디지털 컨텐츠는 UHD, 3D, 파노라마 영상 등 다양한 형태로 발전되고 있다. 그 중 파노라마 영상은 여러 영상을 정합하여 넓은 시야각을 제공하는 컨텐츠로 전문적인 기술자들을 중심으로 제작되고 있다. 또한 디지털 컨텐츠의 제작자는 전문가에서 일반인으로까지 범위가 확장되었고, 발전된 형태의 컨텐츠를 일반인이 스마트폰 등의 개인 단말로 손쉽게 제작할 수 있도록 해주는 컨텐츠 생성 기술이 발달되고 있다. 이에 본 논문에서는 일반 사용자들이 각각의 스마트폰 단말로 촬영한 여러 동영상들을 하나의 파노라마 영상으로 제작하기위한 기술 중, 각기 다른 스마트폰의 시간축을 이미지 매칭을 통해 하나의 통일된 시간축으로 동기화 시키는 기법에 관하여 연구하였다. 이를 위해, 본 논문에서는 동영상에서 시간정보로 이용하기 위한 오브젝트의 움직임이 포함된 시퀀스를 찾는 방법과 해당 시퀀스를 이용하여 다른 동영상과의 이미지 매칭으로 시간축을 동기화 시키는 방법을 제안한다.
The color of traffic light is sensitive to various illumination conditions. Especially it loses the hue information when oversaturation happens on the lighting area. This paper proposes a traffic light recognition method robust to these illumination variations. The method consists of two steps of traffic light detection and recognition. It just uses the intensity and saturation in the first step of traffic light detection. It delays the use of hue information until it reaches to the second step of recognizing the signal of traffic light. We utilized a deep learning technique in the second step. We designed a deep convolutional neural network(DCNN) which is composed of three convolutional networks and two fully connected networks. 12 video clips were used to evaluate the performance of the proposed method. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 93.9%, the recall of 91.6%, and the recognition accuracy of 89.4%. Considering that the maximum distance between the camera and traffic lights is 70m, the results shows that the proposed method is effective.
Purpose The purpose of this paper is to conduct exploratory comparative research on the determinants of successful crowdfunding projects, focusing on multiple crowdfunding platforms in Korea, U.S., and Japan. Design/methodology/approach This study collected data from three representative crowdfunding platforms: Wadiz (Korea), Kickstarter (U.S.), and Readyfor (Japan). Based on 1,906 crowdfunding projects from Wadiz, 3,864 projects from Kickstarter, and 3,060 projects from Readyfor, multiple regression models were applied. Findings Focusing on the crowdfunding projects which have overly achieved goal amount, the analysis results show that the number of comments, the number of Facebook likes and the number of backers have an positive impact on the performance of crowdfunding projects, while target amount has a negative impact. Comparatively, word counts of project description have an impact on funding performance in U.S. and Japan, while the number of images in project description affects funding performance in Korea and U.S. Meanwhile, video clips in project description has little impact on crowdfunding performance in all of the three funding platforms.
A technology that allows users to feel the elasticity of fabric through force feedback in the fashion and textile fields is very helpful to related manufacturing and sales areas. Currently bundle of fabrics, so called Swatch, is the only available way for the designer, manufacturer and the end-user to feel the fabrics. Images and video clips provide only visual characteristics, hence touch and stiffness are also very important characteristics to check beforehand. A study is conducted on a haptic device, which estimates the amount of change in the length of the virtual fabric and generates resistive force so that the user could feel the fabric stiffness. Since cables that can only transmit the tensile force are used, a force realization method is proposed, and it is verified numerically and experimentally.
Janghwan Kim;Jihoon Kong;Hee-Do Heo;Sam-Hyun Chun;R. Young Chul Kim
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.85-91
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2024
Currently, generative artificial intelligence is a hot topic around the world. Generative artificial intelligence creates various images, art, video clips, advertisements, etc. The problem is that it is very difficult to verify the internal work of artificial intelligence. As a requirements engineer, I attempt to create a toon image by applying linguistic mechanisms to the current issue. This is combined with the UML object model through the semantic role analysis technique of linguists Chomsky and Fillmore. Then, the derived properties are linked to the toon creation template. This is to ensure productivity based on reusability rather than creativity in toon engineering. In the future, we plan to increase toon image productivity by incorporating software development processes and reusability.
