• 대한화학회지
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• 제66권5호
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• pp.390-404
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• 2022

이 연구는 비대면 및 대면 상황의 논의기반 탐구 과학 수업에서 나타나는 중학생들의 인식론적 사고의 특징 및 변화를 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 광역시 소재의 중학교 2학년 4개 학급 113명 학생을 대상으로 비대면 상황의 5개 주제와 대면 상황의 5개 주제의 논의기반 탐구 과학 수업을 적용하였다. 비대면 및 대면 상황의 논의기반 탐구 과학 수업 진행에 따른 중학생들의 인식론적 사고 특징 및 변화를 알아보기 위하여 모둠별 의문 만들기 단계의 논의과정에서 나타나는 논의 활동의 특징과 변화를 비교 분석하였다. 연구결과, 비대면 상황의 논의기반 탐구 수업은 대면 상황의 논의기반 탐구 수업과 비교하여 내용에 대한 이해와 증거제시 타당성 항목에서 높은 수준의 사고가 나타났다. 대면 상황의 수업에서는 비대면 상황의 수업보다 주장제시 타당성과 논의과정의 전개 항목에서 높은 수준의 사고를 보였다. 비대면 상황에서는 직접적인 의사소통이 아닌 글을 바탕으로 논의가 이루어지고 이로 부터 지식에 대한 이해를 높일 수 있었고, 대면 상황에서는 모둠원들과 직접적인 의사소통으로 인한 대인 관계에 의해 영향을 받는 사고가 주로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.108-113
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• 2009

Significant attention has recently been drawn to digital home photo albums that use face detection technology. The tendency can be found in home photo albums that people prefer to allocate concerned objects in the center of the image rather than the boundary when they take a picture. To improve detection performance and speed that are important factors of face detection task, this paper proposes a face detection method that takes spatial context information into consideration. Experiments were performed to verify the usefulness of the proposed method and results indicate that the proposed face detection method can efficiently reduce the false positive rate as well as the runtime of face detection.

• 비교문화연구
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• 제27권
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• pp.435-470
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• 2012

This paper aims to examine directives and its adjacency pair directives-responses in the Chinese textbook Hanyu Kouyu from the speech act theory, and give some suggestions for Chinese speaking instruction. For analysis of directives, it is important to consider context surrounding it at first. Context includes space for speaking, person who speak with, adjacent speech act, etc., so this paper considers context firstly before explaining directives and discusses how each element of context effects interpretation of its meaning. From the politeness perspective, directives and rejection as one of the responses are easy to be FTAs(face-threatening acts) fundamentally, so they are required to have some strategies for minimizing the threat, and it is found that there are strategies for positive face and negative face in the textbook. In the textbook, it is also examined that directives-responses contribute for interlocutor to accomplish social acts, for example, negotiating, insisting, maintaining, making alternative ideas, etc.

• 한국항공운항학회지
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• 제30권3호
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• pp.1-9
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• 2022

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.

• 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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권2호
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• pp.659-669
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• 2015

Face Recognition assumes much significance in the context of security based application. Normally, high resolution images offer more details about the image and recognizing a face from a reasonably high resolution image would be easier when compared to recognizing images from very low resolution images. This paper addresses the problem of recognizing faces from a very low resolution image whose size is as low as $8{\times}8$. With the use of CCTV(Closed Circuit Television) and with other surveillance camera-based application for security purposes, the need to overcome the shortcomings with very low resolution images has been on the rise. The present day face recognition algorithms could not provide adequate performance when employed to recognize images from VLR images. Existing methods use super-resolution (SR) methods and Relation Based Super Resolution methods to construct from very low resolution images. This paper uses a learning based super resolution method to extract and construct images from very low resolution images. Experimental results show that the proposed SR algorithm based on relationship learning outperforms the existing algorithms in public face databases.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.613-621
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• 2022

