항공전자 시스템의 복잡성이 높아짐에 따라 소프트웨어 컴포넌트의 이식성 및 재사용성이 강조되었다. 본 논문에서는 ARINC 653 요구사항을 만족하는 VxWorks 653 운용 환경에서 FACE(The Future Airborne Capability Environment)표준에 적합한 IOSS(Input Output Service Segment) 및 TSS(Transport Service Segment)에 대한 구조 설계 방안을 설명한다. IOSS 및 TSS는 각각 다른 파티션에서 독립적으로 동작하게 하여 시/공간 분리 및 다른 소프트웨어의 영향성을 최소화 하였고, 이식성 및 재사용성을 높이기 위해 디자인 패턴 중 전략 패턴을 적용하였다. 또한, IOSS는 Distributed IO Service 구조를 적용하여 외부 인터페이스 서비스를 제공하고, 외부 인터페이스 중 FACE를 적용한 장비의 ARINC 664 P7 인터페이스는 TSS에 배치하여 데이터 이동 경로를 최적화 하였다.
The purpose of this study was to investigate the relationship between women's face satisfaction and makeup satisfaction, to disclose the differences of makeup satisfaction according to demographic variables, and to examine how makeup satisfaction was influenced by face satisfaction and demographic variables. The subjects were 200 women over age 17 living in Seoul and its peripheral areas. The results of this study were as follows: Face satisfaction were drawn three factors. Factor 1 was face contour satisfaction, Factor 2 was skin satisfaction, and Factor 3 was lips and eyes satisfaction. There were significant positive relationship between factors of face satisfaction and makeup satisfaction. Also, the face contour satisfaction was in positive correlation with satisfaction of features, and the skin satisfaction was in positive correlation with that of features. There were significant positive correlations between makeup satisfaction and face shape, eyes, nose, lips, chin, and cheek bone satisfaction. Face satisfaction didn't show significant difference according to demographic variables, but makeup satisfaction showed significant difference according to age and occupation. Face satisfaction was influenced by the facial face, clarity of skin, elasticity of skin, skin color, and ages. The explanatory power of the 4 variables were 24.5%. Makeup satisfaction was influenced by lips and eyes satisfaction, ages, and skin care level. The explanatory power of the 3 variables were 13.3%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4080-4097
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2020
In recent years, convolutional neural network (CNN) has become the primary method for face detection. But its shortcomings are obvious, such as expensive calculation, heavy model, etc. This makes CNN difficult to use on the mobile devices which have limited computing and storage capabilities. Therefore, the design of lightweight CNN for face detection is becoming more and more important with the popularity of smartphones and mobile Internet. Based on the CPU real-time face detector FaceBoxes, we propose a multi-task lightweight face detector, which has low computing cost and higher detection precision. First, to improve the detection capability, the squeeze and excitation modules are used to extract attention between channels. Then, the textual and semantic information are extracted by shallow networks and deep networks respectively to get rich features. Finally, the landmark detection module is used to improve the detection performance for small faces and provide landmark data for face alignment. Experiments on AFW, FDDB, PASCAL, and WIDER FACE datasets show that our algorithm has achieved significant improvement in the mean average precision. Especially, on the WIDER FACE hard validation set, our algorithm outperforms the mean average precision of FaceBoxes by 7.2%. For VGA-resolution images, the running speed of our algorithm can reach 23FPS on a CPU device.
Purpose The purpose of this study is to present the direction of efficient e-learning education through the importance and satisfaction survey of learners of non-face-to-face video lectures. Therefore, by grasping the degree of satisfaction of the importance ratio through the IPA analysis method, we try to present improvement measures for insufficient education methods. Design/methodology/approach For IPA analysis, we conducted an online survey of four universities and analyzed 154 samples. The analysis method used SPSS, and through the wordcloud analysis method of R, the suggestions for the non-face-to-face lecture method felt by learners were analyzed to derive implications for improving the quality of education. Findings As a result of the overall satisfaction survey for the entire non-face-to-face class, the factors with the greatest dissatisfaction are listed as follows. Complaints about the adequacy of learning materials and activities (quiz, discussion, assignments, etc.), Complaints about how to use the produced content, and complaints about announcements about class management (lecture schedule, lecture method) were identified in order. The factors of dissatisfaction were clear in the non-face-to-face class where interactive communication was impossible or insufficient. In addition to the lack of quick Q&A, there seems to have been a phenomenon of some neglect.