야간 중대형 산불의 전체적인 화선정보를 얻기 위하여 누락되는 산불에 대한 반복적인 임무비행과 임무수행 종료 후 획득되는 정사영상 정합에 대한 소요시간을 줄이기 위하여 실시간 동영상으로 산불발생 여부를 판단하고 드론의 위치와 영상카메라의 각도정보, 지도상의 고도정보를 활용하여 판단된 산불위치를 계산하여 지도에 도시할 수 있는 지상통제시스템을 개발하였다. 개발된 기능의 신뢰성을 검증하기 위하여 비행고도 별, 영상카메라의 지향하는 위치정보의 오차거리를 측정하였으며, 신뢰할 수 있는 범위내의 위치정보를 지도에 표시하였다. 본 논문에 개발된 기능으로 다수의 산불 발생위치를 실시간 식별이 가능하므로 산불 진화대책 수립을 위한 전체적인 화선정보를 보다 신속하게 획득할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 컴퓨터를 이용한 다양한 인식 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 적용하는 사례가 늘어나고 있다. 딥 러닝은 학습에 필요한 요소를 학습데이터를 통해 스스로 도출해내기 때문에, 수작업(hand-craft)을 통해 특징을 도출하던 기존의 기계학습 방법보다 더 많은 장점을 갖는다. 행동인식을 위한 기존의 심층 신경망은 비디오 데이터를 일정 프레임의 이미지로 분할한 후, 분할된 각 이미지 사이의 시간적 연계성 분석을 통해 행동을 분류한다. 그러나 이러한 신경망은 소규모 행동 클래스를 갖는 분류 문제에서 학습 데이터의 부족 문제 및 과적합(overfitting) 문제로 인해 이를 실제 문제에 적용하기 어려운 경우가 많다. 이에 본 논문에서는 5가지의 소규모 행동 클래스를 정의하고, 기존 행동 인식 신경망의 최적화를 통해 이를 분류하였다. 700개의 비디오데이터를 통해 행동 데이터베이스를 구성하였고, 약 74.00%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 전국의 치과병의원, 보건소 및 교육기관 등에서 구강보건교육업무를 담당하는 치과위생사 대상으로 구강보건교육매체의 활용 실태를 파악하여 구강보건교육의 효율성 증진을 위한 새로운 교육매체 개발 및 활용에 대한 연구에 기초자료를 제공하고자 시행하였으며, 2010년 7월 10일부터 9월 16일까지 자기기입식 설문지를 이용한 직접설문과 인터넷을 이용한 간접설문 조사를 실시하여 총 280명의 자료를 최종 분석한 결과 다음과 같은결론을 얻었다. 1. 일반적 특성에 따른 소장매체의 전반적인 활용은 근무 기관별로는 보건기관에 근무하는 치과위생사(42.4%)가, 연령별로는 40대 이상(34.1%)이, 경력별로는 6년 이상의 경력자(32.2%)에서 교육매체 활용이 높게 나타났으며, 활용을 하지 않는 이유는 모든 근무기관에서 활용시간 부족(46.1%)이 가장 높게 조사되었다. 2. 보유하는 매체와 보유하는 매체의 활용 및 선호를 살펴본 결과 책, 리플릿, 포스터, 영상물에서 근무기관 별로 유의한 차이가 나타났으며, 모형(53.2%)은 대부분의 근무기관에서 선호가 높게 나타났으나 보건소(81.8%)와 대학(80.0%)에서는 영상물을 가장 선호하였다. 3. 연령에 따라 선호하는 매체를 살펴본 결과 팜플릿, 리플릿, 영상물에서 유의한 차이가 나타났으며, 3년 이상 6년 미만 경력자와 10년 이상 경력자에서는 영상물과 모형 순서로 선호하였으며, 1년 미만, 1년 이상 3년 미만, 6년 이상 10년 미만 경력자에서는 모형과 영상물 순으로 선호하였다. 4. 교육매체의 필요 여부를 살펴본 결과 대부분의 응답자가 필요하다(87.5%)고 응답하다. 지역별로는 충북(30%), 대구경북(20%) 지역에서 필요하지 않다는 응답이 높게 나왔으며, 근무기관별로는 대학(97.1%)과 보건기관(93.9%)에서 필요하다는 응답이 높게 나타났다. 필요한 매체의 구입 시 문제점은 정보부족(56.1%)이라고 가장 높게 응답하였다.