본 연구는 간호학과 교수의 면대면 강의에서 비대면 강의로 전환 경험을 이해하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구는 연구참여자는 비대면 강의를 적어도 두 학기 이상 진행한 적이 있는 17명의 간호학과 교수이며, 경험적 현상학적 연구방법에 따라 심층적인 개별 면담을 통해 자료를 수집한 후 질적 주제분석 방법에 따라 분석하였다. 연구결과는 비대면 강의에 따른 변화와 전개과정, 학생과의 관계, 자신과의 관계, 사회적 맥락과 사회성이라는 주제를 중심으로 비대면 강의 전환 경험을 기술하였다. 결론적으로 간호학과 교수들은 사회적 변화 흐름에 따라 첨단 테크놀로지를 활용한 비대면 강의를 자율적으로 선택하여 질 높은 강의를 할 수 있도록 충분한 지원을 받을 수 있기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.167-175
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• 2023

코로나19 상황에서 대면과 비대면 수업 형태에 따른 대학생의 취득학점과 성적 평점 평균점수가 어떻게 변화되었는지를 연구하게 되었다. 본 연구를 위하여 액세스 데이터베이스를 이용하여 성적데이터를 추출하였다. 연구대상으로 3학기 동안에 152명의 학생들을 대상으로 비대면 수업과 대면 수업에 참여한 학생들의 취득학점 점수와 평점평균값, 중간고사, 기말고사, 과제물 점수, 출석점수를 비교 분석하였다. 분석방법으로는 독립표본 t검정 통계처리를 하였다. 대면반 학생의 취득학점과 평균평점 점수가 더 우수하다는 결론을 얻을 수 있었다. 그 결과 대면반 학생들이 비대면반 학생들의 취득학점 보다 4.39점 높게 나타났고, 평균평점 값이 0.6642점 높게 나타남을 실험 결과를 통하여 알 수 있었다. 비교분석 결과 통계적으로 유의하게 나타났으며, 대면반 수업은 평균 21.22, 비대면반 수업은 16.83점으로 비대면반보다 대면반수업의 학점 취득 점수가 상대적으로 높은 평균 점수를 나타내었다. 결론적으로 대면 학생들의 성적이 비대면 학생의 성적보다 전반적으로 더 높았고, 수업에 참여도가 대면 학생들이 더 높게 나타났음을 확인 할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.79-90
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• 2018

본 연구의 목적은 긍정 얼굴 자극에 대한 주의의 과정에서 정서 맥락적 배경의 유무에 따라 사회불안성향자들과 정상인 간 차이가 나타나는지 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 무맥락적 배경에서 긍정 얼굴 자극에 대한 주의 과정을 확인하였고, 다음으로 정서 맥락적 배경이 존재하는 상황에서 동일한 주의 과정을 탐색하였다. D시의 800명의 대학생에게 SADS와 CES-D를 실시하고, 사회불안집단(SA, n=24)과 정상 대조군(NC, n=24)을 선별하였다. 주의 개입과 주의 이탈 두 요소를 측정하기 위해 최초 응시 방향, 최초 응시 시간을 안구 운동 추적을 통해 측정하였다. 그 결과, 사회불안집단의 경우 배경이 없는 상태에서 통제집단에 비해 긍정 얼굴 자극으로부터 더 빠른 주의 이탈이 관찰되었다. 그러나 긍정 얼굴 자극이 긍정 배경 자극 안에 제시되면 사회불안집단과 통제집단 간의 차이가 관찰되지 않았다. 이 결과는 긍정 배경이 사회불안장애성향자의 정서 처리에 영향을 미친다는 것을 시사한다.

• ETRI Journal
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• 제26권6호
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• pp.535-544
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• 2004

With video compression standards such as MPEG-4, a transmission error happens in a video-packet basis, rather than in a macroblock basis. In this context, we propose a semantic error prioritization method that determines the size of a video packet based on the importance of its contents. A video packet length is made to be short for an important area such as a facial area in order to reduce the possibility of error accumulation. To facilitate the semantic error prioritization, an efficient hardware algorithm for face tracking is proposed. The increase of hardware complexity is minimal because a motion estimation engine is efficiently re-used for face tracking. Experimental results demonstrate that the facial area is well protected with the proposed scheme.