본 연구는 간호교육과정에서 인성교육의 중요함을 제안하고 있다. 인성이 무엇인가를 정의하기는 매우 어렵다. 인성이라는 것이 매우 추상적이고 포괄적이기 때문이다. 그럼에도 동양에서는 인성이란 본래 타고난 성품이라는 의미가 담겨 있다. 인성이 사람의 마음바탕과 됨됨이 두 요소를 가지고 있는데, 사람의 마음바탕은 본래의 성질이므로 교육으로 변화되기 어려우나 사람의 됨됨이는 바르게 형성할 수 있도록 교육할 수 있으며 이러한 교육을 인성교육이라고 한다. 최근 우리나라에서 인성을 함양하기 위한 교육은 매우 뜨거운 주제가 되었으며, 특히 간호학과 간호교육인증평가에 있어서도 인성교육이 강조되고 있다. 좋은 간호사가 되기 위해서는 단순한 기술뿐만 아니라 다른 사람을 돕거나 윤리적 임상적 판단을 하는 능력도 갖추어야 한다. 그러나 현실적으로 우리나라 대다수의 간호학과에서는 간호사가 되기 위한 면허 취득 관련 커리큘럼이 너무 과밀하게 되어 있는 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 이를 완화하고 인성교육에 대한 커리큘럼을 확대해 나가는 것에 대해 제언을 하였다.
보통의 CPU 처럼 명령어 기반으로 정규표현식 패턴 매칭을 수행하는 정규표현식 프로세서가 최근에 연구되었다. 이들 중 REMPc만이 문자 클래스 처리를 위한 기능을 제공한다. 본 논문에서는 정규표현식에서 사용 빈도가 높은 문자 클래스들에 대해서 명령어의 오퍼랜드 필드에 비트맵 방식으로 나타내고, 하드 배선 방식으로 이 문자 클래스에 대한 매칭을 수행하여 효율적인 문자클래스 매칭을 수행하는 구조를 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 Snort 규칙의 문자 클래스에 대해서 대부분의 문자 클래스를 명령어의 한 오퍼런드 또는 한 명령어로 나타낼 수 있다. 이처럼 REMPc에 비해서 적은 수의 명령어를 사용하므로 효율적인 문자 클래스 매칭을 할 수 있다.
The purposes of this study were (1) to investigate children's personalized inferences of characters emotional reactions depending on character's personality trait, emotional situation, children's age and gender, (2) to investigate children's personalized inferences of character's behavioral reactions depending on character's personality trait, emotional situation, children's age and gender, (3) to investigate differences between children's personalized inferences of character's emotional reaction and that of character's behavioral reactions. The subjects were 103 children from three age groups (thirty-four 3-year-olds, thirty-three 5-year-olds and thirty-six 7-year-olds). The statistical methods adopted for the data analysis were frequency, percentile, mean, standard deviation, repeated measure ANOVA and paired t-test. The result showed that there were significant differences in children's personalized inferences of character's emotional reaction depending on character's personality trait, emotional situation and their age. There were significant differences in children's personalized inferences of character's behavioral reaction depending on children's age and gender. There were significant differences between personalized inferences of character's emotional reaction and behavioral reactions.
The purpose of this study was to analyze qualitatively perception on creativity and character education of teachers who participated in winter training and workshop which the Southeast Regional Center for Creativity and Character Education arranged. The results are as follows. Firstly, it was shown that teachers perceived close corelation between creativity and character and competency necessary for students who will make a living for future society. Secondary, Teachers perceived that creativity and character education will benefit students in their cognitive, emotive, and affective aspects. Lastly, teachers thought that an administrative assistant and financial help such as securing classroom had to be supported so that they were able to freely conduct creativity and character education and teaching materials provided by the Regional Center for Creativity and Character Center were helpful in establishing a whole foundation when they started to conduct creativity and character education.
