• 인지과학
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2018

본 연구에서 얼굴형 인공지능 스피커에 대한 선호도와 신뢰도가 나이에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 인공지능 스피커의 외형은 성별(남녀)과 나이(20/60대) 네 가지 범주에서 로봇 얼굴과 사람 얼굴이 7단계로 혼합되어 제시되었다. 참여자들 역시 이 네 가지 범주에 맞춰 모집되었고, 각 범주의 얼굴 자극에 대한 호감도와 신뢰도를 7점 척도로 평가하였다. 연구 결과, 인공지능 스피커의 외형이 사람 얼굴을 닮을수록 노인들은 호감도와 신뢰도를 높게 평가했지만, 청년들은 로봇 얼굴과 사람 얼굴이 중간 정도 섞인 형태를 가장 선호하고 신뢰하여 전체적으로 뒤집힌 U자 형태의 평가를 보였다. 네 가지 얼굴 범주에서 선호도를 평가했을 때, 참여자들은 나이와 성별과 관계없이 젊은 얼굴이 가장 높은 점수를 받았다. 그런데, 이모티콘 얼굴과 얼굴이 없이 비어있는 조건을 추가하여 물었을 때, 여전히 노인들은 사람 얼굴을 가장 선호했지만, 청년들은 상대적으로 이모티콘 얼굴과 비어있는 조건을 더 선호하였다. 종합하면, 인공지능 스피커 맥락에서, 노인들은 청년들보다 로봇 얼굴이 아닌 사람 얼굴에 높은 수용적 태도를 보였다. 홀로 사는 노인 인구가 증가하는 미래에 인공지능 스피커의 역할이 중요해짐에 따라, 노인들을 위한 인공지능 스피커의 디자인과 개발에서 본 연구 결과가 좋은 참고가 될 것으로 기대된다.

• 과학교육연구지
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• 제45권2호
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• pp.257-273
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• 2021

본 연구는 예비수학교사 대상의 수학교육론과 미적분학 강좌를 비대면수업으로 진행한 결과와 대면수업으로 진행한 결과 사이의 차가 무엇인지를 살펴보기 위한 목적으로 진행하였다. 본 연구의 대상인 '수학교육론' 및 '미적분학' 강좌의 비대면수업은 '비대면수업 수업설계 모형'에 근거하여 계획, 개발, 실행되고 평가하였다. 본 연구를 통해 수학교과교육학 및 수학교과내용학 강좌운영에서 '비대면수업/혼합수업'과 '대면수업'의 차이가 무엇인지 살펴보았고, 수학교과교육학 과목과 수학교과내용학 과목에 대한 비대면수업에 대한 학생들의 인식을 조사하였으며, '수학교육론' 강좌와 '미적분학' 강좌에서 비대면수업과 대면수업에서 평가결과의 차가 있는지 분석하였다. 향후 예비수학교사교육에서 비대면수업 및 혼합수업 역량이 향상될 수 있는 기회를 제공하고, 지속적인 연구가 수행되길 기대한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2016년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.158-159
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• 2016

This paper aims to analyze design errors prevented by building information modeling (BIM)-based design validation to identify consideration factors for successfully implementing BIM-based design validation in the architecture, engineering, and construction (AEC) projects. More than 1,300 design errors detected by BIM-based design validation in three BIM-based projects in South Korea are categorized according to its causes, work types, and likelihoods to cause project delay and cost overrun. Each design error is analyzed by conducting face-to-face interviews with practitioners in the three projects.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.237-244
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• 2024

우리는 수업 형태 (대면, 비대면)에 따라 과학고 학생들의 화학II 및 고급화학 과목의 학업성취도에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 대상은 경남 소재 G 과학고등학교 1학년 학생 195명을 대상으로 하였다. 2020년의 비대면 수업과 2021년의 대면 수업에 의한 화학II 및 고급화학 평균 점수를 비교·분석하였다. 수업 형태에 따른 학업성취도를 비교·분석한 결과, 비대면 수업에서 학생들의 화학II 및 고급화학 성적이 높게 나타났다. 수업 형태에 따른 수준별 학업성취도 비교에서, 화학II는 하위권일수록 비대면 수업의 평균 성적이 높게 나타났고, 고급화학은 상위권일수록 비대면 수업의 평균 성적이 높게 나타났다. 또한, 수업 형태의 변화가 화학II의 학업성취도 상위 및 하위 10% 수준에 미치는 영향에서, 상위 10%는 대면 수업에서 높은 성적을 보였고, 하위 10%는 비대면 수업에서 높게 나타났다. 반면, 고급화학에서 상위 10%는 비대면 수업의 평균 성적이 대면 수업의 평균 성적보다 높았고, 하위 10% 수준은 대면 수업의 평균 성적이 비대면 수업의 평균 성적보다 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해, 과학고 학생들의 교수-학습에서, 교수자는 학업성취 수준에 적합한 교수-학습의 설계 및 수업 처치가 필요한 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1339-1347
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• 2020

