International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.289-294
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2019
As social network service platforms grow and one-person media market expands, people upload their own photos and/or videos through multiple open platforms. However, it can be illegal to upload the digital contents containing the faces of others on the public sites without their permission. Therefore, many people are spending much time and effort in editing such digital contents so that the faces of others should not be exposed to the public. In this paper, we propose an automatic face hiding system called 'autoblur', which detects all the unregistered faces and mosaic them automatically. The system has been implemented using the GitHub MIT open-source 'Face Recognition' which is based on deep learning technology. In this system, two dozens of face images of the user are taken from different angles to register his/her own face. Once the face of the user is learned and registered, the system detects all the other faces for the given photo or video and then blurs them out. Our experiments show that it produces quick and correct results for the sample photos.
Super-realistic content technology has recently attracted attention as a core of the "new normal" that can overcome the spatial constraints caused by pandemics. It is moreover the core that allows users in remote locations to meet and engage in various social, cultural, and economic activities based on a network. Content technology is rapidly spreading beyond the existing entertainment area to various industries as an innovative tool that can be used to overcome space-time constraints and improve the productivity of industrial sites, because reality and virtual reality are now super-connected with ultra-low latency. However, existing services such as teleconferencing and tele-collaboration do not provide a level of realism that replaces face-to-face services, and various technical requirements have been proposed to overcome this. The trends in core technologies such as XR twins, hyper-realistic reproduction, sensory interaction, and emotional recognition technology, which are necessary for interactive realistic content that leads to feelings, from reproduction to experience and emotion, are explained. In this article, our aim is to present the future of realistic content that enables human care and can even overcome psychological difficulties such as the "Corona blues".
최근 한국전통식품은 편리하고 간편하게 섭취할 수 있도록 상품화 되어 세계로 수출되고 있다. 특히 한국전통식품은 우리나라에 지리적으로 인접한 중국 및 일본을 대상으로 선호도가 높은 대표 대표식품에 대한 레시피 연구 및 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 중국, 일본에서 한국전통식품에 대한 대표식품에 대하여 중국, 일본 포털 사이트를 이용하여 국가별로 레시피를 검색하고 수집한다. 국가별로 수집된 레시피는 레시피 DB를 구축하여 레시피 종류별로 어떤 재료가 얼마나 사용되었는지 분석하고 시각화한다. 국가별로 분석된 레시피는 향후 중국, 일본에서 한국전통식품을 상품화하는데 기초자료로 활용할 수 있도록 할 것이다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.516-524
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2022
The construction industry is considered the most hazardous industry globally. Therefore, safety education is crucial for raising the safety awareness of construction workers working at construction sites and creating a safe working environment. However, the current safety education method and tools cannot provide trainees with realistic and practical experiences that might help better safety awareness in practice. A metaverse, a real-time network of 3D virtual worlds focused on social connection, was created for more interactive communication, collaboration, and coordination between users. Several previous studies have noted that the metaverse has excellent potential for improved safety education performance, but its required functions and practical applications have not been thoroughly researched. In order to fill the research gap, this paper reviewed the potential benefits of a metaverse based on the current research and suggested its application for safety education purposes. This paper scrutinized the metaverse's key functions, particularly its information and knowledge sharing function and reality capture function. Then, the authors created a metaverse prototype based on the two key functions described above. The main contribution of this paper is reviewing the potential benefits of a metaverse for safety education. A realistic and feasible metaverse platform should be developed in future studies, and its impact on safety education should be quantitatively verified.
본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 이용하여 주짓수에 대한 사회적 관심과 인식을 분석해 발전방안을 모색하는데 있다. 최근 10년간 국내 주요 포털 사이트의 데이터를 수집해 네트워크 분석, 중심성 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 먼저 네트워크 분석과 연결 중심성 분석에서 '유도' 가 가장 중요한 연관어로 나타났으며, 근접 중심성 분석에서는 '디펜더'가, 매개 중심성 분석에서는 '스포츠'가 가장 중요한 연관어였다. CONCOR 분석결과 4개의 군집(관련 운동 및 마케팅, 주짓수 대회, 승급, 용품 및 비용)이 형성되었다. 연구의 결론으로 첫째, '유도', '운동', '대회', '도복', '체육관', '승급' 등의 단어를 활용한 홍보가 필요하다. 둘째, 수련 비용 등에 대해 정보를 다양한 루트로 공유하고, 승급과정이나 방법에 대한 인식이 보편화 될 수 있도록 하는 방안이 마련되어야 하며, 안전용품개발 및 안전한 수련 문화를 만들어나갈 필요가 있다. 셋째, 꾸준히 대회를 유치해 새로운 수련생들의 유입을 지속적으로 늘리는 방안을 모색할 필요가 있다.
