This paper shows a reinforced construction scheme of training data for improvement of text classification by automatic search of boundary category. The documents laid on boundary area are usually misclassified as they are including multiple topics and features. which is the main factor that we focus on. In this paper, we propose an automated exploring methodology of optimal boundary category based on previous research. We consider the boundary area among target categories to new category to be required training, which are then added to the target category sementically. In experiments, we applied our method to complex documents by intentionally making errors in training process. The experimental results show that our system has high accuracy and reliability in noisy environment.
The purpose of this study is to analyze the implementation of 2015 revised mathematics curriculum. This study focused on issues raised from the implementation. The teaching-learning methods for enhancing mathematical competencies, the amount and difficulty of mathematics in the 1st and 2nd grade, the level of vocabulary and sentence for students in the textbooks, and the support for successful implementation of the curriculum were collected and analyzed through questionnaires and interviews. As a result of the research, most of the teachers tried to improve the teaching and learning method considering mathematical competencies, but had difficulty in connecting contents and competencies. They also recognized that the amount and difficulty in the 1st and 2nd grade math, and the level of vocabulary and sentences presented in math textbooks were generally appropriate. However, they pointed out that the textbooks were over-emphasized in various ways out of basic calculation methods, and that the long sentences, which are not easy to read and understand by students who are not familiar with reading Korean, are included in the . They recognised that there is a large difference in level of reading Korean and understanding math among students. So we suggest that more active support is needed for the students who are learning slowly and the students who are having difficulty in reading Korean.
VM (Virtual Machine) live migration is a server virtualization technique for deploying a running VM to another server node while minimizing downtime of a service the VM provides. Currently, in cloud data centers, VM live migration is widely used to apply load balancing on CPU workload and network traffic, to reduce electricity consumption by consolidating active VMs into specific location groups of servers, and to provide uninterrupted service during the maintenance of hardware and software update on servers. It is critical to use VMlive migration as a prevention or mitigation measure for possible failure when its indications are detected or predicted. In this paper, we propose two VNF live migration methods; one for predictive load balancing and the other for a proactive measure in failure. Both need machine learning models that learn periodic monitoring data of resource usage and logs from servers and VMs/VNFs. We apply the second method to a vEPC (Virtual Evolved Pakcet Core) failure scenario to provide a detailed case study.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.3
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pp.150-159
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2022
This paper presents an implementation of detecting whether a helmet is worn and there is a fall accident through individual image analysis in real-time from extracting the image objects of several workers active in the industrial field. In order to detect image objects of workers, YOLO, a deep learning-based computer vision model, was used, and for whether a helmet is worn or not, the extracted images with 5,000 different helmet learning data images were applied. For whether a fall accident occurred, the position of the head was checked using the Pose real-time body tracking algorithm of Mediapipe, and the movement speed was calculated to determine whether the person fell. In addition, to give reliability to the result of a falling accident, a method to infer the posture of an object by obtaining the size of YOLO's bounding box was proposed and implemented. Finally, Telegram API Bot and Firebase DB server were implemented for notification service to administrators.
In this paper, a weighted value wrinkle detection method is suggested based on the analysis on the entire facial features such as face contour, face size, eyes and ears. Firstly, the main facial elements are detected with AAM method entirely from the input screen images. Such elements are mainly composed of shape-based and appearance methods. These are used for learning the facial model and for matching the face from new screen images based on the learned models. Secondly, the face and background are separated in the screen image. Four points with the biggest possibilities for wrinkling are selected from the face and high wrinkle weighted values are assigned to them. Finally, the wrinkles are detected by applying Canny edge algorithm for the interested points of weighted value. The suggested algorithm adopts various screen images for experiment. The experiments display the excellent results of face and wrinkle detection in the most of the screen images.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.36
no.4
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pp.349-364
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2005
The main Points of the 7th Education Program are: taking a serious view of development of children's individuality and creativity, and encouragement students their accord activity with applying digital reference for teaching and learning. It Is the suggestion of revitalization method of digital material room, afterward. by means of analyzation for satisfaction and demand and using status of children's library digital material room along with emphasis of self-loading learning and boosting self-solving ability based on computer and IT paradigm. The purpose is : providing foundation of active Information service and suggestion of revitalization method by means of analyzing operation and effective using children's library digital material room at Nowon Children's Library opened 2nd February, 2003. In 2nd chapter; thesis of conceptive model of children's library digital material room. In 3rd Chapter: Present status analysis of N. W. Children's library digital material room operation, and analysis of using and demand of public school 100 pupils. In 4th Chapter : Suggesting conclusion of revitalization of children's library digital material room based on utilization and demand appeared through this study.