본 연구의 목적은 교사의 전문적 시각에 대한 기존 연구 분석을 통해 다양한 연구자들의 이론적 관점, 연구 방법, 연구 결과를 비교, 종합하고 이로부터 과학교사의 전문적 시각과 관련된 후속 연구에 대해 시사점을 얻고자 하는 것이다. 1997년부터 2017년에 발표된 논문 중 초록에 'professional vision'과 'teacher'를 포함한 논문을 ERIC, Educational Source, Web of Science 데이터 베이스를 활용하여 검색하였다. 최종 분석 대상은 21개 논문이며 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연구자들은 전문적 시각을 교사의 지식과 구분되는 새로운 교사 전문성 구인이라고 보고 있었다. 교사의 전문적 시각을 특정한 순간이나 특정한 상황에서 활성화 되는 지식 또는 능력으로 보고 있으며, 여러 지식이 구조화되고 통합되어 나타나는 것이라고 보고 있다. 둘째, 전문적 시각의 분석틀은 대개 선택적 주목과 추론의 두 과정을 포함하고 있었다. 선택적 주목의 경우에는 수업의 여러 측면이나 바람직한 교수 학습 요소들을 하위 범주로 하고 있었으며, 추론의 경우에는 위계가 있는 수준이나 독립적 추론 능력 요소들을 하위 범주로 하는 연구들이 있었다. 셋째, 연구 방법 측면에서는 초등교사보다는 중등교사를 대상으로 하는 연구가 더 많았고, 수학과 과학을 비롯하여 다양한 교과 영역으로 확장되고 있었다. 대부분의 연구가 수업 비디오를 활용하고 있으며, 연구 참여자의 수업을 활용한 연구보다 연구 비참여자의 수업 비디오를 활용하고 있는 경우가 많았다. 전문적 시각의 측정 혹은 분석은 전문가와의 응답 일치 여부로 정량적으로 점수화하는 경우와 토론과 면담의 정성적 자료를 활용하여 특징이나 수준을 범주화하는 경우로 대별되었다. 넷째, 연구의 목적과 결과를 살펴본 결과, 대부분은 전문적 시각에 대한 실태조사 연구였으며, 전문적 시각을 조사하는 도구를 개발하거나 전문적 시각 향상 방안을 제안하고 그 효과성을 보는 연구도 있었다. 여러 연구에서 예비 교사 보다는 현직 교사의 전문적 시각이 높다고 보고하고 있으며, 전문적 시각을 증진시키기 위해서는 수업 비디오를 활용한 교사교육 프로그램이 효과적이라고 보고하고 있다.
본 연구에서는 수업 평가와 수업 동영상을 활용한 반성 저널쓰기를 통해 예비교사들의 수업 수행 능력이 어떻게 변화하는지를 알아보았다. 6명의 예비 과학교사들의 수업을 촬영하고, 각 수업을 평가하였으며, 이들이 작성한 수업 동영상, 반성 저널, 인터뷰, 수업 자료, 수업 평가 등을 수집하였다. 수업 평가 기준은 한국교육과정평가원에서 제시한 과학과 수업 평가 기준의 평가 요소 중 16개를 사용하였다. 연구 결과, 예비교사들은 대부분의 수업 평가 요소에서 수업시연 차시를 거듭할수록 수업 수행 능력이 향상되었다. '과학에서의 연계성 짓기'는 첫 수업에서 예비교사들이 가장 낮은 수행 능력을 보인 수업 요소로 차시를 거듭해도 크게 평가가 향상되지 않았으며, 실제 수업에선 생략되는 경우가 많았다. '유의미한 학습프로그램 설계하기'요소의 향상이 가장 적게 나타났으며, 예비교사들의 수업 수행 능력은 각 수업 평가 요소 별로 개인별 차이가 크게 나타났다. 예비교사들은 교육 실습 초기에 과학 수업에서 '과학개념의 이해'가 가장 중요하다고 생각했으나, 후반기에는 상호작용과 존중, 학생 행동 관리하기 등의 중요성을 인식하는 생각의 변화를 보여주었다. 예비교사들은 수업 평가와 동영상을 통한 반성 저널의 작성이 수업 준비와 개선에 도움이 된다고 인식하고 있었으며, 수업 수행 능력의 향상이 예비교사들의 교사로서의 진로 지향에 영향을 주는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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