Just as the front gate is located at the meeting point between the house and the street, the Subject and the Other face each other the same way. This study examines the relationship between House(subject) and Stree (other) at the boundary of the Front Gate-Face. Pursuing the aspects of the changing Front Gate-Face accordingly to the attitude of the Subject facing the Other, this study tries to analyze the possibilities and significance of the hospitality Front Gate-Face with the ethical point of view of Levinas. As architectural instance, results of examining the Front Gate-Face of traditional houses in Korea, China and Japan are as follows. Front Gate-Face of China is characterized by self-centered introversion to interact with the external world (the other). Front Gate-Face of Japan is characterized by a humble submission to the group. Front Gate-Face of Korea shows however more flexible relationship orientations in terms of hospitality, compared to Japan or China. When looking through hospitality factors, accordingly to the above mentioned Korean hospitality characteristics, the possibilities seem not be exclusively bordered inside the conceptual category perimeter suggested by Levinas' concept of hospitality. It is almost impossible for the nowadays ever-strong privacy culture to not allow room for the architectural structure of an absolute hospitality toward others. However, this impossibility not being absolute, still yields a space for a significant possibility to explore.
Purpose: It is intended to investigate the satisfaction of dental hygiene students with non-face-to-face online classes and use them as basic data for successful lecture design and operation. Methods: The data collected in this study were analyzed using the lBM SPSS Statistics 21 program. The general characteristics of the study subjects were frequency analysis, non-face-to-face online class satisfaction, and test satisfaction were frequency analysis and technical statistics. Through the independent sample T test, a t-test was conducted to find out whether there was an average difference in online class and test satisfaction according to grade. Results: The advantages of non-face-to-face online classes were that repetitive learning was possible (57.7%), the disadvantage was that there was a lack of real-time communication (74.9%), and the most efficient teaching method was a mixed form of online and face-to-face classes (64.9%). The satisfaction level of online classes was 2.69 points for 'self-directed learning habits,' which was the highest compared to the overall average of 2.55 points, and 2.09 points for 'difficulty in interaction between instructors and learners in online classes.'Non-face-to-face test satisfaction was 2.68 points for 'short test time gives fairness to test results,' higher than the overall average of 2.45 points, and 2.07 points for 'no difficulty accessing the test.'In terms of satisfaction with the non-face-to-face test according to the grade, it was found that the third grade showed a more negative attitude than the second grade in terms of sexual fairness (p<0.05). Conclusions: Through the above results, non-face-to-face online classes require various content development and some mixed classes considering the level of students, and instructors' efforts to improve the quality of classes for interaction between instructors and learners are needed.
Many application in human computer interaction(HCI) require tacking a human face and facial features. In this paper we propose efficient parallel processing system for face tracking under heterogeneous networked. To track a face in the video image we use the skin color information and connected components. In terms of parallelism we choose the master-slave model which has thread for each processes, master and slaves, The threads are responsible for real computation in each process. By placing queues between the threads we give flexibility of data flowing
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.
본 논문은 얼굴 검출 시스템에서 검출된 얼굴의 크기와 위치 정보를 이용한 얼굴 영역 안정화 알고리즘의 하드웨어 구현에 관한 것이다. adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 시스템은 입력되는 영상을 이용하여 얼굴이라고 판단될 수 있는 템플릿 패턴, 얼굴 특징을 추출 하거나 미리 학습된 데이터와 비교하여 얼굴을 검출한다. 하지만 미세한 흔들림에도 얼굴 정보의 위치나 크기가 달라진다. 검출된 얼굴 영역의 안정화를 위해서 본 논문은 검출된 현재 얼굴 정보와 이전 프레임의 얼굴 정보를 기반으로 얼굴 영역의 흔들림을 줄이는 고주파 억제 필터, 얼굴 거리와 영역 비교, 얼굴 영역 확대-축소 연산을 이용한 얼굴 검출 안정화 하드웨어를 구현하여 실시간으로 피드백이 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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