information and communication technologies are fused with manufacturing processes, reflecting rapid advancements and changes in the global manufacturing sector. They capitalize on the integration of robotics and automation, the Internet of Things (IoT), and the convergence of artificial intelligence technologies to maximize production efficiency in various manufacturing environments. However, the smart factory environment is prone to security threats and vulnerabilities due to various attack techniques. When security threats occur in smart factories, they can lead to financial losses, damage to corporate reputation, and even human casualties, necessitating an appropriate security response. Therefore, this paper proposes a security authentication mechanism for safe communication in the smart factory environment. The components of the proposed authentication mechanism include smart devices, an internal operation management system, an authentication system, and a cloud storage server. The smart device registration process, authentication procedure, and the detailed design of anomaly detection and update procedures were meticulously developed. And the safety of the proposed authentication mechanism was analyzed, and through performance analysis with existing authentication mechanisms, we confirmed an efficiency improvement of approximately 8%. Additionally, this paper presents directions for future research on lightweight protocols and security strategies for the application of the proposed technology, aiming to enhance security.
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