본 연구에서는 기존에 제안된 8가지의 이론식과 3차원 수치해석으로 막장압을 산정하여 비교 검토하였다. 일반적으로 국내 쉴드TBM의 막장압 산정은 이론식과 경험에 따른 방법으로 검토되고 있는 실정이나 복잡한 지층조건, 특수한 지반조건을 통과하는 구간에 대해서는 수치해석을 병행하고 있다. 따라서 이론식으로 산정된 막장압과 수치해석 프로그램에서 산정되는 막장압의 상관관계를 확인하여 막장압의 신뢰성 있는 검토방법을 찾고자 하였다. 막장압 산정시 이론식과 수치해석 모두 사질토와 점성토 지반조건에서 동일하게 검토하였으며, 이론식은 기존에 제안된 식을 사용하였고 수치해석은 쉴드터널의 시공과정을 모사한 3차원 해석을 수행하였다.
In this study we conducted a research regarding the effect on learning immersion and perception of the learning environment by learning presence of students in the Department of aeronautical science and flight operation in the context of non-face-to-face lectures caused by COVID-19. The relationship between learning presence (cognitive presence, emotional presence, and social presence) and learning commitment showed a high correlation. The learning immersion was also found to increase when cognitive presence, emotional presence, and social presence increased in multiple regression analysis to find out the effects of cognitive presence, emotional presence, and social presence, which are sub-factors of learning presence. The advantage of non-face-to-face classes was to be the ease of learning, and the disadvantage of non-face-to-face classes was the most difficulty of the learning process in the content analysis of the non-face-to-face class environment.
This paper presents a hybrid method for recognizing the faces by using principal component analysis(PCA) and fixed-point independent component analysis(FP-ICA). PCA is used to whiten the data, which reduces the effects of second-order statistics to the nonlinearities. FP-ICA is applied to extract the statistically independent features of face image. The proposed method has been applied to the problems for recognizing the 20 face images(10 persons * 2 scenes) of 324*243 pixels from Yale face database. The 3 distances such as city-block, Euclidean, negative angle are used as measures when match the probe images to the nearest gallery images. The experimental results show that the proposed method has a superior recognition performances(speed, rate). The negative angle has been relatively achieved more an accurate similarity than city-block or Euclidean.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권2호
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pp.64-66
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2015
Purpose : In this paper we proposed cascade feature filter and projection method for rapid human face recognition for the large-scale high-dimensional face database. Materials and Methods : The relevant features are selected from the large feature set using Fast Correlation-Based Filter method. After feature selection, project them into discriminant using Principal Component Analysis or Linear Discriminant Analysis. Their cascade method reduces the time-complexity without significant degradation of the performance. Results : In our experiments, the ORL database and the extended Yale face database b were used for evaluation. On the ORL database, the processing time was approximately 30-times faster than typical approach with recognition rate 94.22% and on the extended Yale face database b, the processing time was approximately 300-times faster than typical approach with recognition rate 98.74 %. Conclusion : The recognition rate and time-complexity of the proposed method is suitable for real-time face recognition system on the large-scale high-dimensional face database.
Purpose: This study examined the correlations between the satisfaction and effectiveness of practical training and theory lectures under two conditions: face-to-face lectures and non-face-to-face online lectures. Methods: A survey of 436 public health student, whereafter SPSS 20.0 (IBM) was used on the data to conduct frequency, descriptive statistics, and exploratory factor analyses. The Cronbach's α value was estimated in a reliability analysis, and a simple regression analysis was conducted to verify the study hypothesis. Results: It was found that the students preferred pre-recorded lectures online for both practical training and theory, claiming that when compared with face-to-face lectures, these non-face-to-face lectures meant a shorter commute and the ability to repeat the content. However, it was admitted that technical issues such as facilities or access difficulties and lower concentration could be a problem. The hypothesis that course satisfaction affects lecture effectiveness was verified, with both the practical training and theory lectures found to have a statistically significant positive (+) effect. The explanatory power of student satisfaction on the effectiveness of the theory component was slightly higher than that of the practical training component, with the students having more positive perceptions on the necessity of face-to-face lectures in practical training than they did for those in theoretical instruction. Conclusion: Providing non-face-to-face online theory courses and face-to-face practical training courses could increase student satisfaction and lecture effectiveness.
본 논문에서는 스마트폰 얼굴인식을 통해 출입을 관리하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 스마트폰에서 얼굴인식을 위한 사용가능한 다양한 알고리즘을 조사하였다. 얼굴 인식의 첫 단계는 얼굴검출이며 다음 단계는 얼굴인식이다. 얼굴 검출을 위해서는 컬러 세그멘테이션, 템플릿매칭 등의 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴 인식을 위해서는 PCA(Principal Component Analysis)에 기반을 둔 Eigenface와 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기반을 둔 Fisherface를 비교하여 구현하고 적용하였다. 스마트 폰의 제한된 하드웨어에서 얼굴인식시스템을 구현하는 관계로 알고리즘의 정확도와 알고리즘의 계산 복잡도 사이에서 적절한 조절이 필요하였다.
