Covid-19이후 대학에서 비대면 수업이 필수적인 수업방식으로 채택되면서 학생의 수업참여를 독려할 수 있는 수업전략에 대한 관심이 높아지고 있다. 수업참여는 교육의 질을 높일 수 있는 선행 요건이기에 비대면 수업에서는 더욱 중요한 요건일 수밖에 없다. 따라서 본 연구는 2020년 이후 비대면 혹은 비대면과 대면 수업의 혼용으로 운영되어 온 D대학의 교수자 3인이 학생의 수업참여를 높이기 위해 시도한 경험과 고민을 살펴 보았다. 그 결과, 비대면 수업 초기 교수자와 학생 모두 시행착오를 거쳤으나 시간이 지남에 따라 학생들은 적극적으로 자신의 의견을 표현할 뿐 아니라 자발적으로 수업활동을 확장시켜 나가는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 교수자 주도의 수업이 대면과 비대면의 적절한 조화와 다양한 매체의 활용으로 학습자 참여형 수업으로 발전할 수 있는 가능성을 발견하였다는 점에서 의의가 있다. 논의에 필요한 데이터는 자서전적 연구방법을 통해 수집하였다.
최근 통신 시스템의 연구와 발전 방향은 목소리의 음성 정보와 말하는 얼굴 영상의 화상 정보를 함께 적용하므로서 음성 정보만을 제공하는 경우보다 높은 인식율을 제공한다. 따라서 본 연구는 청각장애자들의 언어 대체수단 중 하나인 구화(speechreading)에서 가장 시각적 변별력이 높은 입모양 인식을 일반 퍼스널 컴퓨터상에서 구현하고자 한다. 본 논문은 기존의 방법과 달리 말하는 영상 시퀀스에서 입모양 인식을 행하기 위해 3차원 모델을 사용하여 입의 벌어진 정도, 턱의 움직임, 입술의 돌출과 같은 3차원 특징 정보를 제공하였다. 이와 같은 특징 정보를 얻기 위해 3차원 형상 모델을 입력 동영상에 정합시키고 정합된 3차원 형상 모델에서 각 특징점의 변화량을 인식파라미터로 사용하였다. 그리고, 인식단위로 동영상을 분리하는 방법은 3차원 특징점 변화량에서 얻어지는 강도의 기울기에 의하여 이루어지고, 인식은 각각의 3차원 특징벡터를 이산 HMM 인식기의 인식 파라메타로 사용하였다. 본 논문에서는 한국어 10개 모음에 대하여 인식실험하여 비교적 높은 인식율을 얻을 수 있는 것으로 보아 본 연구에서 사용한 특징 벡터를 시간적 변별 요소로서 사용할 수 있음을 제시하였다.
1. Objective Recently we have known 'First Impression' is the major factor to check the review point for the classification of sasangin. And we want to find out the objected data contribute to dignosis of female sasang constitution using Sasangins Face. 2. Methods We analysed the datum collected by multi-center researchers in 2007-2008. And this study analysed the datum of the measurement of the face by 3D-AFRA (3-Dimensional Automatic Face Recognition Apparatus) and the items of impression by SDQ. We used chi-square test to define the relationship between the item and sasang constitutions. We used independent samples t - test with classifying measuring variables of the face. 3. Results and Conclusion We put out specific female sasangin's constitutional measuring variables of face. The measuring variables of count is Taeyangin 30point, Soyangin 15point, Taeumin 32point, Soeumin 21point. There is the need to accumulate more accurate pictures about sasangin's external shape.
LIDAR is a relatively new technological tool that can be used to accurately georeference terrain features, and also is becoming an important 3D mapping tool in GIS. In this study it is described the capabilities of terrestrial LIDAR that was used to build a 3D terrain model of extremely steep rock face, along with the useful data and examples of contributions terrestrial lidar has made to outcrop studies. For this, High-resolution terrestrial lidar acquisition, processing, interpretation are discussed and applied to mapping of geological surfaces in three dimensions. We expected that lidar is a tool with which we can improve our current field methods and quantify the observations geologists make.
This paper describes a 3D face recognition using different devices for 3D faces and input faces which include several different pose. Before the recognition stage, through the EC-SVD, all data have to be preprocessed and normalized. At recognition stage, we propose the multi-point signature method for measuring facial surface information. And we use the root mean square error for matching. From the experiment results, we have 92.5% recognition rate.