How to enhance the ability of underachieve students are unsolved problems for mathematics teachers despite of their best efforts to teach them. The purpose of this study is to explore the effectiveness of mathematical journal writing as a method of improving the mathematical attitudes and achievements for underachieve students. Seven students whose performances were below 40% on the final exam in the 1st semester were recruited in order to gather empirical data. Before journal writing procedures, the subjects' characteristics, learning styles and mathematical attitudes were investigated through personal interview and mathematical attitude test. After six-week journal writing, follow-up survey and mathematical attitude test were conducted. The results of this research are as follows: Mathematical journal writing had a positive effect to underachieve students on improving confidence in mathematics and a positive influence on active and effective learning attitude. And mathematical journal writing had an effect on improvement in their mathematics achievement comparing first semester's final exam with second semester's mid-term exam. Finally mathematical journal writing contributes positively to the relationship between students and their teacher.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.66-74
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2018
Recently, there has been active studies on hand gesture recognition to increase immersion and provide user-friendly interaction in a virtual reality environment. However, most studies require specialized sensors or equipment, or show low recognition rates. This paper proposes a hand gesture recognition method using Deep Learning technology without separate sensors or equipment other than camera to recognize static and dynamic hand gestures. First, a series of hand gesture input images are converted into high-frequency images, then each of the hand gestures RGB images and their high-frequency images is learned through the DenseNet three-dimensional Convolutional Neural Network. Experimental results on 6 static hand gestures and 9 dynamic hand gestures showed an average of 92.6% recognition rate and increased 4.6% compared to previous DenseNet. The 3D defense game was implemented to verify the results of our study, and an average speed of 30 ms of gesture recognition was found to be available as a real-time user interface for virtual reality applications.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.2C
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pp.141-149
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2007
Associating the shoulder line with head location of the human body is useful in verifying, localizing and tracking persons in an image. Since the head line and the shoulder line, what we call ${\Omega}$-shape, move together in a consistent way within a limited range of deformation, we can build a statistical shape model using Active Shape Model (ASM). However, when the conventional ASM is applied to ${\Omega}$-shape fitting, it is very sensitive to background edges and clutter because it relies only on the local edge or gradient. Even though appearance is a good alternative feature for matching the target object to image, it is difficult to learn the appearance of the ${\Omega}$-shape because of the significant difference between people's skin, hair and clothes, and because appearance does not remain the same throughout the entire video. Therefore, instead of teaming appearance or updating appearance as it changes, we model the discriminative appearance where each pixel is classified into head, torso and background classes, and update the classifier to obtain the appropriate discriminative appearance in the current frame. Accordingly, we make use of two features in fitting ${\Omega}$-shape, edge gradient which is used for localization, and discriminative appearance which contributes to stability of the tracker. The simulation results show that the proposed method is very robust to pose change, occlusion, and illumination change in tracking the head and shoulder line of people. Another advantage is that the proposed method operates in real time.
The purpose of this study is to investigate the effect of role recognition of students participating in middle school soccer club activities applying sports education model on responsibility and self-directed learning. In order to achieve this purpose, 410 samples were selected from male students based in Busan using the convenience sampling method. Among them, and 370 data were finally verified through frequency analysis, exploratory factor analysis, Cronbach's α coefficient calculation, and correlation analysis using the SPS statistics 25.0 program. Finally, a regression analysis was performed for hypothesis testing, and the results were as follows. First, the awareness of the role of the student participating in middle school soccer club activities, which applied the sports education model, was found to have a positive effect in part on the sense of responsibility. Second, the role recognition of students participating in middle school soccer club activities, which applied the sports education model, was found to have a partial positive influence on self-directed learning. Finally, the responsibility of students participating in middle school soccer club activities, which applied the sports education model, was found to have a positive effect on self-directed learning in part. Therefore, physical education teachers should ensure that students can choose the right roles for themselves through various role experiences in soccer classes so that more active learning can take place.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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