In recent years research on automatic font generation with machine learning mainly focus on using transformation-based methods, in comparison, generative model-based methods of font generation have received less attention. Transformation-based methods learn a mapping of the transformations from an existing input to a target. This makes them ambiguous because in some cases a single input reference may correspond to multiple possible outputs. In this work, we focus on font generation using the generative model-based methods which learn the buildup of the characters from noise-to-image. We propose a novel way to train a conditional generative deep neural model so that we can achieve font style control on the generated font images. Our research demonstrates how to generate new font images conditioned on both character class labels and character style labels when using the generative model-based methods. We achieve this by introducing a modified generator network which is given inputs noise, character class, and style, which help us to calculate losses separately for the character class labels and character style labels. We show that adding the character style vector on top of the character class vector separately gives the model rich information about the font and enables us to explicitly specify not only the character class but also the character style that we want the model to generate.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권2호
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pp.121-125
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2015
In this paper, we propose a method that extracts features from character patterns using the fractal dimension of chaos theory. The input character pattern image is converted into time-series data. Then, using the modified Henon system suggested in this paper, it determines the last features of the character pattern image after calculating the box-counting dimension, natural measure, information bit, and information (fractal) dimension. Finally, character pattern recognition is performed by statistically finding each information bit that shows the minimum difference compared with a normalized character pattern database.
This paper describes a normalization of character which is contained in the character recognition process. Line and dot density is computed on input character image and then image mapping is executed into destination. Also recognition is processed using overlap-partitioning of character image and extraction of 4 directional feature primitives. The validity of proposed nonlinear normalization algorithm could be verified by increment of recognition rate.
본 연구는 애니메이션에서 나타나는 하이브리드 캐릭터의 형상을 살펴보고 창의적인 한국형 캐릭터 개발과 대중매체에서 재생산될 수 있는 전통 문화의 재현을 위한 확장된 담론을 제시하고자 한다. 먼저, 한국전통문화에서 빈번하게 등장하는 장승과 도깨비를 고찰하고 한국형 하이브리드 캐릭터의 개발을 시도하기 위한 방안을 마련하였다. 이를 위하여 기존 애니메이션 캐릭터에서 하이브리드 특징을 연출한 사례를 분석하여 의미를 파악하였다. 하이브리드 캐릭터는 형태의 조합 및 결합으로 생성된 캐릭터와 형태의 과장으로 생성된 캐릭터로 분류되었다. 그리고 문화재로 남아있는 장승과 도깨비의 특징과 의미를 재조명하였다. 이를 통해, 한국 애니메이션이 가진 캐릭터의 문제점 극복 방안에 도움이 될 수 있는 사항을 구축하고자 한다. 이에 본 논문은 기존의 애니메이션들 속에서 표현된 상상의 동물에 대한 묘사의 특성을 살펴보고, 한국적인 캐릭터 개발에 활용할 수 있도록 민속 신앙과 풍속의 대상으로만 여겨졌던 한국의 장승과 도깨비를 한국 전통 캐릭터 개발에 활용 가능한 대상으로 재조명할 수 있는 기회를 마련하고자 한다.
본 논문에서는 입력된 문자에서 비교적 안정적 구조특징을 추출하고 이 구조정보를 이용하여 문자를 좀 더 세부적인 유형으로 분류한 후 인식을 행하는 문자 인식 방법을 제안한다. 본 방법은 우선 한글 문자를 스캐너로 입력받아 방향코드화하고 방향코드화된 문자로부터 방향밀도벡터를 추출하여 기본 6형식으로 분류한다. 그리고 기본형식 정보에 의해 각 문자로부터 안정된 구조특징을 추출하고 안정된 구조특징을 이용해 26가지 형태의 세부유형으로 분류하여 각 해당 자소 영역의 방향밀도벡터를 신경망에 입력하여 인식하거나 직접 해당 자소의 인식을 행한다. 한글 KS C 5601의 2350자에 대해 실험한 결과 94%의 인식률을 얻어 본 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
This study analyzed users' emotional responses to VI character design through YouTube comments. The researchers applied text-mining to analyze 116,375 comments, focusing on terms related to character design and characteristics of VI. Using the BERT model in sentiment analysis, we classified comments into extremely negative, negative, neutral, positive, or extremely positive sentiments. Next, we conducted a co-occurrence frequency analysis on comments with extremely negative and extremely positive responses to examine the semantic relationships between character design and emotional characteristic terms. We also performed a content analysis of comments about Miquela and Shudu to analyze the perception differences regarding the two character designs. The results indicate that form elements (e.g., voice, face, and skin) and behavioral elements (e.g., speaking, interviewing, and reacting) are vital in eliciting users' emotional responses. Notably, in the negative responses, users focused on the humanization aspect of voice and the authenticity aspect of behavior in speaking, interviewing, and reacting. Furthermore, we found differences in the character design elements and characteristics that users expect based on the VI's field of activity. As a result, this study suggests applications to character design to accommodate these variations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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