본 연구는 중장년의 외모 만족도와 삶의 만족도의 영향 관계와 대인관계의 매개효과를 검증하여 중장년의 삶의 만족도를 높이기 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다. 조사대상자는 50세~64세의 중장년으로 자료수집은 수도권(서울, 경기)을 중심으로 2021년 8월 15일부터 10일간에 걸쳐 온·오프라인 설문을 통해 수집하였다. 분석을 위해 통계프로그램 SPSS WIN 25.0과 PROCESS MACRO를 활용하였으며, 분석방법은 빈도분석, 기술통계 분석, 상관관계 분석, PROCESS MACRO Model Number 4, Bootstrapping을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 중장년의 외모 만족도는 삶의 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 외모 만족도와 삶의 만족도와의 관계에서 대인관계는 부분매개효과가 나타났다. 이러한 결과를 토대로 중장년의 삶의 만족도 증진에 있어 외모 만족도와 대인관계를 높일 수 있는 실천적·정책적 제언을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권2호
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pp.104-110
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2016
Dense local image descriptors like SIFT are fruitful for capturing salient information about image, shown to be successful in various image-related tasks when formed in bag-of-words representation (i.e., histograms). In this paper we consider to utilize these dense local descriptors in the object tracking problem. A notable aspect of our tracker is that instead of adopting a point estimate for the target model, we account for uncertainty in data noise and model incompleteness by maintaining a distribution over plausible candidate models within the Bayesian framework. The target model is also updated adaptively by the principled Bayesian posterior inference, which admits a closed form within our Dirichlet prior modeling. With empirical evaluations on some video datasets, the proposed method is shown to yield more accurate tracking than baseline histogram-based trackers with the same types of features, often being superior to the appearance-based (visual) trackers.
본 논문에서는 차량의 특징점들 사이의 간격과 크기의 비례식으로 자동차의 차종을 식별하는 방법을 제시한다. 자동차 관련 영상은 그 편의성을 위하여 기본 RGB모델에서 Gray색상 모델로 변환시켜 사용한다. 자동차의 배경 제거는 Canny Edge Direction을 통하여 수행하고 외곽선 검을을 통하여 원하는 특징 점을 얻는다.
As XML emerging as the Internet electronic document language standard of the next generation, the number of XML documents which contain vast amount of Information is increasing substantially through the transformation of existing documents to XML documents or the appearance of new XML documents. Consequently, XML document retrieval system becomes extremely essential for searching through a large quantity of XML documents that are storied in and managed by DBMS. In this paper we describe the design and implementation of BADA-IV/XML query processor that supports content-based, structure-based and attribute-based retrieval. We design XML query language based upon XQL (XML Query Language) of W3C and tightly-coupled with OQL (a query language for object-oriented database). XML document is stored and maintained in BADA-IV, which is an object-oriented database management system developed by ETRI (Electronics and Telecommunications Research Institute) The storage data model is based on DOM (Document Object Model), therefore the retrieval of XML documents is executed basically using DOM tree traversal. We improve the search performance using Node ID which represents node's hierarchy information in an XML document. Assuming that DOW tree is a complete k-ary tree, we show that Node ID technique is superior to DOM tree traversal from the viewpoint of node fetch counts.
선형파 이론에 의한 파랑스펙트럼 분포에 의해서는 30m 크기의 파랑은 현실적으로 거의 발생 불가능하다고 인식되어 왔다. 그러나 최근의 위성 영상을 이용한 조사에 의해 3주간의 기간 동안 25m 이상의 거대파가 10개 이상 관측됨에 따라 실해역에서 빈번히 마주칠 수 있는 현상임이 입증되었으며 이에 따라 지금까지 원인 불명으로 치부되어 왔던 많은 해양 재난이 거대파에 의해 발생했던 것으로 추정되고 있다. 거대파의 발생 원인으로는 파군 형성과 관련한 파고분포 특성의 변화, 전파하는 파군의 비선형 공명간섭 등이 제기되고 있으나, 그 출현의 복잡성과 자료의 부족 등으로 아직 명확하게 해명되지 못하고 있다. 본 연구에서는 실해역에서 발생하는 거대파의 실태 및 선형 및 비선형 파랑집중 이론에 근거한 거대파 발생 기구를 고찰하였으며, 비선형 파랑전파를 모사할 수 있는 수치모형을 개발하여 비선형 파랑 집중에 의한 거대 파랑의 형성을 모사하였다.