This study is a preliminary study to design a character automation system that considers the facial characteristics of mammals. The experimental data of this study was conducted on dogs (dog breeds) and humans, which were designed to be used in many contents. First, data was extracted from 100 types of dogs and 100 human data. Second, the criteria for measuring the ratio of important parts of the dog and human face were suggested. In addition, a comparative analysis of the face of a dog and a human face is conducted. Lastly, by analyzing the main component(PCA), the most characteristic elements in the faces of dogs and humans were analyzed. As a result, it was confirmed that the length of the face, the size of the eyes, the length of the glabellar, and the length of the glabellar and other parts are important. Through this study, the features of the dog's face that are different from humans are expected to contribute to the animal character automation.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.117-127
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• 2005

이동기기를 기반으로 하는 기술이 급격히 발달함에 따라 일반 컴퓨팅 환경의 그래픽이나 영상처리 기술들을 활용한 모바일 컨텐츠 개발이 증가하고 있다. 본 논문에서는 상호 연동성을 지원하는 국내 표준 무선인터넷 플랫폼인 WIPI를 기반으로 하여 영상처리와 얼굴인식 기술을 응용한 얼굴탐지 및 인식 지원 미들웨어를 설계하였다. 생성된 얼굴인식 미들웨어는 휴대폰 카메라를 이용한 인식보안 및 다양한 컨텐츠로 활용될 수 있도록 객체지향 개념을 도입해 각각의 미들웨어가 얼굴인식 미들웨어를 공유할 수 있다. 이는 컨텐츠 설계에 있어 주요 프로세스를 분리함으로써 컨텐츠의 개발 기간 및 비용을 단축시킬 수 있으며, 컨텐츠 보호 및 타 기업과의 기술이전에 적용될 수 있다. 얼굴인식 미들웨어는 서비스에 따라 얼굴탐지 모듈과 얼굴인식 모듈로 구성되며, WIPI 플랫폼 상에서의 얼굴인식 미들웨어 응용 컨텐츠 설계 방법에 대하여 제시한다.

• 전기학회논문지
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• 제66권4호
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• pp.672-681
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• 2017

This paper is concerned with the design methodology of face recognition system based on pose estimation. In 2-dimensional face recognition, the variations of facial pose cause the deterioration of recognition performance because object recognition is carried out by using brightness of each pixel on image. To alleviate such problem, the proposed face recognition system deals with Learning Vector Quantizatioin(LVQ) or K-Nearest Neighbor(K-NN) to estimate facial pose on image and then the images obtained from LVQ or K-NN are used as the inputs of networks such as Convolution Neural Networks(CNNs) and Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs). The effectiveness and efficiency of the post estimation using LVQ and K-NN as well as face recognition rate using CNNs and RBFNNs are discussed through experiments carried out by using ICPR and CMU PIE databases.

• Geomechanics and Engineering
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• 제18권6호
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• pp.595-603
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• 2019

A modified model combining Kriging and Monte Carlo method (MC) is proposed for probabilistic estimation of tunnel face stability in this paper. In the model, a novel uniform design is adopted to train the Kriging, instead of the existing active learning function. It has advantage of avoiding addition of new training points iteratively, and greatly saves the computational time in model training. The kinematic approach of limit analysis is employed to define the deterministic computational model of face failure, in which the Hoek-Brown failure criterion is introduced to account for the nonlinear behaviors of rock mass. The trained Kriging is used as a surrogate model to perform MC with dramatic reduction of calls to actual limit state function. The parameters in Hoek-Brown failure criterion are considered as random variables in the analysis. The failure probability is estimated by direct MC to test the accuracy and efficiency of the proposed probabilistic model. The influences of uncertainty level, correlation relationship and distribution type of random variables are further discussed using the proposed approach. In summary, the probabilistic model is an accurate and economical alternative to perform probabilistic stability analysis of tunnel face excavated in spatially random Hoek- Brown media.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1057-1068
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• 2005

본 논문에서는 웹카메라 영상과 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간으로 다중 얼굴을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분 분석을 수행함으로써 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 실험결과에 의하면, 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도 동영상에서 실시간 처리가 가능한 다중 얼굴 검출 성능을 보였고, 주성분분석과 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 통해 얼굴 검출의 정확도를 향상 시켰다.

• 전기학회논문지
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• 제63권6호
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• pp.797-803
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• 2014

In this paper, 3D face recognition system is designed by using polynomial based on RBFNNs. In case of 2D face recognition, the recognition performance reduced by the external environmental factors such as illumination and facial pose. In order to compensate for these shortcomings of 2D face recognition, 3D face recognition. In the preprocessing part, according to the change of each position angle the obtained 3D face image shapes are changed into front image shapes through pose compensation. the depth data of face image shape by using Multiple Point Signature is extracted. Overall face depth information is obtained by using two or more reference points. The direct use of the extracted data an high-dimensional data leads to the deterioration of learning speed as well as recognition performance. We exploit principle component analysis(PCA) algorithm to conduct the dimension reduction of high-dimensional data. Parameter optimization is carried out with the aid of PSO for effective training and recognition. The proposed pattern classifier is experimented with and evaluated by using dataset obtained in IC & CI Lab.