2020년도는 COVID-19 위기 상황으로 인하여 불가피하게 전면 비대면 교육을 시행하게 되었다. 연구자는 방사선사면허대비 전국 보건 계열 방사선과 3학년, 방사선학과 4학년 학생들이 면허시험을 앞두고 실시한 대면 교육과 비대면 모의시험(2019년 1.2회, 2020년 1.2회)의 성적을 알아보기 위하여 전국 방사선학과 및 방사선과 48개 대학 중 5개의 대학을 선정하여 대면 교육과 비대면 교육(2019년 1,2회, 2020년 1,2회)의 성적을 1회 모의고사 시험에 대면 교육과 비대면 교육(2019년 1회, 2020년 1회)의 성적을 비교하여, 비모수 검정으로 통계를 분석한 결과, 이론(Z=-2.023, p<0.05), 응용(Z=-2.023, p<0.05), 실기(Z=-2.023, p<0.05) 모두 성적에 차이가 있는 것으로 나타났다. 2회 모의고사 시험에 대면 교육과 비대면 교육 (2019년 2회, 2020년 2회)의 성적을 비교하여, 비모수 검정으로 통계를 분석한 결과, 이론(Z=-2.023, p<0.05), 응용(Z=-2.023, p<0.05), 실기(Z=-1.753, p<0.05) 성적에 차이가 있는 것으로 나타났다. 모의고사 시험의 결과 비대면 교육이 대면교육에 비교해 성적이 저조함에 따라 강의 방법을 달리하거나, 학생들과 소통할 수 있는 다양한 교육 방법을 병행해야 할 것으로 사료된다.
The head and face are the most complicated structures of the human body. However, unlike apparel products, many of the head and face related products are produced in unisex or one-size-fits-all. Therefore, it is necessary to provide a practical analysis that reflects these size structures. This study analyzed head and face measurements of men, women, and both men and women; its purpose lying in clarifying the differences and commonalities between the measurements of men and women and discovering the possibility of integrating analysis on measurements of men and women. 3D face and head measurement data of men and women from 20 to 29 years-old from Size Korea's 6th human body size data were analyzed for this study. The mutual 9 factors were extracted as the results of the three factor analyses (both men and women) separately and men and women integrated. However in the cluster analysis based on the 9 factors, men and women showed mutual characteristics and different landscape in group types and distribution. The commonalities and differences between men and women observed in this study should be applied to the sizes of head and face products.
Face recognition has received a great deal of attention for the wide range of applications in real-world scenario. In this scenario, mismatches (so called heterogeneity) in terms of resolution and illumination between gallery and test face images are inevitable due to the different capturing conditions. In order to deal with the mismatch problem, we propose a local feature learning method using deep canonical correlation analysis (DCCA) for heterogeneous face recognition. By the DCCA, we can effectively reduce the mismatch between the gallery and the test face images. Furthermore, the proposed local feature learned by the DCCA is able to enhance the discriminative power by using facial local structure information. Through the experiments on two different scenarios (i.e., matching near-infrared to visible face images and matching low-resolution to high-resolution face images), we could validate the effectiveness of the proposed method in terms of recognition accuracy using publicly available databases.
Recently, there has been an increase in wellbeing marketing, which focuses on increasing consumer life satisfaction or consumers' sense of subjective wellbeing. Numerous studies have been conducted to identify which aspects contribute to consumer life satisfaction. In order to provide additional insights into consumer life satisfaction, this study aimed to identify the relationships among social psychological variables (consciousness of social face, social interaction anxiety, and career anxiety), shopping confidence, and life satisfaction. Shopping confidence in this study relates to confidence for clothing/accessories. It was hypothesized that social psychological variables influence life satisfaction not only directly but also indirectly through shopping confidence. Data were gathered by surveying university students in Seoul, using convenience sampling. Two hundred eighty six questionnaires were used in the statistical analysis. Factor analysis of consciousness of social face revealed two factors, 'desire to gain face' and 'fear of losing face'. Factor analysis of social interaction anxiety, shopping confidence, and life satisfaction revealed that these variables were uni-dimensional. Test of the hypothesized path showed that all social psychological variables influenced life satisfaction indirectly through shopping confidence, whereas 'fear of losing face' of consciousness of social face and career anxiety influenced life satisfaction directly. The results give marketers some understanding of their consumers' life satisfaction in relation to consciousness of social face, social interaction anxiety, career anxiety, and shopping confidence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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