최근 커피분야에 대한 소비자의 높아진 인식과 가격대 품질보다 한단계 나아가 심리적 만족에 비중을 두는 커피문화의 변화로 고품질 스페셜티 커피에 대한 관심이 높아지고 있다. 커피를 즐기는 방식이나 맛과 향 등을 중요하게 생각하는 하나의 문화로서 기호에 맞는 커피를 제공받고자하는 고객이 늘어남에 따라 스페셜티 커피전문점의 수도 증가하고 있으며 제공되는 커피의 품질 또한 높아지고 있다. 이에 본 연구는 스페셜티 커피의 주요 속성을 분석하고, 스페셜티 커피전문점에 필요한 마케팅 시스템을 구축하는 것에 목적을 두었다. 연구 방법으로 온라인 빅 데이터 분석을 통한 텍스트 마이닝을 실시하여 스페셜티 커피의 속성을 형성하는 요소들을 추출하고 영향의 정도를 분석하였다. 연구결과 커피의 맛과 원두, 바리스타와 관련된 단어들이 스페셜티커피의 속성에 중심적인 역할을 하는 것으로 파악되었다.
본 연구는 선거캠페인 도구로써의 SNS 역할을 살펴보고자 2015년 4 29 재 보궐 선거 기간 동안의 정동영 후보와 변희재 후보의 SNS 상 메시지에 대한 내용 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 두 후보자의 SNS에 나타난 메시지의 내용적 측면을 분석한 결과 두 후보자 모두 '단순홍보'와 관련된 메시지를 가장 적극적으로 사용한 것으로 나타났다. 둘째, SNS상에 나타난 메시지의 목적을 베노이트(1999)가 제안한 설득적 전략방법에 따라 분석한 결과 두 후보자 모두'주장'의 전략을 가장 두드러지게 사용한 것으로 드러났다. 셋째, SNS상 메시지의 논제를 분석한 결과, 정동영 후보는 '인간적 특성'을, 변희재 후보는 '정책'에 관한 언급이 더 많은 것으로 나타났다.
Purpose: Social Network Sites(SNS) have been grown up as a public communication channel consumer frequently participate in. Most of food service brands are utilizing social media for advertising recently. As a result of SNS marketing, food service brands anticipate positive outputs from SNS engagement and consumer brand engagement so that we need to verify structural relationship among SNS characteristics, SNS engagement and consumer brand engagement. Research design, data, and methodology: This study identifies that SNS characteristics have effects on SNS engagement and examines relationship between SNS engagement and behavioral engagement. We conceptualize SNS characteristics as information quality, hedonic level and interaction. Furthermore, SNS engagement is composed of SNS participation, positive word of mouth(WOM). In order to verify the purposes of this research, research model and hypotheses were developed. All constructs were measured with multiple items developed and tested in the previous studies. Sample data were collected from 433 online survey panels and analyzed by using SmartPLS 3.2.9. Result: The findings of this research are as follows. First, information quality is positively related with SNS participation. Hedonic level and interaction have impacts on SNS participation and positive WOM respectively. Second, SNS participation has positive effects on positive WOM. Third, both SNS participation and WOM influence behavioral engagement respectively. Conclusions: The implications demonstrate that SNS characteristics such as information quality and hedonic level and interaction exert effects for consumer to participate in SNS brand page. Meanwhile, hedonic level and interaction influence on positive WOM but information quality doesn't. SNS participation and positive WOM affect consumer to engage in specific brand behaviorally as well. Therefore, food service brand marketer is required to manage SNS information quality and hedonic level and interaction among members to encourage SNS participation and positive WOM. As SNS participation and positive WOM increases behavioral engagement of consumer, marketer needs to incentivize SNS participation and look after situation of positive WOM and respond swiftly.
대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.
최근 무선 통신 기술과 반도체 설계 및 공정 기술의 비약적인 발전으로 기존 데스크톱 컴퓨팅 환경은 급속히 테블렛 PC와 스마트 폰 기반의 모바일 환경으로 이동하고 있다. 특히 스마트 폰의 확산은 증강현실 기술을 이용한 사용자 인터페이스의 위치기반 서비스 응용분야를 확대시키고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반의 OpenAPI를 이용한 증강현실 시스템을 구현하였으며, 동시에 다양한 실시간 사용자의 정보를 이용 가능하도록 위치기반 소셜네트워크 서비스도 OpenAPI를 이용하여 통합 구현하였다. 구현에 이용된 다양한 OpenAPI들은 개발자가 포털 사이트의 방대한 정보에 쉽게 접근하여 어플리케이션을 개발하도록 지원한다. 제안 시스템은 프로토타입으로 구현되어 스카이사의 시리우스 안드로이드 폰에 동작시킴으로 모바일 기기에서도 증강현실을 이용한 위치기반서비스의 가능성을 보여주었다. 또한 사용자의 실시간 사진, 동영상, 메시지 데이터들의 공유가 가능하도록 소셜네트워크 서비스도 효율적으로 연동시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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