As the increasing needs in the industrial filed, many studies for the 3D CAD system are carried out. There are two types of 3D CAD system. One is manifold modeler, the other is non-manifold modeler. In the manifold modeler only 3D objects can be modeled. In the non-manifold modeler 3D, 2D, 1D, and 0D objects can be modeled in a unified data structure. Recently there are many studies on the non-manifold modeler. Most of them are focused on finding unknown topological entities and representing all kinds of topological entities found. In this paper, efficient data structure is selected. The boundary information on a face and an edge is included in this data structure. The boundary information on a vertex is excluded considering the frequency of usage. Because the disk cycle information is not required in most case of modeling. It is compact. It stores essential non-manifold information such as loop cycle and radial cycle. A suitable Euler-Poincare equation is studied and selected. Using the efficient data structure and the selected Euler-Poincare equation, 18 basic Euler operators are implemented. Several 3D models are created using the implemented modeler. A non-manifold modeling can be carried out using the implemented 3D CAD system. The results of this paper could be used in the further studies such as an implementation of Boolean operators, and a translation of 2D CAD drawings to 3D models.
청각장애우들과 일반인과의 커뮤니케이션을 위한 구화체계가 연구되고 있지만 사회적인 무관심과 시장성의 결여로 기존 교사가 일일이 지도하는 비효율적 교육 방식으로 진행되고 있다. 이러한 단점을 극복하기위하여 3차원 애니메이션 및 디지털 테크놀로지 기술을 활용한 콘텐츠를 개발이 필요하다. 캐릭터 제작을 위한 표준얼굴 및 표준구형 조사를 위해 국내 서울 및 경기지역 초등학교 $3{\sim}6$학년 학생의 얼굴관련 데이터를 충분히 수집하여 해당 연령층 학생들의 얼굴과 구형에 대한 표준을 도출하였다. 이러한 자료는 청각장애우를 위한 콘텐츠개발의 기초자료 뿐 아니라 실질적으로 적용할 수 있는 표준치수 및 표준 형태를 제공할 수 있다. 캐릭터 구화 애니메이션 시스템은 3D캐릭터 애니메이션을 응용하여 대화를 이해하고 자신의 의사표현을 교육하는 시스템으로 3D 기술과 모션캡쳐를 접목시켜 가정 및 특수교육 기관에서 언어교육이 필요한 청각장애아동들의 언어교육에 효과적인 학습을 지원한다.
Orthographic views ore traditionally used for engineering drawings. This paper presents a methodology for 3D parametric design using orthographic views. The parametric design technique, which is used to design 2D orthographic views, is based on production rules. In the production rule-base, several view interrelation rules and over 50 geometric rules are included. An efficient algorithm is also developed to expedite the reasoning process. For 3D object construction from orthographic views, the approach known as bottom-up geometrical approach is used. The approach consists of 4 steps : 1) generation of wire-frame, 2) construction of face from wire frame, 3) formation of 3D subobjects from faces, and 4) construction of final 3D objects. Curvilinear solids as well as planar solids can be constructed. A method of converting existing 2D CAD data to parametric 3D CAD data is also presented.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
일반적으로 이진패턴 변환은 조명 변화에 강인한 특성을 가지므로, 얼굴인식 및 표정인식 분야에 널리 사용되고 있다. 이에, 본 논문에서는 기존의 LDP(Local Directional Pattern)의 텍스처 성분을 개선한 MLDP(Modified LDP) 변환 영상에 2D-PCA(Two-Dimensional Principal Component Analysis) 알고리즘을 결합한 조명변화에 강인한 얼굴인식 방법에 대하여 제안한다. 기존의 LBP(Local Binary Pattern)나 LDP와 같은 이진패턴 변환들이 히스토그램 특징 추출을 위해 주로 사용되는 것과는 다르게, 본 논문에서 제안하는 방법은 MLDP 영상을 2D-PCA 특징추출을 위해 직접 사용한다는 특성을 갖는다. 제안 방법의 성능평가는 PCA(Principal Component Analysis), 2D-PCA 및 가버변환 영상과 LBP를 결합한 알고리즘을 사용하여, 다양한 조명변화 환경에서 구축된 Yale B 및 CMU-PIE 데이터베이스를 이용하여 수행되었다. 실험 결과, MLDP 영상과 2D-PCA를 사용한 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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