Recently, various applications of robot system become more popular in accordance with rapid development of computer hardware/software, artificial intelligence, and automatic control technology. Formerly robots mainly have been used in industrial field, however, nowadays it is said that the robot will do an important role in the home service application. To make the robot more useful, we require further researches on implementation of natural communication method between the human and the robot system, and autonomous behavior generation. The gesture recognition technique is one of the most convenient methods for natural human-robot interaction, so it is to be solved for implementation of intelligent robot system. In this paper, we describe the state-of-the-art of advanced gesture recognition technologies for intelligent robots according to three methods; sensor based method, feature based method, appearance based method, and 3D model based method. And we also discuss some problems and real applications in the research field.
AAM(Active Appearance Model)은 변형 가능한 형태의 검출에 가장 효과 적인 방법의 하나이며, 수학적으로 최적화 문제이다. 비용함수는 최소자승 함수이어서 볼록 함수이나, 탐색 공간이 볼록공간이 아니므로 국소 최소값이 전역 최소값인 것으로 보장 되지 않는다. 즉 초기값이 전역 최소값 근방에서 출발하지 않으면, 지역 최소값에 수렴하여 정확한 얼굴 윤곽 검출이 어려워진다. 본 논문에서는 연속적인 입력영상에 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 유전자 알고리즘을 사용하여 눈동자를 검출하고 AAM 모델의 초기화 정보로 사용함으로써 조명과 배경에 강인한 AAM 기반의 얼굴 정합 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 AAM 기반 얼굴 정합 방법이 자세, 얼굴 배경 등에 대해 기존의 AAM 기반 얼굴 정합 방법보다 더 강인한 것으로 확인 되었다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권1호
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pp.7-9
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2015
Purpose In the many face-related application such as head pose estimation, 3D face modeling, facial appearance manipulation, the robust and fast facial feature extraction is necessary. We present the facial feature extraction method based on shape regression and feature selection for real-time facial feature extraction. Materials and Methods The facial features are initialized by statistical shape model and then the shape of facial features are deformed iteratively according to the texture pattern which is selected on the feature pool. Results We obtain fast and robust facial feature extraction result with error less than 4% and processing time less than 12 ms. The alignment error is measured by average of ratio of pixel difference to inter-ocular distance. Conclusion The accuracy and processing time of the method is enough to apply facial feature based application and can be used on the face beautification or 3D face modeling.
채팅 시스템은 인간이 사용하는 언어를 이용하여 인간과 컴퓨터 간의 대화를 시뮬레이션하는 프로그램이다. 본 논문에서는 핵심어와 화행을 입력으로 받아 자연스러운 채팅 문장을 생성하는 통계 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 핵심어를 포함한 어절을 말뭉치에서 선택하고, 해당 어절의 주위에 있는 어절의 출현 정보와 구문 정보를 이용하여 후보 문장들을 생성한다. 그리고 화행에 기초한 언어 모델, 어절간 공기 정보, 각 어절의 구문 정보를 이용하여 생성된 후보 문장 중 하나를 선택한다. 실험 결과에 따르면 제안 모델은 단순한 언어 모델에 기반한 기존의 모델보다 좋은 86.2%의 적합 문장 생성률을 보였다.
This study was performed to determine the optimal composition of muffins added with dropwort powder, egg and sugar. The experiment was designed based on BBD (Box-behnken design), and evaluation was carried out by means of RSM (response surface methodology), consisting of 13 experimental points with three replicates each for three independent variables dropwort powder, eggs and sugar. Using F-test, height, moisture, 1,1-diphenyl-2picriylhydrazyl (DPPH) radical scavenging activity, L-value, a-value, springiness, cohesiveness, chewiness, brittleness, color, and appearance acceptability were expressed as a linear model, whereas pH, b-value, flavor, taste, and texture were expressed as a quadratic model. After swallow and overall acceptability were expressed as a 2FI model. As dropwort powder content increased, 1,1-diphenyl-2picriylhydrazyl (DPPH) radical scavenging activity increased. Increasing amounts of dropwort powder led to reduction of sensory scores for color, appearance, flavor, taste, and texture quality. The optimum formulation determined by the numerical and graphical methods were similar: dropwort powder 6 g, egg 77 g, and sugar 60 g.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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